基于自适应谐振网络的矢量量化研究

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自适应均衡技术ppt课件

均衡与自适应均衡
调滤波器的频率特性来弥补实际信道的幅频特性和群延时特性，使包括均衡器在内的整个系统的总频率特性满足无码间干扰传输条件。时域均衡是直接从时间响应角度考虑，使包括均衡器在内的整个传输系统的冲激响应满足无码间干扰条件。频域均衡满足奈奎斯特整形定理的要求，仅在判决点满足无码间干扰的条件相对宽松一些。所以，在数字通信中一般采用时域均衡。时域均衡器可以分两大类：线性均衡器和非线性均衡器。
LMS算法其优点是结构简单，算法复杂度低，易于实现，稳定性高，便于硬件实现，但是这种算法收敛速度慢，对快速变化的信号不适合。
RLS算法是基于最小二乘准则的精确方法，它的收敛速度快，稳定性强，因此常被应用于实时系统识别和快速启动的信道均衡。
自适应均衡技术的发展综述
递归RLS 或Kalman 滤波算法由Picinbono 在1978 年推导出的，70 年代～80 年代，世界上许多学者专家从各个不同角度分别对RLS 算法进行了改进和完善。与此同时，另外一类自适应均衡算法——盲均衡技术也受到关注，盲均衡的最初研究成果由Sato 在1975 年提出并应用到PAM 通信系统中，随后Godard 等人将这种算法推广应用到二维以及多维信号星座上。
目录
均衡与自适应均衡自适应均衡技术的发展综述为什么需要自适应均衡滤波器？
均衡与自适应均衡
在通信原理中我们学习过均衡技术，由于信道特性的不理性等因素的影响，实际数字基带系统的输出在抽样时刻上，或多或少会存在一定的码间干扰。理论和实际均表明，在数字基带系统输出端加入一种可调（或者不可调）的滤波器，可以减小码间干扰的影响。这种起补偿作用的滤波器统称为均衡器。均衡器可分为时域均衡器（TDE）和频域均衡器（FDE）两大类。频域均衡是利用可

《智能控制技术》考试试题

《智能控制技术》考试试题（备注：请将本试卷粘贴在答题本内页）一、概念题（每小题5分，共20分）（1）人工神经网络人工神经网络的研究是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学等学科的交叉热点。

2．模糊推理知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出的情况，这就叫“模糊推理”。

3．专家系统专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复制问题。

4．递阶控制对递阶结构的大系统所采用的控制方式。

二、简答题（每小题10分，共40分）1．简述智能控制的发展过程,并说明智能控制的特点。

从20世纪60年代至今，智能控制的发展过程通常被划分3个阶段：萌芽期、形成期和发展期。

智能控制具有以下基本特点：1）应能为复杂系统进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力。

2）定性策划和定量控制相结合的多模态组合控制。

3）从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标，并具有自组织能力。

4）同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。

2．智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?二元结构理论傅京孙曾对几个与自学习控制(learning control)有关的领域进行了研究。

为强调系统的问题求解和决策能力,他用“智能控制系统”来包括这些领域。

他指出“智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用”。

我们可以用式(1.3)和(1.6)以与图1.3来表示这种交接作用,并把它称为二元交集结构。

1.4.2 三元结构理论萨里迪斯于1977年提出另一种智能控制结构,它把傅京孙的智能控制扩展为三元结构,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接,如图1.4所示。

萨里迪斯认为,构成二元交集结构的两元互相支配,无助于智能控制的有效和成功应用。

工程化硅微谐振加速度计设计与实现

工程化硅微谐振加速度计设计与实现
高乃坤;刘福民;徐杰;高适萱;王学锋;阚宝玺
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2024(43)4
【摘要】提出一种基于MEMS敏感结构芯片与专用集成电路芯片(ASIC)集成封装的硅微谐振加速度计设计方案。

