简介:摘要在人们的日常工作、生活中,负荷计算及计算中各种系数的选取,都是“烦人”的问题。而事实上,负荷计算无论是在机关、学校、厂矿、交通、运输、水利、电力、冶炼各行各业,都是绕不开过去的。毕竟,负荷计算结果的准确性,轻则直接影响到生产、生活的正常秩序,投资与决策的失误;重则可能造成重大的生产、公众安全事故。或说,不是还有许多设计手册、参考资料乃至网络平台可供参考吗?的确如此。但也可以说是,也可以不是。单就负荷计算过程的复杂性、对计算结果要求的准确性而言,别说是普通工作人员,就算是入行不太久的专业人员也不见得能信手拈来。因此,本文就这一问题、并结合实例,对负荷计算及各种系数的选用,提出一些看法,供相关人员在工作、生活中参考。
简介:文章研究了一种基于双基地电磁矢量阵列(EMVA)的多入多出(MIMO)雷达的二维发射角和接收角的估计算法。针对稀疏阵列情况下传统角度估计算法的周期性模糊问题,提出了一种利用极化矩阵来求取收发信号波印廷矢量,从而实现解模糊的算法。为提高参数估计精度,需要满足新的正交约束条件:要求不同阵元间发射的信号以及空间共点的同一阵元内所有的偶极子天线发射的信号都相互正交。从而可以利用极化矩阵求得发射角的不模糊估计。与传统算法相比,该算法可以增大阵元间距但不会产生角度模糊,从而提高了角度估计性能。同时避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了算法有效性。
简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。
简介:杰里米·边沁(JeremyBentham)在他的功利主义理论中提出了苦乐计算法,要求对快乐和痛苦的值进行量的估算,从而较精确地估算出任何一个行动或事件所造成的苦乐倾向,并且最终通过对苦乐估算的结果来让人们选择出能给大多数人带来最大快乐的行动方案,让政府制定出能给大多数人带来最大快乐的政策。但是,他的这一苦乐计算法却遭到了后世一些哲学家们的批评和诘难,自称为边沁继承者的约翰·斯图亚特·密尔(JohnStuartMill)对此进行了一些反驳,并对边沁的苦乐计算进行了局部修改,将只有量的区别的快乐拓展为既有量的区别又有质的区别的快乐,将其粗糙的'快乐'概念进行了精致化的改造,并提出'幸福'是一个比'快乐'更加丰富的概念。但是,密尔在理论上所进行的这些细枝末节的修改并未将边沁的苦乐计算法从众多的批评中解救出来,在实际的估算过程中,功利主义的苦乐计算法仍然面临着实践的困境。
简介:算术编码作为一种无损压缩方法得到广泛应用,但该算法对区间参数的运算采用递推模式,这种串行流程在多核及并行等资源环境下不适用,且执行效率较低。从固定概率空间二进制算术编码角度,先推导出编码序列区间参数非递推模式计算公式,进而得出序列分段各自编码,再合并计算原序列区间参数的计算公式,并从理论上证明了算法可行性。给出了算法物理意义描述和典型编码流程,针对多核和并行等资源环境提出了纵向和横向分段思路,并采用实际序列验证了算法正确性。该算法在某情报网关设备中应用可见,在确保压缩效果不变基础上,可使各中央处理器(CPU)核之间负载基本持平,有效利用了多核计算资源,将情报报文吞吐量提升近1倍,效果良好。