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信道估计的精确性和有效性是正交频分复用(OFDM)水声通信系统具有良好性能的保证。针对水声信道稀疏性的特点,在传统的LS(最小二乘)和LMMSE(线性最小均方误差)信道估计算法的基础上进行了基于压缩感
为了弥补传统K-means聚类算法在K值确定和初始中心选择难等方面的不足,基于“合并与分裂”思想,提出一种改进的K-means聚类算法。将数据独立程度概念引入实验数据子集构造理论中,利用独立程度评价属
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