敏感结构主要包括敏感质量块、一级微杠杆放大结构和双端固定音叉谐振器。

整体结构采用左右差分对称布局,实现器件高灵敏度。

敏感结构芯片基于全硅晶圆级封装工艺,实现敏感结构芯片的低应力与批量化加工。

敏感结构芯片与ASIC芯片采用堆叠式集成封装,实现器件的小型化与低功耗。

所设计加速度计的谐振频率约为18.2 kHz,量程为±20 g_(n),标度因数为216 Hz/g_(n),标度因数稳定性为5×10^(-6),零偏稳定性为6.5μg_(n)(1σ,10 s)。

所提方案实现
了器件的小型化、低功耗与集成化。

【总页数】4页(P112-114)
【作者】高乃坤;刘福民;徐杰;高适萱;王学锋;阚宝玺
【作者单位】北京航天控制仪器研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP212;TH89
【相关文献】
1.小型化硅微谐振式加速度计的实现与性能测试
2.高精度硅微谐振加速度计工程化设计与实现
3.基于FPGA的高精度硅微谐振加速度计数据采集与参数补偿系统设
计与实现4.硅微谐振加速度计高精度相位闭环控制系统设计与实现5.一种差分杠杆结构的硅微谐振加速度计设计与实现
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物理层关键技术

次数，一般可用MIPS 表示；处理时延：复杂度高→处理时延大。
数据比特率(bps)
数据比特率越低压缩倍数就越大，可通信的话路数也就越多，移动通信系统也就越有效。
数据比特率降低，语音质量也随之相应降低，为了补偿质量的下降，可采用提高设备硬件复杂度和算法软件复杂度的办法。
降低比特速率另一种有效方法是采用可变速率的自适应传输，它可以大大降低语音的平均传送率。
采用一类反射系数格形算法采用矢量量化技术
27
混合编码的基本原理
混合编码是介于波形编码与参量编码之间的一种编码方法，兼有参量编码低速率与波形编码的高质量的优点。
实现混合编码的基本思想是以参量编码原理，特别是以LPC原理为基础，保留参量编码低速率的优点，并适当的吸收波形编码中能部分反映波形个性特征的因素。重点改善自然度性能。
17
ADPCM波形编码
ADPCM是利用样本与样本之间的高度相关性和量化阶自适应来压缩数据的一种波形编码技术。
该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自适应量化，在32kbps/8kHz速率上能够给出网络等级话音质量。
ADPCM标准是一个代码转换系统,它使用ADPCM 转换技术实现64Kb/s A律或u律PCM(脉冲编码调制) 速率和32Kb/s速率之间的相互转换。
15
复杂度与处理时延
语音编码硬件复杂度取决于DSP处理能力，而软件复杂度则主要体现在算法复杂度上。算法复杂度增大，也会带来更长的运算时间和更大的处理时延。
如下所示，我们给出几种已知低数据比特率语音编码的上述四个参数与性能比较表格。
编码器类型
脉码调制PCM 自适应差分脉码调制ADPCM 自适应子带编码多脉冲线性预测编码随机激励线性预测编码线性预测声码器

第4章矢量量化

矢量量化的研究目的：针对待定的信息源和矢量维数，找到一种最优的矢量量化器，它能够在R 一定时给出最低的畸变。
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5
什么是矢量量化(VQ)
x2,y2
V2
y
x1, y1
V1
V3
V
x
V4
V5
V6
图4.1
上图的两维矢量空间里，存在6类矢量，每一类都有
一个中心，V i 称为室心 Xi,Yi ，每一室心对应一个码
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4.5.2 有记忆的矢量量化系统
概念：有记忆的矢量量化在量化每一个输入矢量时，不仅与此矢量本身有关，而且也与其前面的矢量有关。也就在量化时，它通过“记忆”，利用了过去输入矢量的信息，利用了矢量与矢量之间的相关性，从而提高了矢量量化的性能。优点：在语音编码中，引入记忆后，还可利用音长、短时的非平稳统计特性，清音、浊音和无声区域的特性，短时频谱特性等信息。意味着在相同维数条件下大大提高了矢量量化系统的性能。
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失真测度的方法：
均方误差(即欧氏距离)、加权的均方误差、 Itakura—Saito（板仓-斋藤）距离，似然比失真测度等。
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4.3.1 欧氏距离——均方误差
设输入信号的某个k维矢量X，与码书中某个k维矢量Y进行比较，xi、yi分别表示X和Y的元素 (1≤i≤k)，则定义均方误差为欧氏距离，即有
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4.3.3 识别失真测度
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§4.4最佳矢量量化器和码本的设计
4.4.1 矢量量化器最佳设计的两个条件

