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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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现在有些大型公共建筑的独立汽车外坡道埋深较大,部分位于水位以下,顶板覆土较厚,独立汽车外坡道侧墙和顶板结构均设计得较厚。为达到独立外坡道基础后期沉降均匀、混凝土结构不产生裂缝、后期坡道不渗水的效果,一般的施工方法无法满足施工质量和安全要求。为此,从基础处理措施、沉降缝施工工艺及防水处理措施、模架体系、混凝土浇筑及养护施工工艺等几个方面进行论述,在工程实践中取得了较好的效果,可以为今后同类工程提供参考。 相似文献