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针对移动环境下传输信道不稳定,从而造成数据丢失、语音频质量下降等问题,提出了一种基于丢包率的改进前向纠错算法。通过在接收端采用改进型归一化最小均方误差（MLMS）预测器来预测下一个前向纠错块中的丢帧个数,根据丢帧个数计算下一次的丢包率。该丢包率反映了当前的网络状况,这样发送端就可以根据接收端反馈回来的丢包率和丢包个数采取最佳的前向纠错编码方案。仿真实验结果表明,与传统前向纠错算法相比,该算法具有明显优势。 相似文献
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如何提升IEEE 802.11ac无线局域网协议标准中的MAC层效率,进而提高无线局域网传输速率,是当前研究热点。提出一种基于IEEE 802.11ac协议标准新的帧聚合实现算法,该算法一方面根据系统动态速率算法选择的速率自适应地选取媒体访问控制服务数据单元聚合中的聚合帧个数,另一方面提出一种媒体访问控制协议数据单元聚合机制,该机制规定了聚合时机和聚合长度等;同时,针对由无线信道环境嘈杂性引起带宽下降导致丢包率上升的现象,引入AMPDU聚合情况下的带宽自适应机制。与现有IEEE 802.11ac聚合机制相比,该算法可提高数据帧发送吞吐率,同时又能在带宽下降时减少丢包率,增强数据发送鲁棒性。 相似文献
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在计算机运行期间供电的中断,将会导致随机存储器中数据的丢失和程序破坏,有时甚至使磁盘盘面及磁头遭到破坏,造成难以弥补的损失。计算机除了要求供电系统具有连续可靠之外,还要避免交流电网的干扰,因为严重的干扰常常会造成计算错误及数据的丢失。为了 相似文献
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刘俊 《深圳信息职业技术学院学报》2012,10(3):9-14
TCP针对所有的丢包均启动拥塞控制机制,导致在无线网络中端到端性能恶化,网络资源利用率低。在研究分析TCP拥塞窗口调整机制的基础上,提出一种基于往返时间最佳预测的发送速率调整机制。根据对往返时间的预测,构建网络拥塞状态的判断机制,进而实现发送速率的自适应调整,充分利用网络资源。数学分析说明了新算法的可行性,并通过NS仿真对其性能进行评估。仿真结果表明该改进的TCP算法的公平性与有效性。 相似文献
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《实验室研究与探索》2013,(11):93-96
针对采用蓝牙技术以虚拟串口方式组建工业数据采集系统时,因蓝牙发送数据包的频率和长度不确定,导致以规定长度的数据包协议进行串口编程可能出现的数据丢失问题,提出了一种基于环形缓冲区的数据处理算法,并详细说明了该算法的实现过程。实践证明该算法不仅稳定高效,而且原理简单,易于实现。同时该算法还适用于其他不规则数据的处理。 相似文献
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云计算环境下信息处理会产生海量而又至关重要的中间数据,服务器如果失效会导致中间数据丢失。可靠性保障能力不足不仅是云计算应用推广的主要障碍,而且还促使云计算环境下的容错技术研究成为一个亟待解决的问题。针对目前云计算环境下容错效率低、计算资源浪费等问题,提出基于蚁群算法的动态容错技术,利用任务重新提交、检查点技术和资源执行历史记录等方法,减少任务执行和处理时间,提高云计算成功率。实验结果表明,该技术改进了任务重新提交、检查点和扩展信息素更新公式,在任务分配和重新提交过程中,明显缩短了任务平均执行时间,提高了执行成功率。 相似文献
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牛普选 《开封教育学院学报》1999,(4)
本文解决了[1]文中提出的Al。（m,n）的计算问题。给出了计算Al。（m,n）的有效算法。从而解决了三角函数有限和■的计算问题。为使用计算机计算三角函数有限和提供了有效的算法。 相似文献
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ID3算法计算速度较快、容易实现并且适用于处理规模较大的学习问题,但其较倾向于选择取值较多的类别,从而导致丢失全局最优解。提出一种改进的ID3算法,并将其应用于管道腐蚀检测系统中,研究结果表明,改进后的算法具有较高的可信度。 相似文献