【国家自然科学基金】_最优实验设计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词推荐指数遗传算法 7 矢量量化 4 特征选择 3 正交设计 3 并行算法 3 实验 3 多目标优化 3 动态规划 3 任务调度 3 非结构化 2 非线性规划 2 量子粒子群优化算法 2 逆系统方法 2 路径规划 2 背包问题 2 粒子群优化算法 2 目标跟踪 2 特征提取 2 模式识别 2 服务质量 2 收敛性 2 支持向量机 2 撞击流 2 微波辅助提取 2 异构机群系统 2 均匀设计 2 均值漂移 2 可分负载 2 反馈线性化 2 反应-沉淀法 2 分光光度法 2 黄酮类化合物 1 黄酮 1 高超声速巡航飞行器 1 高纯 1 高效连接 1 高压直流输电 1 骨缺损 1 马尔可夫决策过程 1 风扇/压气机 1 页面聚类 1 非线性控制器 1 非线性度 1 非牛顿流体 1 需求延迟 1 需求传播 1 需求与初始库存水平相关 1 雷达散射截面 1 雷达图 1 零折射 1 随机进化算法 1 随机的 1
陶瓷材料防火墙闭环dna计算模型镁合金钴结壳鉴别金银花量化误差配种选择算子部分曲面匹配遗传模拟退火递归透镜喇叭天线逆向工程适应度函数适应度连续属性值进化计算进化算法(ea) 进化返回信息近似串匹配过度自信辐照转动轨道计算和定轨,方法跨声速流足球视频超滤膜超滤超声波电机超声换能器超临界co2萃取资源管理资源受限项目调度资源ห้องสมุดไป่ตู้化质粒构建谐振说话人识别语音情感识别计算流体力学解析模型视差规划域定义语言裂缝参数优化裂缝血管化螺旋滚筒蜜蜂进化型遗传算法蜜蜂蚁群算法虚拟样机技术薪酬合同薄钢板

基于改进SOGI-PLL电网基波正序分量同步方法

式中，％为锁相环输出的正序分量相位角。
图 1 传统二阶广义积分器结构图 Fig. 1 Diagram of traditional SOGI structure
图中输入信号为v» ，输出信号为和原信号相同的信号v» , 及移相 90°的信号
由图 1 得到传统的S O G I 传递函数为
\⑷ 崖
= U P„ 0 + u „ s\n{-2cot+ (/>)
⑶
式中， 0 = A —供。， 0 为负序电压分量相位角。
设和％中的直流分量和交流分量分别为
Ud~dc > Ud-act Uq-dc-> Uq~〇c i 贝丨j舍—
k = Ud-ac+ ^-dc
(4)
Ud-dc
UP
(5)
Uq-dc
0
V a c " U ncos(-2cot+ </>)
U ns\n{-2cot+ (/>)
(6)
电压不对称故障下，而轴电压分量中混有二倍频的交流分量，因此单同步坐标系锁相环无法实现准确锁相和电压基波信号的正负序分离[14]。
3 基于改进 SOGI-P L L 的电网基波正序分量同步方法
者，Emaik 2 7 3 8 2 4 3 1 3 @ q q . c o m ) ; 王安娜(1956-),女，辽宁鞍山人，博士，教授，主要从事智能电网、模式识别、故障诊断等方面的教学与科研工作。
第6期
唐爱博等：基于改进SOGI-P L L 电网基波正序分量同步方法
•1137 •
相位、频率信息。在电网发生不对称故障时，负序分量的波动会影响锁相结果的准确性，为实现精确锁相，必须准确跟踪基波电压信号的正序分量 [5,6]。文献 [7]提出基于频率前馈的新型三相锁相环结构来实现正序分量跟踪，在却坐标系下利用双二阶广义积分器进行瞬时对称分量运算分离出基波电压信号的正负序分量。但瞬时对称分量运算也会减缓系统的响应速度，同时二阶广义积分器对高次谐波具有较好的抑制效果，对低次谐波的抑制效果较差，当混有直流分量时也无法完成电压信号的准确检测 [8]。文献 [9〜11]利用特定频率的陷波器来消除电网电压不对称时而轴分量中的2倍工频波动量，但陷波器参数选取较复杂，且没有考虑直流分量和频率相位偏移的影响。文献[12，13]利用多级联模块来消除却坐标系下全谐波分量对锁相结果的影响，但多级联结构增加了系统延时，减缓了响应速度。

