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为了减少调制带宽、抑制带外杂散,通信系统中通常在发射端设置脉冲成形滤波器,而为了获得最大信噪比,在接收端通常使用匹配滤波器。以半带滤波器为基础,利用多级级联方法,设计了一种新型的脉冲成形滤波器,通过最小、最大相位分解方法,使得滤波器便于在实际通信系统中的使用。仿真结果表明,设计的成形滤波器与升余弦滚降滤波器相比,通带起伏小,硬件资源耗费少,在低信噪比时对不同调制方式均有额外的功率增益。 相似文献
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针对具有参数漂移特征的产品,首先采用随机扩散理论描述其参数漂移规律,并建立了参数漂移模型.在此基础上,提出了将参数漂移模型预测与产品寿命分布拟合相结合的可靠性评估方法,即利用参数漂移模型对产品不同时刻的可靠度进行预测,通过适当增加产品可靠性预测点,拟合产品的寿命分布,进而获得产品的可靠性评估结果.该方法充分利用产品参数漂移规律和产品寿命分布规律,可有效提高产品可靠性评估精度.最后,通过实例比较,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。 相似文献
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针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。 相似文献
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军事物流配送中心是军事物流的重要组成部分,加强军事物流配送中心的作业研究对于提高我军后勤保障能力有着重要的现实意义。根据军事物流配送中心的作业特点,分析了军事物流配送中心作业流程,建立了相应的作业过程仿真模型,并用Flex-sim仿真软件对军事物流配送中心作业流程进行了仿真。通过仿真结果分析,找出了作业流程中的瓶颈,为配送中心资源和流程的改进提供了依据。 相似文献
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提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。 相似文献
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