摘 要： 构造认知用户的网络模型为马尔科夫随机场，应用BP算法和加权BP算法来协助分布式网络中的决策融合，利用加权的BP算法更有效地解决阴影衰落和恶意节点所导致的问题。这种方法的性能优于现有的分布式网络中的大数判决等其他多数算法的性能。采用MATLAB进行仿真，验证了分析结果。关键词: 分布式协作频谱感知; 置信传播算法; 加权置信传播算法; 马尔科夫随机场认知无线电针对在过度拥挤的无
近些年来，专业硕士越来越受考研学生欢迎，尤其是一些热门专业，每年的报考人数和竞争激烈程度都不容小觑。其中计算机的竞争度逐年加大，报考学生越来越多，对于打算报考2021考研计算机的考生们要开始着手准备了。那么如此热门的计算机专业考研方向有哪些?一起来看看吧。计算机专业考研方向有哪些1、计算机应用技术研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算
文章目录自动驾驶涉及到的技术点自动驾驶的技术层级感知层信息融合层决策规划层控制层参考 自动驾驶涉及到的技术点 自动驾驶的技术层级自动驾驶涉及到的技术层级主要有四个方面：感知层、信息融合层、决策控制层 和 控制层。 感知层感知层所用到的硬件设备主要包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达 和 其他运动传感器； 摄像头摄像头主要采用 CMOS 图像传感器。为了保证数据完备性，自动驾驶设备一般采
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2024-08-23 11:52:20
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在校期间刚接触到机器学习的时候就学习过感知器算法了，最近正好用到了这个模型就索性拿出来温习一下，这里我将感知器构建和计算的几个关键步骤整体出来，具体的算法原理如下所示：感知器算法可以说是最简单最基础的神经网络模型了，因为它只有一层的网络结构，计算能力和表述能力都十分有限，这里的有限并不是说它的计算能力很弱，针对线性计算问题：理论上来说感知器可以拟合出来任何形式的线性计算模型；针对实际问题或者是非线
使用VS 工具--->导入导出设置--->重置所有设置；此种方法网上介绍甚多，但与我的环境却没有其作用； 关闭VS，然后在命令行运行microsoft visual studio 8\common7\ide\devenv.exe /setup /resetuserdata /resetsettings 打开VS2005，智能感知恢复正常。卸载，重装之后，还是如故
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2023-06-07 22:06:12
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MATLAB的宽频带频谱感知算法仿真 一、系统架构设计 %% 主程序框架 clear; clc; close all; %% 参数设置 fs = 10e6; % 采样频率 B = 10e6; % 带宽 Q = 64; % 子带数 SNR = -10:2:20; % 信噪比范围 num_snap = ...
目录 深入浅出通信原理Python代码版傅里叶变换与反变换傅里叶变换性质正脉冲与负脉冲的幅度谱和相位谱BPSK调制解调频谱连载86 正负矩形脉冲调制正余弦载波QPSK调制解调连载226 BPSK完整调制解调 深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理（http://www.txrjy.com/thread-394879-1-4.html）从2010年4月8日开始在C114通信人家园上
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2023-11-15 18:57:18
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不是插件，是自带的一个功能,需要设置 1. 打开Eclipse，然后“window”→“Preferences” 2. 选择“java”，展开，“Editor”，选择“Content Assist”。 3. 选择“Content Assist”，然后看到右边，右边的“Auto-Activation”下面的“Auto Activation triggers for java”这个选项。其实就是指触发代码提示的就是“.”这个符号. 同时将Auto activtuion delay由原来的“200”改为20.4. “Auto Activation triggers for java”这个选项，在“.