第四章矢量量化技术

4.5矢量量化技术的优化设计
上面介绍的矢量量化技术用于语音信号处理时有其局限：实时性的问题码本优化问题降低复杂度的优化设计方法：引入模糊理论
模糊c均值聚类算法
模糊c均值聚类算法目标函数为如下式所示：
J FCM ( X , U , Y ) =
u km ( X i ) d ( X i ,YK ) ∑∑
1 d r ( X ,Y ) = K
∑
K
i =1
( xi − yi ) r
二、欧氏距离测度
3）r平均误差
1 d r ( X ,Y ) = [ K
'
∑x
i =1
K
K
i
− yi ]
r
1 r
4）绝对值平均误差
1 d1 ( X , Y ) = K
∑
i =1
xi − y i
5）最大平均误差
dM ( X , Y ) = lim[dr ( X , Y )] = max[ xi − yi ]
(4-30)
模糊c均值聚类算法
模糊矢量量化码本估计的步骤如下： 1）设定初始码本和每个码字的初始隶属度函数uk ，为了方便可以令每个码字的初始隶属度函数为相等的值； 2）对于训练观察矢量序列 X = { X , X ,..., X }，利用式（4-30）计算新的聚类中心Yk 及新的隶属度函数uk ； 3）利用式（4-29）的目标函数，判断迭代计算是否收敛。如果前后差值小于某个阈值，则迭代计算结束，由新的聚类中心和隶属度函数集组成重估后的新码本；否则继续进行下一轮迭代计算。
'2 p
是码书重构矢量的预测误差功率
a Ra = r (0)ra (0) + 2∑ r (i )r 'a (i)

【系统仿真学报】_混合算法_期刊发文热词逐年推荐_20140723

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93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139
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虚拟现实舆论自适应调度自适应神经模糊推理系统自校正控制自动建模能量管理策略能力受限线性规划线性系统辨识紧耦合粒子群算法粒子群粒子滤波空调系统稀疏分量分析积分模型神经网络短语音瞬时混合相空间重构直接序列扩谱直接分配法盲源分离盲检测目标跟踪球形包围盒特征集特征选择版权保护燃烧计算燃料电池熵函数热点话题混沌时间序列混沌混排序混合载波跟踪混合粒子群优化算法混合算法混合正态模型混合左右手传输线混合学习混合因子分析混合包围盒结构混合优化算法流量监测

人工智能习题作业神经计算I习题答案

人工智能习题作业神经计算I习题答案第五章神经网络课后习题及答案一、选择题：1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况，我们可求，然后进行下列的哪一项？（ B ）A 取最小B 取最大C 取积分D 取平均值2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？（ A ）A 权值的修正B 调整语义结构C 调整阀值D 重构人工神经元3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？（ D ）A 模糊推理模型B 非线性辨认C 自适应控制模型D 图象识别4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？（ C ）A 输入层B 输出层C 中间层D 隐层5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？（ ABC ）A 模拟神经元B 处理单元为节点C 加权有向图D 生理神经元连接而成6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？（ ABD ）A 反向传递（BP）B Hopfield网C 自适应共振D 双向联想存储器7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？（ ABCD ）A 选取比率参数B 误差是否满足要求C 计算权值梯度D 权值学习修正8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A )A 收敛性B 对称性C 满秩性D 稀疏性9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD )A 阀值型B 分段线性强饱和型C 离散型D S i gm oid型10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？( ACD )A NN的结构模型B NN的推理规则C NN的学习算法D 从NN到可解释的推理网二、填空题：1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。