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相比于云计算,雾计算通过将计算、存储和网络服务靠近物联网设备,满足了时延和响应时间要求。为此,提出基于模糊逻辑的实时任务调度（fuzzy logic-based real-time task scheduling,FLTS）算法。先利用模糊逻辑算法合理地给云层和雾层分配任务,当雾层执行任务时,就依据任务对计算、存储和带宽要求以及任务的截止日期、数据尺寸,选择最适宜的虚拟机处理任务。仿真结果表明,相比于同类算法,提出的FLTS算法提升了执行任务的成功率、完成时间以及平均周转时间等性能。 相似文献
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目标检测是目前计算机视觉领域非常热门的研究方向,是无人驾驶技术重要环节。为提高行车过程中目标检测精度并改善基于单发多目标检测器在训练时出现的正负样本失衡问题,基于车载视频,运用深度学习算法中具有强大性能的SSD模型,通过引入Focal Loss函数设计新的损失函数,解决样本失衡问题;同时在不降低检测速率的情况下,提高检测精度。基于自行采集的车载视频数据集进行实验,结果表明,改进后SSD模型的mAP相较于原始SSD模型提高了3%,达到74%。 相似文献
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对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群（RDPSO）算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用。 相似文献
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王威 《武汉职业技术学院学报》2009,8(1):77-79
近几年,随着通信、网络等技术的飞速发展,在各个领域经常都会产生大量的信息数据。因此,如何使用有限存储空间进行快速准确地挖掘数据流近似的频繁项成为具有挑战的问题。本文介绍了一种新的挖掘算法——EC算法,使其空间复杂性为O（ε^-1）,每个数据的平均处理时间为O（1）。 相似文献
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如何从小样本、高维度特性的功能磁共振成像（fMRI）数据中识别出内在的脑区活动模式,对理解人脑意义重大。随着模式识别技术和机器学习算法的发展,fMRI的分类研究也引起了人们的重视。提出一种对fMRI数据分类的加权随机SVM集群（WRSVMC）算法。该算法分为两步,首先通过随机选择样本和特征建立多个SVM,以构建集成分类器;然后在投票过程中,对每个SVM赋权重,以优化模型的集成性能。结合fMRI数据和图论特征,采用WRSVMC算法对轻度认知障碍（MCI）患者数据展开分类研究。结果表明,准确率最高可达87.67%。该方法能帮助医师对MCI患者进行辅助诊断。 相似文献
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为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
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太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题. 相似文献
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为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络（RPN）结构,降低计算量,并通过比较MobileNet、VGG16、ResNet50特征提取网络效果优劣,提出改进Faster RCNN的交通场景下行人检测方法,在Caltech-NEW数据集上进行训练与测试。实验结果表明,该方法大幅提高交通场景下行人检测的实时性和准确性,在测试集上检测准确度达到87.5%,单张图片检测耗时为0.187s,相比现有其它方法,其检测效果更好。 相似文献
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卢鑫 《深圳信息职业技术学院学报》2009,7(2):5-8
QC—LDPC码（准循环低密度奇偶校验码）是一个十分重要的LDPC码研究分支。QC-LDPC码是一类结构化的LDPC码,其校验矩阵日采用准循环方式构造。IEEE802．16e协议中给出了一种具有准循环特性的监督矩阵,具有实现复杂度低的特点,易于硬件实现。本文主要介绍了协议中的Qc—LDPC码的编码过程,并给出了各种译码算法的译码性能。仿真表明,对于高速率LDPC码的最小和（MS）算法和对数域的置信传播（Log-BP）算法的性能相比有约0．5dB损失,但归一化最小和（NMS）算法和匹配行重量的最小和（Rwm—MS）算法的性能与Log—BP算法性能很相近,且复杂度大大降低。 相似文献