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刘世民 《华北电力大学学报(自然科学版)》2015,(4):96-100
提出了一种基于循环自相关估计和主动学习相关向量机(AL-RVM)分类的主用户信号调制类型识别算法。首先通过循环自相关估计算法提取接收信号特征参数;再采用主动学习算法通过多次迭代抽样实现对RVM分类器的构建;最后利用所构建的RVM分类器实现对各主用户信号的分类识别。仿真实验表明,与基于支持向量机(SVM)和传统相关向量机(RVM)算法相比较,所提算法在各低信噪比情况下,整体分类识别率在92%以上,明显高于对比算法。该算法能有效地实现对不同主用户信号调制类型的识别,保证了电力监测信号的有效传输。 相似文献
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以硝酸锌(Zn(NO3)2·6H2O)、柠檬酸(C6H8O7·H2O)为主要原料,采用改进的溶胶一凝胶法合成了纳米ZnO.在此基础上,添加硝酸镁(Mg(NO3)2·6H2O)合成了MgxZn1-xO.利用X-射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)表征分析了煅烧温度和Mg掺杂量对产物的相组成及显微形貌的影响.结果表明,x≤10at%时,MgxZn1-xO属于六方纤锌矿结构,当x≥20at%时,MgxZn1-xO中除了具有属于六方纤锌矿结构的ZnO以外还有属于NaCl结构的MgO晶相存在.随煅烧温度的升高,MgxZn1-xO纳米颗粒逐渐长大. 相似文献