《2024年毫米波大规模MIMO系统中信道估计研究》范文

《毫米波大规模MIMO系统中信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，毫米波大规模MIMO （Multiple Input Multiple Output）系统因其能够提供更高的频谱效率和数据传输速率而备受关注。

然而，由于毫米波信号的传播特性和大规模MIMO系统的复杂性，信道估计成为了该系统中的一项关键技术。

本文旨在研究毫米波大规模MIMO系统中的信道估计问题，以提高系统的性能和可靠性。

二、背景及意义在无线通信系统中，信道估计是用于估计发送端和接收端之间信道特性的重要技术。

在毫米波大规模MIMO系统中，由于毫米波信号的传播特性（如路径损耗、衍射和散射等）以及大规模MIMO系统的复杂性，信道估计的准确性和可靠性对系统的性能和可靠性具有重要影响。

因此，研究毫米波大规模MIMO系统中的信道估计问题具有重要的理论意义和实际应用价值。

三、相关技术及文献综述目前，针对毫米波大规模MIMO系统的信道估计问题，已经有许多研究成果。

其中，基于压缩感知的信道估计方法、基于训练序列的信道估计方法和基于深度学习的信道估计方法等是较为常见的几种方法。

这些方法在不同程度上提高了信道估计的准确性和可靠性，但仍存在一些挑战和问题需要进一步解决。

例如，在低信噪比环境下，如何提高信道估计的准确性；在动态信道环境下，如何实现快速准确的信道跟踪等。

四、信道估计技术研究4.1 毫米波信道特性分析毫米波信道具有高路径损耗、衍射和散射等特点，这些特点对信道估计提出了更高的要求。

因此，需要对毫米波信道的传播特性进行深入分析，以更好地理解信道估计的难点和挑战。

4.2 压缩感知在信道估计中的应用压缩感知是一种有效的信号处理技术，可以用于毫米波大规模MIMO系统的信道估计。

该方法通过利用信号的稀疏性，从少量的观测值中恢复出原始信号。

在毫米波大规模MIMO系统中，可以利用压缩感知技术从少量的导频符号中估计出信道的特性。

4.3 基于训练序列的信道估计方法基于训练序列的信道估计方法是一种常见的信道估计方法。

(语音与音频编码)第四章矢量量化

详细描述
多级矢量量化是一种灵活的量化方法。它将输入的矢量空间划分为多个级别，每个级别对应不同的精度和码本大小。在量化过程中，可以根据需要选择合适的级别进行量化，以满足不
同的应用需求。这种方法具有较好的灵活性和适应性，但需要更多的计算和存储资源。
04
矢量量化的优化技术
码本压缩技术
码本压缩
通过减少码本中存储的向量数量或降低码本中向量的精度，来实现码本的压缩。
矢量量化的应用场景
语音编码
在语音编码中，矢量量化被广泛应用于对语音信号的压缩，以提高语音传输的效率和存储空间利
用率。
音频处理
在音频处理中，矢量量化可用于实现音频信号的降噪、增强和特征提取等任务。
数据压缩
在数据压缩领域，矢量量化可以用于图像、视频等数据的压缩，以减小数据存储和传输的开销。
05
矢量量化的应用实例
语音信号的矢量量化
语音压缩
矢量量化技术可以用于语音信号的压缩，通过将语音信号的样点聚类成矢量，并使用少量的参数来表示这些矢量，从而实现高效的语音压缩。
语音识别
在语音识别中，矢量量化技术可以用于特征提取，将原始语音信号转换为具有代表性的矢量序列，从而便于后续的分类和识别。
详细描述
嵌入式矢量量化是一种逐一构建码本的算法。它从初始的简单码本开始，逐步将码字替换为更复杂的码字，同时记录下替换过程中的信息。在反量化时，根据记录的信息可以逐步恢复到原始数据。这种方法能够有效地压缩数据，但需要更多的存储空间来记录替换过程中的信息。
多级矢量量化
总结词
将输入的矢量空间划分为多个级别，每个级别对应不同的精度和码本大小，以适应不同的应用需求。
动态码本
根据输入数据的特性，动态地选择码本中的向量进行量化，以减少存储空间和计算复杂度。

