论文研究一种联合训练序列和循环前缀的OFDM定时同步改进算法 .pdf

一种新的前缀立方索引机制，聂晶，冯剑琳，前缀立方在浓缩数据立方的基础上利用前缀共享和基本单元组技术有效地缩小了数据立方的尺寸。由于前缀共享产生的分组结构，浓缩数

一种基于密度和遗传算法的K-means改进算法，崔海江，何所惧，本文针对传统的K-means聚类算法中必须输入聚类数目和初始聚类中心选取不稳定的不足，采用了基于密度和遗传算法的思想，通过遗传算��

针对多传感器目标识别仿真模型的验证问题，提出了一种基于多神经网络的“分层有序”的模型验证方法。该方法利用神经网络的自组织和自学习能力，通过对各种目标识别模型关键行为特性的学习，将实际系统行为归类为其中

一种改进的粒子群优化算法的研究，刘斌，，利用种群的平均信息和保持活性策略。试图改变粒子群优化算法的性能，从而提出一种带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算

一种改进的加权分簇算法的研究，许润萍，王盼卿，本文提出一种用于AdHoc网络的改进的加权分簇算法，该算法以改善分簇结构网络总体性能，减少系统总体开销，有效提高移动节点可靠性

基于训练序列的符号同步的FPGA实现及改进，刘海芳，郝建军，符号同步对OFDM和DMT等多载波调制系统至关重要，符号定时位置错误，会导致符号间串扰和子载波间串扰。本文讨论了有线系统中基于训��

基于频繁子树挖掘算法中的前缀节点思想,将模式图分为图核—分支—连接向量三个部分,提出了CBE算法。对在分支上扩展得到的候选模式图,CBE算法能够在常数时间内完成规范化判定。通过实验证明CBE算法的子图

基于改进自主训练算法的时间序列分类，王会青，郭芷榕，自主训练（self-training）算法可以有效的利用未标记样本，对时间序列数据进行分类，是一种简单、高效的算法。而现有的自主训练算法��

针对传统CHI算法忽略特征词的词频易导致重要特征词被漏选的问题，结合特征选择时Filter类算法速度快、Wrapper类算法准确率高的特点，提出一种将改进CHI（TDF-CHI）算法与随机森林特征选择

在介绍MIMO_OFDM系统模型，分析TDERCS映射产生的混沌序列特性基础上，提出了一种基于混沌序列的MIMO_OFDM系统时间和频率同步新算法。该算法利用TDERCS混沌序列优良的自、互相关性