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1.
2.
基于带内自回传小基站系统，提出一种以用户为中心动态成簇的部分协作干扰抑制方案。根据带内自回传小基站复用接入与回传无线资源的特点，形成以最大化系统下行接入链路吞吐量为目标，联合回传链路资源分配与接入链路预编码设计的优化问题。由于所提问题难以获得最优解，基于凸松弛和分块坐标下降方法，提出一种次优的迭代求解算法。仿真结果表明所提算法能根据回传速率调整协作簇的大小，均衡小基站回传负载，提升系统接入链路的吞吐量。 相似文献
3.
4.
5.
对推荐系统中的稀疏性问题和可扩展性问题的内涵进行了分析,并对现有关于以上问题的研究方案进行了总结,本研究可以为理清推荐系统面临的问题提供一定的参考。 相似文献
6.
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先，在目标分割的基础上，利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波，增强目标的局部特征；然后，根据稀疏表示模型，以训练样本特征为原子构建字典，利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征，进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。 相似文献
7.
介绍了IP组播技术的实现原理和手段，对IP组播技术中的各种协议进行了简要的分析，并结合高校图书馆局域网应用加以论述。 相似文献
9.
超分辨率图像重建是指由同一场景的低分辨率退化图像(或图像序列)重建出一幅(或多幅)清晰的高分辨率图像。该技术已经成为图像处理领域的研究热点,然而传统的方法已很难获得突破,今年来过完备稀疏表示为超分辨重建提供了一种新的思路,也成为了目前的热点。本文通过分析超分辨率技术的三个方面的算法,分析了其以往和最新的研究进展,并对未来超分辨率技术的发展重点作了一点展望。 相似文献
10.
如今,当处理大量数据集的协变量时,相比小样本量的一个常见问题是：估计与每个协变量相关联的参数。当协变量的数量远远超过样本的数量,参数估计变得非常困难。在这项研究中,我们开发了一个稀疏的Probit贝叶斯模型(SPBM)的基础上吉布斯抽样,其利用双指数函数之前诱导收缩,并减少在模型协变量的数目。使用6个领域,如数学,在维基百科已下载的方法中进行评估。我们通过计算并根据执行训练和测试组的分类的阈值作为决策规则。利用遍布全球50个运行平均灵敏度和特异性我们的模型的表现相比,支持向量机(SVM)。该SPBM实现了高分类精度和几乎所有的分析领域优于SVM。 相似文献