矢量量化

LBG算法

LBG算法是由Linde, Buzo 和 Gray三位学者提出的方法。其主要的思想是：从一组码矢量出发，将所有的图像矢量进行划分，然后再重新计算码矢量，直到码矢量的变化. 随意选取n个图像块作为码矢量 2. 由这n个码矢量对所有的图像块进行划分，即分成n个集合，使每个集合中的图像块，都是与各码矢量距离中，与对应的码矢量的距离最小的 3. 由这n个集合的重心，得到n个新的码矢量 4. 如果这些个码矢量与原来的码矢量变化不大（收敛），就完成码书的训练，否则重新进行2、 3步
字典更新算法

算法：字典更新基于两个原理：

用每个匹配块添加一个或更多个字典项添加的新项应包含已编码图像中的像素添加两块（设当前块B）：把一列像素加到B的左边，把一行像素加到B的上边或者再增加一块：把B左边一列与它上面一行相加得到新块

一种简单的策略：

字典删除算法

可以选择以下策略：
进一步的例子

看lena图像，256×256，8bpp 将其分成4×4的小块，共有64×64=4096 个，用LBG求它的码书(128个码矢量)，看矢量量化后的图像。压缩比：7/(4*4*8) = 5.46875%
自适应矢量量化
Constantinescu和Storer的方法
自适应矢量量化
例子

假设每像素8位，分成两个像素的小块。图像共有24个像素，12个小块： B1=(32,32), B2=(60,32), B3=(32,50), B4=(60,50), B5=(60,150), B6=(70,140), B7=(200,210), B8=(200,32), B9=(200,40), B10=(200,50), B11=(215,50), B12=(215,35) 初始码书：C1=(70,40), C2=(60,120), C3=(210,200), C4=(225, 50)

