随机信号造句
- 西弗吉尼亚州的格林班克望远镜是专门为区分随机信号与或许是电码信号而专门设计的。
- 对随机信号和混沌信号的特性进行了分析比较。
- 振幅、分布及谱密度等的已知统计特性的随机信号。
- 传统的信号处理认为信号由确定性信号和随机信号这两个对立的部分组成。
- 用变附加随机信号能量的方法来改善算法的稳定性并进行了仿真验证。
- 西弗吉尼亚州的格林?班克望远镜是专门为区分随机信号与或许是电码信号而专门设计的。
- 隐马尔科夫模型( hiddenmarkovmodel ，简记为hmm )作为一种统计模型，在模式识别与随机信号处理中有着广泛的应用。
- 制导系统涉及面广,包括红外物理学,随机信号处理、图像分析以及高速数字信号处理等多门学科。
- 该算法基于统计随机信号检测的基本理论,采用串行捕获的方式,并且利用自适应门限值作为判决门限,完成捕获。
- 结果表明,混沌干扰信号可以作为遮盖性干扰信号的干扰源,其遮盖效能与随机信号相当,且优于m序列干扰信号。
- 用随机信号造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- 而混沌信号有别于这两大类信号，它由确定性系统产生，但行为却貌似随机信号，具有长期不可预测性。
- 本文利用matlab程序来产生所需的随机信号，并通过动态数据交换技术( dde )与控制软件共同构成随机控制平台。
- 从随机脉位调制脉冲多普勒雷达信号调制角度出发，又引入了具有类随机性的混沌信号作为其基本调制信号，性能与采用随机信号相接近。
- 近年来，隐马尔可夫模型( hiddenmarkovmodel ，简记为hmm )在模式识别与随机信号处理中有着最广泛的应用，最成功的例子如语音识别和文字识别。
- 这种将位场解析延拓的确定信号分析法与主成份分析的随机信号分析法有机联合，为解决地球物理位场反演问题提供了一种途径。
- 在木工机床的故障检测与诊断领域中对于平稳随机信号的处理，采用傅立叶变换可以具有足够的精度，但傅立叶变换难以全面反映非平稳过程的时变特性信号。
- 捕获和跟踪的性能指标：伪随机信号码率1m 5m比特/秒，码长是255 、 511 ，接收灵敏度是- 118db ，信号动态范围是70db载波普勒是75khz ，目标捕获在0 . 2秒内。
- 已有的附加随机信号在线建模方法存在稳定性问题，本文提出了一种用自适应陷波器抗干扰的改进算法，仿真和实验结果验证了算法的正确性和对提高稳定性的有效性。
- 文中利用mallat算法对油水界面信号和压力信号进行了小波重构，以表达式的形式将不规则的随机信号表示出来，重构误差满足系统要求，表明了小波变换在非稳定信号分析中的适用性。
- 本文采用概率论与统计学中的观点，把信号和噪声都视为随机信号，抓住它们的统计特征，导出?套最佳的估算方法，实现了从含有噪声的数据中估计出条纹图的相位。
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