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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
OFDM(正交频分复用)系统是一种多载波调制技术,对同步偏差十分敏感,同步偏差会大大影响系统性能。简单介绍了OFDM的原理和同步问题,对已有的各种同步算法进行分类。基于训练序列的同步算法在定时同步中得到广泛应用,对其进行了分析和比较。  相似文献   
62.
钙钛矿纳米阵列材料是一种性能优异,应用广泛的新型材料。本文对目前报道的钙钛矿纳米阵列材料的主要物理化学性质、应用领域等进行了简要概括,并重点陈述了近年来出现的钙钛矿纳米阵列材料制备工艺及其优缺点,如AAO模板法、Ti O2模板法、脉冲激光沉积法等。本文还对钙钛矿纳米阵列材料制备所面临的若干问题进行了简单陈述。  相似文献   
63.
一种速度不完全更新混沌粒子群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究优化算法,针对粒子群优化算法在搜索过程中容易陷入局部最优,而无法搜索到全局最优值的早熟问题,将速度的不完全更新机制引入到混沌粒子群中,提出不完全更新混沌粒子群算法(IUCPSO)以解决此问题.将Logistic序列引入到粒子群中,并将种群分块.一部分粒子以光学原理中的反射定律更新速度以开发更广的可行域,另一部分,则以优势粒子加细搜索.数值仿真结果表明,IUCPSO在搜索成功率和对可行域的开发程度上要优于标准粒子群和混沌粒子群,能较好地解决快速收敛问题,是一种可行而有效的优化方法.  相似文献   
64.
使用GPU加速BLAST算法初探   总被引:1,自引:1,他引:0  
应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。  相似文献   
65.
中国人民银行(PBc)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件.通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节因素计算方法、软件应用界面以及用户使用帮助等3个主要方面加以改进,具有数据导入、调整设置文件、运行方式以及结果输出4方面的特色.  相似文献   
66.
蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。  相似文献   
67.
GH-PKC是一种新的基于GF(q)上三级线性反馈移位寄存器序列的公钥密码体制。其安全性基于有限域GF(q3)上的离散对数困难问题,但运算却在有限域GF(q)中进行。文中给出了一种新的基于GH-PKC的类ELGamal数字签名算法,并在此基础上构建了基于GH-PKC的盲签名方案,其安全性等价于解GF(q3)上离散对数困难问题,但是传输的数据量只有传统方案的1/3。  相似文献   
68.
对逆M序列在消除激光陀螺动态闭锁误差中的应用进行了研究和验证.目前多采用M序列对抖动的幅度进行调制来消除激光陀螺动态闭锁误差,而逆M序列与M序列相比不仅满足注入到激光陀螺抖动中的要求,且比M序列有其性质等方面优势.通过理论分析及M序列和逆M序列在消除机抖激光陀螺动态闭锁中实验中的应用对比,实验数据表明逆M序列在消除动态闭锁中的作用要优于M序列.  相似文献   
69.
采用VC++6.0的GDI绘图技术,根据输入的二叉树的前序序列绘制相应二叉树图像或根据输入的二叉树深度绘制完全二叉树,实现了二叉树的可视化效果。  相似文献   
70.
动态划分序列模式挖掘算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在对海量数据进行序列模式挖掘时,由于产生的候选序列数量大并且需要反复遍历数据库,会带来存储受限及时效性问题.为此,基于无共享分布式环境,提出一种动态划分序列模式挖掘算法DPSPM.通过分布数据降低数据库扫描的规模,降低I、O开销,使用分派函数指定选举节点,降低通信开销,设计动态列表存储候选序列,降低内存开销,多个子过程异步运行,提高算法的执行效能.实验结果表明,DPSPM算法在较小支持度情况下对中大型数据库有较好的搜索效率.  相似文献   
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