基于YIG振荡器的微波超宽带频率综合器研究的开题报告

基于YIG振荡器的微波超宽带频率综合器研究的开题报告摘要：频率综合器是微波领域中的一种重要器件，主要用于将参考频率实现变频，得到所需的输出频率。

在实际应用中，超宽带频率综合器（UWBFS）受到越来越广泛的关注。

本文主要研究了基于YIG振荡器的微波超宽带频率综合器。

本文首先介绍了频率综合器的发展历程和应用，然后详细阐述了基于YIG振荡器的UWBFS的原理和特点。

接着，本文提出了一种基于CMOS技术的UWBFS的设计方案，并进行了系统级建模和仿真。

最后，将对仿真结果进行分析和总结，并对后续工作进行展望。

关键词：YIG振荡器；超宽带；频率综合器；CMOS；系统级设计一、绪论在微波领域中，频率综合器被广泛应用于通信、射频遥控、雷达、卫星导航和天文观测等多个领域。

它对实现频率分频和频率合成有着重要的作用。

在实际应用中，超宽带频率综合器（UWBFS）受到越来越广泛的关注。

UWBFS可以满足带宽宽、调制度高的需求，因此在无线通信、雷达、测量等领域得到了广泛的应用。

本文将研究基于YIG振荡器的微波超宽带频率综合器。

YIG振荡器因其高品质因数、高固有品质因数、大调节范围和超宽带特性等被广泛应用于超宽带频率综合器中。

本文将应用CMOS技术设计UWBFS，通过系统级建模和仿真来验证设计方案的正确性和可行性。

二、基于YIG振荡器的UWBFS原理和特点1. YIG振荡器的基本原理YIG振荡器是一种基于YIG膜的微波源。

在YIG振荡器中，YIG膜被放置在一个恒定的磁场中，磁场可以由一根线圈或永磁体提供。

当外加磁场的频率与YIG膜的共振频率相符时，会产生自振现象。

2. YIG振荡器在UWBFS中的应用YIG振荡器因其高品质因数、高固有品质因数、大调节范围和超宽带特性等被广泛应用于超宽带频率综合器中。

UWBFS利用YIG振荡器可以实现超宽带频率范围和高调制度，它可以满足带宽宽、调制度高的需求。

此外，UWBFS的输出频率可以通过调整系统中的参考频率实现变频。

SOFM网络

SOFM⽹络SOFM⽹络及其在MATLAB中的实现朱福珍吴斌(西南科技⼤学信息⼯程学院，四川绵阳 621002 )摘要本⽂详细叙述了⾃组织映射⽹络的原理、算法及其在Matlab中实现的⼯具箱，并结合实例给出了SOFM在Matlab上的实现⽅法，对于SOFM的现存问题和未来研究趋势作了分析和展望。

关键词⾃组织;⾃组织特征映射(SOFM); 拓扑结构中⽂分类号:TP183 ⽂献标识码：A ⽂章编号： SOFM Network and the Realization of SOFM in MatlabZhu Fu-Zhen Wu Bin(College of Information and Engineering， SWUST，Mianyang,Sichuan,621002,China) Abstract: This paper described the principle, the algorithm and the toolbox in Matlab of Self-organizing Feature Map Neural Network detailedly, including a paradigm of SOFM implemented in Matlab, analyzed the problem of SOFM at present and prospected its researching trend in the future.Key Words: Self-organization; Self-organizing Feature Map; Topology Structure引⾔⼈⼯神经⽹络(Artificial Neural Network,简称ANN)是近年来发展起来的模拟⼈脑⽣物过程的⼈⼯智能技术。

它由⼤量简单的神经元⼴泛互连形成复杂的⾮线性系统[1],不需要任何先验公式，就能从已有数据中⾃动地归纳规则，获得这些数据的内在规律，具有很强的⾃学习、⾃组织、⾃适应和⾮线性映射能⼒,特别适合于因果关系复杂的⾮线性推理、判断、识别和分类等问题。

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关于编码方案

关于编码方案概述：编码方案是信息传输和数据存储中不可或缺的一部分。

它是一种将原始数据转换为特定格式的方法，以便能够在传输和存储的过程中进行有效的处理和解析。

编码方案在各种领域都有广泛应用，包括计算机科学、通信、电子工程和数据分析等。

本文将探讨几种常见的编码方案及其应用。

一、二进制编码方案二进制编码方案是最基本、最常见的编码方案之一。

它将数据表示为由0和1组成的二进制序列。

二进制编码方案被广泛应用于计算机科学领域，用于表示数字、字符、图像和声音等不同类型的数据。

在二进制编码中，每个数字或字符对应一个固定的二进制码。

例如，在ASCII编码中，字符'A'对应的二进制码是01000001。

二进制编码方案的优点是简单明了、易于实现和解析。

然而，它也存在容量浪费的问题，因为每个数字或字符都需要占用一个固定长度的二进制序列。

二、压缩编码方案为了减小数据传输和存储的开销，压缩编码方案被广泛使用。

压缩编码方案通过减小数据的表示长度来降低存储和传输的开销。

其中一种常见的压缩编码方案是霍夫曼编码。

霍夫曼编码通过根据数据出现的频率来赋予不同的编码长度，从而使出现频率较高的数据使用较短的编码，出现频率较低的数据使用较长的编码。

这种编码方案能够显著减小数据的存储和传输开销。

压缩编码方案在图像、音频和视频等大型多媒体文件的传输和存储中起着重要的作用。

三、错误检测和纠正编码方案为了提高数据传输的可靠性，错误检测和纠正编码方案被广泛应用。

这些编码方案能够检测和纠正数据传输过程中产生的错误。

其中一种常见的错误检测编码方案是循环冗余检验码（CRC）。

CRC编码通过对数据进行计算得到校验码，然后将数据和校验码一起传输。

接收端在接收到数据后重新计算校验码，如果接收到的校验码与传输过程中计算得到的校验码相符，即可判断数据传输过程中没有发生错误。

如果校验码不符，则需要重新传输数据。

错误检测和纠正编码方案在无线通信、存储设备和网络传输等领域中起着重要的作用。