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一种新的混合模式调制识别算法,姚旭清,王华奎,随着信号种类的增加,信号调制方式的多样,在低信噪比下对未知的信号进行准确的识别成为当前调制识别的主要任务。本文主要是基于
机器学习中的Boosting技术是给训练例赋予不同的权值,使得学习算法可以集中学习较难的训练例。另一方面,一阶规则学习中的mFOIL算法学习精度较高,但是用于估计候选子句精度的最佳m值很难确定。为了解
新的基于网格的聚类算法(CABG)利用网格处理技术对数据进行了预处理,能根据数据分布情况动态计算每个单元格的半径,并成功地将网格预处理后所得单元格数据运用于其后的聚类分析中,从而简化了算法所需的初始参
Andersson的删除AA-树结点的算法的主要思想是先删除结点再自下而上处理某些子树,涉及自下而上的后退。提出一种新的删除AA-树结点的算法,其主要思想是先自上而下处理某些子树再删除结点,不涉及自下
由图像Harr小波变换的高频系数构造加密序列,对加密序列进行均值量化操作以嵌入或提取水印;量化参数可以根据窜改的灵敏度要求来设置。实验结果表明该算法具有良好的视觉透明性,可对图像内容的恶意窜改进行精确
针对JPEG2000图像内容认证的需求,提出一种适用于JPEG2000图像认证的半脆弱水印算法。首先,将原始图像分块按Hilbert扫描顺序排列;然后在原图像分块Hilbert序列中选取分块,再结合各
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