随着大数据时代的到来,高维数据挖掘中的特征选择面临诸多挑战。大容量相干光传输技术凭借其高光谱效率和高传输速率等优势,为特征选择的稳健性提供了新的机遇。该技术通过相干检测技术和多维调制技术,提高了光纤通信中的传输容量和抗噪性。在特征选择中,大容量相干光传输技术可与机器学习算法相结合,通过将数据映射到相位星座图或偏振态空间,实现特征的高效提取和鲁棒性提升。
大容量相干光传输技术在特征选择中的应用
相关推荐
粗糙集特征选择在形状分析中的应用
粗糙集理论在特征选择中的重要性
通过正区域和限制正域缩小数据处理范围
知识约简验证了方法在形状分析中的可行性
数据挖掘
3
2024-04-30
ACO特征选择算法蚁群优化在Matlab中的应用
蚁群优化算法在Matlab中的应用非常广泛。
Matlab
0
2024-09-01
基于特征聚类集成技术的组特征选择方法
特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术,从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要,通过选择合适的特征选择算法,可以去除不相关和冗余特征,提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。
数据挖掘
2
2024-07-17
PCA在人脸特征提取中的应用
使用Matlab实现人脸特征提取的过程中,PCA技术发挥了重要作用。
Matlab
0
2024-08-23
Matlab技术在图像处理中的应用
介绍了图像处理中常用的Matlab函数及其详细应用,便于学习和交流。
Matlab
3
2024-07-22
WCDMA技术在UMTS RAN中的应用
WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)是UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)中的一种关键3G无线通信技术,提供高速数据传输和优质语音服务。UMTS RAN(Radio Access Network)是系统的核心组成部分,负责管理用户设备(UE)与核心网络之间的无线接口。深入探讨了WCDMA技术在UMTS RAN中的关键技术和应用。
Access
2
2024-08-01
FFT技术在信号处理中的应用
资料收集:包括时域与频域关系动画、时域频域的关系课程总结、FFT原理详解及实现、快速傅立叶变换工作原理、FFT的理解,以及Matlab中FFT的总结版。
Matlab
0
2024-08-10
MySQL技术在淘宝架构中的应用
MySQL数据库的用途与应用场景
MySQL作为一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统,在电子商务领域尤其在像淘宝这样的大型电商平台中扮演着至关重要的角色。它主要用于存储和管理各种类型的数据,包括但不限于用户信息、交易记录、商品详情等。在淘宝的实际运营中,MySQL承担着支持海量用户并发访问、高效处理复杂查询以及确保数据安全性和一致性的重任。
MySQL总体架构分析
MySQL的整体架构设计遵循客户端/服务器模型,通过监听3306端口接收来自客户端的请求,并根据不同的操作(如查询或修改数据)执行相应的处理流程。当一个查询请求到达时,MySQL会经历一系列步骤来完成任务:1. 验证用户身份2. 创建线程解析SQL3. 查询优化4. 打开表5. 检查缓存6. 读取数据7. 写入缓存8. 返回结果
常见的Tair+MySQL(InnoDB)应用架构
Tair是一种高性能的分布式Key-Value存储系统,通常被用于缓存热点数据,以减轻数据库的压力。在淘宝的架构中,Tair与MySQL结合使用,可以显著提高数据访问的速度。这种架构的主要特点包括:- Tair内部获取数据- Tair服务器缓存热点数据- Tair+MySQL架构的优缺点
MySQL服务器硬件架构与新技术应用
传统的MySQL服务器架构通常包括大容量的RAM、高速的RAID磁盘阵列等组件。然而,随着
MySQL
0
2024-11-04
高维数据挖掘中特征选择的稳健方法
针对112Gb/s PM-(D)QPSK系统,特别是具有2.5GHz最大频偏的典型激光器,存在 |△f-f_e|=π/2 或 |f-f_e|=Rs/4 的情况。此时,若能判断频偏估值是否错误,则可利用此规律直接获得正确频偏估值,并将其作为G-PADE的初始设置值。
判断频偏估值正确与否可通过BER轻松实现,因为正确和错误的估值对应着截然不同的BER:一个接近0.5,另一个略大于0。因此,无论初始真实频偏为何值,G-PADE的初始化问题都能得到解决。方法如下:
G-PADE开始工作前,利用四次方法对一段符号进行频偏估计,同时监测该段符号的BER。
通过BER判断估值是否收敛正确。
若正确,则将该段符号的频偏估值作为G-PADE的初始设置频偏值;若错误,则根据 |f-f_e|=Rs/4 计算出正确频偏值,并将其作为G-PADE的初始设置频偏值。
仿真结果表明,数据块长度为1000时,四次方频偏估计算法在不同频偏下的最大可能初始化误差基本相同,平均为0.135GHz。负频偏情况下的结果也基本一致。这表明,当四次方频偏估计算法的数据块长度确定时,无论频偏多大,其用于G-PADE初始化的最大可能误差基本保持不变。数据块长度为1000时,最大误差小于0.2GHz,满足要求。因此,前述方法可行地用于G-PADE的初始化。
数据挖掘
6
2024-05-19