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2012-06-10 17:35:00
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多智能体感知与协同调度非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策平台整体实现框架SLAM建图hdl 定位障碍物检测局部路径规划与路径跟随上层调度算法Demo补充 非结构化场景多智能体网联协同感知与动态决策本篇介绍一个多智能体协同感知，协同动态调度决策的系统。系统包括基于3D点云的SLAM建图(lego-loam)，3维定位（hdl_localization），3D障碍物检测(传统聚类算法)，部署
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2023-10-28 10:18:48
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证件、人脸，扫描对比，绿灯亮，通过，在经过高铁安检闸口的这一流程时，你也许会想：机器认识我。而实际上，并不是。
“当前的人工智能（AI）识别做的只是比对，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”6月18日，纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，要让AI有类似大脑
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2019-06-25 08:24:02
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From： https://liudongdong1.github.io/ 1. 物体检测 .1. 流体 Rodrigues, D. Rodriguez and C. Li, "Liquid Aerosol Detection Based on Sub-THz Portable Doppler Ra ...
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2021-08-09 11:00:00
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# 智能农业感知层架构实现指南
在这个快速发展的科技时代，智能农业已成为提升农作物生产效率和质量的关键。一种重要的实现方式是构建“智能农业感知层架构”。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现这一架构，同时提供必要的代码示例和注释，帮助你逐步完成这一任务。
## 整体流程
下面是实现智能农业感知层架构的整体流程。每一步都至关重要，相互关联，可以通过以下表格来查看：
| 步骤 | 描述
频谱 Python 是一种用于分析和处理信号的Python库，尤其在机器学习和数据分析领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，开发人员遇到了一些技术痛点，包括性能优化、可扩展性以及系统架构设计。这篇文章将详细记录关于频谱 Python 的技术演进与解决方案。
### 背景定位
在频谱分析的初期，开发人员常常面临数据处理效率低下的问题。这些技术痛点包括大规模数据的处理速度缓慢、算法实现复杂等。我
由于工作需要，需要针对产品进行一些自动化的测试，其中就包含了验证开机启动或者长时间运行时候对射频、晶振频率等等一些列进行获取频率或者功率的偏差。这里就需要用到了频谱仪，可以使用脚本连接到频谱仪进行循环对数据的采集等等。直接开始进入主题，控制仪器的一般都是SCPI，所以电脑上需要安装适配对程序Ni-visa以及python需要安装pyvisa模块，这两点请参考：一：操作流程 这里说明下本工作中的使
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2023-08-15 09:14:17
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作业要求：一、任选两幅频率不同的图像（包括一副自备图像），计算其频谱图，并显示理解什么图像的高频分量多，什么是图片的低频分量多。观察空域图象和频域频谱的对应关系。二、任选一个低通滤波器对图片采用频率域滤波的基本步骤进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。自选图片，采用一个高通滤波器对图片进行处理，进行滤波观察分析空域图象和频谱分布的变化。import cv2 as cv
import numpy
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2023-09-22 19:15:41
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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频谱分析是一种非常重要的信号处理方法，在机械设备故障诊断、振动系统分析、电力系统、无线电通信、信息图像处理和自动控制等学科中都有重要应用。频谱分析的核心是1965年Cooely-Tukey发表的快速傅里叶变换算法（简称FFT），它是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。FFT算法的各种语言实现包已经相当成熟，不需要自己来重新写源代码，本文使用ma
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2023-12-26 11:12:11
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深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理是陈爱军的心血之作，于通信人家园连载，此处仅作python代码笔记训练所用陈老师的连载从多项式乘法讲起，一步一步引出卷积、傅立叶级数展开、旋转向量、三维频谱、IQ调制、数字调制等一系列通信原理知识连载1：从多项式乘法说起\[(x+1)(x^2+2x+5)=x^3+3x^2+7x+5\]import sympyx = sympy.Symbol('x'
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2024-05-08 09:43:41
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在进行频谱分析时，快速傅里叶变换（FFT）是实现该目标的重要工具。本文将详细介绍如何在Python中利用FFT进行频谱分析，内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在进行FFT频谱分析之前，确保你的硬件和软件满足以下要求：
| 组件 | 要求 |
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1. 问：频谱图的横纵坐标有物理意义吗？看到有的说频谱图以中心的同心圆表示同一频率，这个能理解，但频谱图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗？答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上对应中心的两侧，即坐标为(x0,0)（对应于正弦的频率）和(-x0,0)处，都会有较大的幅度。2. 问：如何才能知道频谱图上高频的信号对应哪
