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题名基于可变步长的常数模盲均衡算法
被引量：5
- 1
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作者
杨旭
沈俊鑫
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机构
昆明理工大学管理与经济学院
云南机电职业技术学院工业信息技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第23期194-197,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.61303234)
教育部人文社会科学研究项目(No.14YJC630107)
+2 种基金
云南省应用基础研究面上项目(No.2013FB033
No.KKSY201308024)
云南省教育厅科学研究基金项目(No.2012Z063)
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文摘
为了提高多输入多输出系统的通信质量,针对传统常数模盲均衡算法存在收敛速度慢、误码率高等缺点,提出来一种基于可变步长的常数模盲均衡算法。利用反正切函数建立一种步长因子与误差间的非线性函数关系,利用此非线性函数来调整步长,加快算法收敛速度,采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,相对于其他盲均衡算法,该算法加快了收敛速度,大幅降低误码率,获得理想的均衡效果,具有一定的实用价值。
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关键词
无线通信
多输入多输出
变步长
常数模盲均衡
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Keywords
wireless communication
multiple-input multiple-output
variable step-size
constant modulus blind equalization
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于协议组降低策略的二次并行k均值聚类算法
被引量：1
- 2
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作者
沈俊鑫
郭晓军
王文浩
杨旭
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机构
昆明理工大学管理与经济学院
云南机电职业技术学院工业信息技术系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期150-155,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61303234
61263022)
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文摘
针对传统MapReduce框架下多点接口通信时间复杂度过高的问题,提出一种二次并行k均值聚类算法,用于解决大数据聚类问题。采用组降低操作策略,定义组成员管理协议对操作组成员进行管理,通过对组成员的参考列表p ID的广播、删除和添加操作,实现基于组降低的同步操作。定义中间缓冲聚类数量并结合k均值算法,减少二次并行聚类算法组降低操作的输入数据量,进一步降低算法的时间复杂度。在自建大数据测试集上的仿真实验结果表明,该算法能够在保证聚类精度的前提下有效加快算法聚类效率。
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关键词
协议组降低
并行
K均值聚类算法
大数据
MAPREDUCE模型
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Keywords
protocol group-reduced
parallel
k-means clustering algorithm
big data
MapReduce model
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名试论绘画艺术与茶文化意象在广告设计中的综合应用
被引量：3
- 3
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作者
胡宁
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机构
云南机电职业技术学院工业信息技术系
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出处
《福建茶叶》
2018年第7期61-61,共1页
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文摘
将绘画艺术和茶文化意象这两者进行适度的融合、综合应用等便是后现代或者当下广告设计发展的一大理念。绘画艺术与茶文化意象在广告设计中综合应用的艺术背景在于三方面:广告设计的后现代主义趋势转向、视觉传达设计积极走向传统文化寻求审美灵感、广告设计的知识动员要求打破原有的艺术边界。绘画艺术与茶文化意象在广告设计中综合应用的主要原则是自然统一原则、服务于商务传播目的原则。绘画艺术与茶文化意象之色彩的融合策略、绘画艺术与茶文化意象之设计材料的融合策略是两种可以积极尝试的策略。
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关键词
绘画艺术
茶文化意象
广告设计
综合应用
视觉传达设计
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分类号
F713.8
[经济管理—广告]
J205
[艺术—美术]
TS971
[轻工技术与工程]
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题名支持短时交通流量预测的概率图模型构建与推理
- 4
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作者
吴杰
岳昆
刘惟一
赵小明
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机构
云南大学信息学院计算机科学与工程系
云南机电职业技术学院工业信息与技术系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第11期2320-2325,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61063009
61163003)资助
+1 种基金
国家教育部博士点基金新教师类课题(20105301120001)资助
国家教育部科学技术研究重点项目(211172)资助
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文摘
短时交通流量预测,是交通系统信息化和智能化交通运输管理技术领域研究的关键问题.目前的方法对历史数据具有较高的依赖程度,或者具有较高的计算成本,或者不能有效反映实际中较复杂的交通网络及各结点之间的相互关系、以及依赖的不确定性,或者多种模型的组合使得预测方法较复杂.贝叶斯网是一种重要的概率图模型,本文以交通网络结构为基础,利用概率图模型在不确定性知识表示和推理方面的良好性质,考虑路口交通流量及其预测的时序依赖特征,构建了带有时序条件依赖关系的交通贝叶斯网.进而针对短时交通流量预测的实时性和高效性要求,提出了基于Gibbs采样的交通贝叶斯网近似概率推理算法,并进行交通流量的短时预测.实验结果表明,本文提出的交通贝叶斯网构建、近似推理以及相应的短时交通流量的预测方法,具有高效性、准确性和可用性.
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关键词
短时交通流量预测
概率图模型
贝叶斯网
时序依赖
近似推理
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Keywords
short-term traffic flow prediction
probabilistic graphical model
bayesian network
time-series dependency
approximate inference
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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