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972.
《电子产品可靠性与环境试验》2008,26(2):28
据报道,在不久的将来。我们目前使用的传统互联网将变得过时,因为总部位于瑞士日内瓦的欧洲粒子物理研究所(CERN)的科学家们已开发出一种新型“网格”(Grid)式互联网传输系统,在正式投入运营后,该系统的传输速度将比目前的宽带接入快1万倍。 相似文献
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提出了一种基于新型算法SGLMS-CMA 的高速QAM均衡器. SGLMS-CMA 算法在stop-and-go原理指导下结合了经典CMA算法和DD-LMS算法. MATLAB仿真表明,与经典CMA算法相比,新型算法具有收敛速度快5倍,剩余MSE改善3~5dB,运算复杂度减少了82%,可纠正残留相偏的优点. 综合结果表明,采用SGLMS-CMA+DD-LMS的新型均衡器与CMA+DD-LMS均衡器相比,系统中均衡器模块的硬件开销只增加5%. 最后使用SMIC 0.18μm工艺库对新型均衡器进行综合,并且嵌入到QAM解调芯片中进行流片,最终测试结果表明新型均衡器性能优越. 相似文献
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支持向量机通过随机选择标记的训练样本进行有监督学习,随着信息容量的增加和数据收集能力的提高,这需要耗费大量的标记工作量,给实际应用带来不少困难.本文提出了基于最佳样本标记的主动支持向量机学习策略:首先利用无监督聚类选择一个小规模的样本集进行标记,然后训练该标记样本集得到一个初始SVM分类器,然后利用该分类器主动选择最感兴趣的无标记样本进行标记,逐渐增加标记样本的数量,并在此基础上更新分类器,反复进行直到得到最佳性能的分类器.实验结果表明在基本不影响分类精度的情况下,主动学习选择的标记样本数量大大低于随机选择的标记样本数量,这大大降低了标记的工作量,而且训练速度同样有所提高. 相似文献