park算法代码 训练序列结构 T=[\(C\) \(D\) \(C^{*}\) \(D^{*}\)],其中C表示由长度为N/4的复伪随机序列PN,ifft变换得到的符号序列 \(C(n) = D(N/4-n)\) 原文解释:The training symbol is produced by transmitting a real-valued PN sequence on the even frequencies, while zeros are used on the odd freque

minn算法代码 算法原理 训练序列结构 T=[B B -B -B],其中B表示由长度为N/4的复伪随机序列PN,ifft变换得到的符号序列 (原文解释):B represent samples of length L=N/4 genereated by N/4 point IFFT of \(N_u/4\) length modulated data of a PN sequence.也就是说B是一个长度为N/4的序列,其通过对一个PN序列进行编码后,通过IFFT获得 \(\bigstar\)

Schmidl算法代码 算法原理 训练序列结构 T=[A A],其中A表示复伪随机序列PN,进行N/2点ifft变换得到的符号序列 \[M(d)=\frac{\left | P(d) \right |}{R^{2}(d)}^{2}\] \[P(d)=\sum_{m=0}^{L-1}r^{*}(d+m) r(d+m+L)\] \[R(d)=\sum_{m=0}^{L-1}\left | r(d+m+L) \right |^{2}\] \[L=N/2\] 所求得的d对应的是训练序列(不包含循环前缀)

MIMO OFDM 系统检测算法 1. 前言 MIMO的空分复用技术可以使得系统在系统带宽和发射带宽不变的情况下容易地获得空间分集增益和信道的容量增益.OFDM技术采用多个正交的子载波并行传输数据,使得每一路上的数据速率大大降低,并且加入了时间保护间隔,因此具有较强的抗多径干扰和频率选择性衰落的能力.MIMO和OFDM技术将是未来无线通信中极具竞争力的技术.信号检测是MIMO-OFDM系统的关键任务之一.目前针对MIMO-OFDM系统中信号检测技术的研究主要集中在线性检测.非线性检测和最优检测三

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr

On a sunny Sunday, a group of children headed by their teacher came to an amusement park. Aunt Frosya, who was a very kind and quiet person, worked at the ticket window on that day. The teacher gave her the money but didn't say how many tickets she w

LockSupport类是Java6(JSR166-JUC)引入的一个类,提供了主要的线程同步原语.LockSupport实际上是调用了Unsafe类里的函数,归结到Unsafe里,仅仅有两个函数: public native void unpark(Thread jthread); public native void park(boolean isAbsolute, long time); isAbsolute參数是指明时间是绝对的,还是相对的. 只两个简单的接口,就为上层提供了强大的同步原

LockSupport类是Java6(JSR166-JUC)引入的一个类,提供了主要的线程同步原语. LockSupport实际上是调用了Unsafe类里的函数.归结到Unsafe里,仅仅有两个函数: [java] view plaincopy public native void unpark(Thread jthread); public native void park(boolean isAbsolute, long time); isAbsolute參数是指明时间是绝对的,还是相对的.

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz

LockSupport类是Java6(JSR166-JUC)引入的一个类,提供了基本的线程同步原语.LockSupport实际上是调用了Unsafe类里的函数,归结到Unsafe里,只有两个函数: public native void unpark(Thread jthread); public native void park(boolean isAbsolute, long time); isAbsolute参数是指明时间是绝对的,还是相对的. 仅仅两个简单的接口,就为上层提供了强大的同步原

自我理解贝叶斯算法也就是通过概率来判断C是属于A类还是B类,下面是具体代码(python3.5 测试通过) 文字流程解释一波 1 )  加载训练数据和训练数据对应的类别 2)   生成词汇集,就是所有训练数据的并集 3)   生成训练数据的向量集,也就是只包含0和1的向量集 4)   计算训练数据的各个概率 5)   加载测试数据 6)   生成测试数据的向量集 7)   测试数据向量 * 训练数据的概率 最后求和 8)   得出测试数据的所属类别 具体代码实现 代码实现1 from numpy

朴素贝叶斯分类算法 1.朴素贝叶斯分类算法原理 1.1.概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z) 1.2.算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的: 如果一个事物在一些属性条件发生

1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术. TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TF-IDF的主要思想是:如果某个单词在一篇文

Park Visit Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 523    Accepted Submission(s): 236 Problem Description Claire and her little friend, ykwd, are travelling in Shevchenko's Park! The par

[题目]#58. [WC2013]糖果公园 [题意]给定n个点的树,m种糖果,每个点有糖果ci.给定n个数wi和m个数vi,第i颗糖果第j次品尝的价值是v(i)*w(j).q次询问一条链上每个点价值的和或修改一个点的糖果ci.n,m,q<=10^5. [算法]树分块+带修改莫队算法 [题解]参考:WC 2013 糖果公园 park 题解 by vfleaking 首先树分块,参考王室联邦的方法.确定块大小为B,一遍DFS可以分成若干大小为[B,3B]的块,性质是块内两点距离至多为B. 定义(x,

算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到. 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类. 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆

首先,OFDMA 是什么? OFDM 技术的基本原理是将无线信道划分为若干互相正交的子信道,把高速串行数据流转化为低速并行子数据流,低速并行子数据流在子信道上独立传输. OFDMA 是LTE的下行多址技术.OFDMA 就是用 OFDM 作为多址的方法.OFDM 当中的每一个频率叫做一个子载波.在 OFDM 当中,可以把一部分子载波分配给一个用户,把另一部分分配给另外的用户,从而作为多址的手段,称为 OFDMA. 因为 OFDMA 具有 资源分配方式灵活.频谱利用率高.抗多径能力强等优点,受到了广

在正式开始本篇文章之前,让我们一起回顾一下CFA图像去噪的一些基本思路与方法.接着我会详细地和大家分享自己学习理解的BM3D算法,操作过程,它的优缺点,最后会给出算法效果图供参考. 在ISP模块里,研究者们会讨论去噪模块(Noise Reduction)到底是在去马赛克模块(Demosaic)之前还是之后进行.如果在之前处理的话,随着去噪过程的进行,噪声点消除的同时,伴随着彩色信息的损失:如果在之后,复杂的插值过程将会改变噪声的统计模型,使其变得很复杂并且难以计算.所以,更多的情况是选择在Dem

安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准 (Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA).对于长度小于2^64位的消息.SHA1会产生一个160位的消息摘要.当接收到消息的时候,这个消息摘要能够用来验证数据的完整性.在传输的过程中.数据非常可能会发生变化,那么这时候就会产生不同的消息摘要. SHA1有例如以下特性:不能够从消息摘要中复原信息:两个不同的

贝叶斯决策一直很有争议,今年是贝叶斯250周年,历经沉浮,今天它的应用又开始逐渐活跃,有兴趣的可以看看斯坦福Brad Efron大师对其的反思,两篇文章:“Bayes'Theorem in the 21st Century”和“A250-YEAR ARGUMENT:BELIEF, BEHAVIOR, AND THE BOOTSTRAP”.俺就不参合这事了,下面来看看朴素贝叶斯分类器. 有时我们想知道给定一个样本时,它属于每个类别的概率是多少,即P(Ci|X),Ci表示类别,X表示测试样本,有了概