频谱效率

当前话题为您枚举了最新的 频谱效率。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本,可用于共同学习。
Matlab 哈希代码:频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是,Python 和 Matlab 在计算特征向量时,可能会得到符号相反的结果,进而导致生成的二进制哈希码不同。然而,无论是 Python 还是 Matlab,hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号,来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
MATLAB双频谱分析工具
这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析,并生成二维和三维图像的功能。通过该程序,用户可以深入分析信号的频谱特征,帮助理解信号的频谱结构和相关属性。
DHP算法效率优势
DHP算法在特定应用场景下,相较于Apriori算法,展现出更高的效率。
DHP算法效率优势
在特定应用场景下,DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。
增强 Apriori 算法效率
挑战: 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路: 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法: 包括散列、划分、抽样等。
动态频谱接入认知无线电
下一代动态频谱接入认知无线电
单边频谱与时域信号的转换
提供了一组简便的函数,用于在单边频谱与时域信号之间进行相互转换。函数 dofft 将时域信号和采样率作为输入,返回复数形式的单边频谱。函数 doifft 将单边频谱(复数)作为输入,返回原始时域信号。附加了一个示例,供初学者参考。
认知网络与动态频谱接入技术
认知网络(Cognitive Networks)和动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access)是当前无线通信领域的研究热点之一。随着无线设备数量的快速增加和频谱资源的紧张,如何有效管理和利用有限的频谱资源成为一个紧迫问题。认知无线电技术作为新兴技术,通过自适应感知环境并智能调整操作参数,以提升频谱利用率。探讨了认知无线电的基本概念、应用场景及其在多节点认知网络中的发展和关键技术挑战,还介绍了智能算法在认知引擎开发中的应用和规则制定的重要性。
Matlab频谱分析工具包
Matlab频谱分析工具包是一个用于处理信号频域特征的工具。它提供了多种算法和函数,用于分析和处理信号的频谱成分。用户可以利用这些工具来进行频谱分析和特征提取,以便更深入地理解信号的频域特性。