算法决定程序
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载波同步算法程序
5.2.1 载波频偏的捕获 A.前导序列估计
由于发送端和接收端载波频率的不同,每一个采样信号在时间t时包含一个未知的相位因素ej2??fct,这里?fc指的是未知的载波频偏。这个未知的相位因素在接收端必须被估计和补偿,否则子载波的正交性将会被破坏。例如,当载波频率为5GHz时,那么100ppm的晶振偏移相对应的频率偏移为50kHz。若符号的间隔时期为T?3.2us,那么?fcT?1.6。
前面对IEEE802.11a的分析,我们知道在它的帧结构中包含10个完全相同的短前导序列和两个相同的背靠背的长前导序列。其中短前导序列主要用于自动增益控制、分集选择、定时估计以及粗频率估计,而长前导序列主要用于信道估计和精确的频率估计。故结合这两个序列可以较精确的估计出载波的频偏,其中具体算法主要是利用它们良好的相关性[21]。首先设???fcT,则两个长前导字的相关值为:
J??y(l)y(l?N)?e?|y(l)|*?j2??l?0l?0N?1N?12 (39)
J*?,这里的y(l)指的是接收信号。 因此我们可以估计出??1arg???2??|J|? 然而我们知道实际?的值会比1大(如前面提到的100
载波同步算法程序
5.2.1 载波频偏的捕获 A.前导序列估计
由于发送端和接收端载波频率的不同,每一个采样信号在时间t时包含一个未知的相位因素ej2??fct,这里?fc指的是未知的载波频偏。这个未知的相位因素在接收端必须被估计和补偿,否则子载波的正交性将会被破坏。例如,当载波频率为5GHz时,那么100ppm的晶振偏移相对应的频率偏移为50kHz。若符号的间隔时期为T?3.2us,那么?fcT?1.6。
前面对IEEE802.11a的分析,我们知道在它的帧结构中包含10个完全相同的短前导序列和两个相同的背靠背的长前导序列。其中短前导序列主要用于自动增益控制、分集选择、定时估计以及粗频率估计,而长前导序列主要用于信道估计和精确的频率估计。故结合这两个序列可以较精确的估计出载波的频偏,其中具体算法主要是利用它们良好的相关性[21]。首先设???fcT,则两个长前导字的相关值为:
J??y(l)y(l?N)?e?|y(l)|*?j2??l?0l?0N?1N?12 (39)
J*?,这里的y(l)指的是接收信号。 因此我们可以估计出??1arg???2??|J|? 然而我们知道实际?的值会比1大(如前面提到的100
匈牙利算法及程序
匈牙利算法及程序
匈牙利算法自然避不开Hall定理,即是:对于二部图G,存在一个匹配M,使得X的所有顶点关于M饱和的充要条件是:对于X的任意一个子集A,和A邻接的点集为T(A),恒有: │T(A)│ >= │A│
匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,其基本步骤为:
1.任给初始匹配M;
2.若X已饱和则结束,否则进行第3步;
3.在X中找到一个非饱和顶点x0,作V1 ← {x0}, V2 ← Φ;
4.若T(V1) = V2则因为无法匹配而停止,否则任选一点y ∈T(V1)\V2;
5.若y已饱和则转6,否则做一条从x0 →y的可增广道路P,M←M?E(P),转2;
6.由于y已饱和,所以M中有一条边(y,z),作 V1 ← V1 ∪{z}, V2 ← V2 ∪ {y}, 转4;
设数组up[1..n] --- 标记二分图的上半部分的点。
down[1..n] --- 标记二分图的下半部分的点。
map[1..n,1..n] --- 表示二分图的上,下部分的点的关系。
True-相连, false---不相连。
over1[1..n],over2[1..n] 标记上下部分的已盖点。
use[1..n,1..n] - 表示该条边
算法效率与程序优化
算法效率与程序优化
在信息学竞赛中,常遇到程序运行超时的情况。然而,同一个程序设计思想,用不同算法,会有不同的运行效率;而即使是同样的算法,由于在代码的细节方面设计有所不同,执行起来效率也会有所不同。当遇到所需时间较长的问题时,一个常数级优化可能是AC的关键所在。下面,我们就从代码细节与算法设计两方面,比较不同程序执行时间的异同,从而选择其中较优的算法,提高程序运行效率。
本试验所采用的环境是: CPU Celeron 3.06GHz,内存248M,操作系统Windows XP SP2,程序语言C。编译环境Dev-c++。以下称为1号机。配置略好于NOIP标准测试机CPU 2.0GHz。
第一章 各种运算的速度
一、基本运算的速度
为了增强算法效率的计算准确性,我们采用重复试验20次取平均值的做法。每次试验运行100000000次。
基本运行时间,是指在准备计算的运算复杂度之外,只包括循环控制变量的加减与比较所消耗的时间。要从实际运行时间中减去基本运行时间,才是这种运算真正的运行时间,称为净运行时间。
#include
double a,b,sum=0; for(j=0;j<20;j++)
{ //此处添加随机数
PID算法程序C语言
#include\int E0=0; int E1=0; int E2=0; int Error0=0; int Error1=0; int Ppid=0;
int Pctr(int ch1,int ch2,int Kp,int Ki,int Kd) {
E0=ch1-ch2;//增量计算当前E0
Error0=E0-E1;//当前差值Eo是差值
Error1=E1-E2;//上一次差值上一次值也再上一次值得差值 Ppid=(int)(Ki*Error0+Kp*E0+Kd*(Error0-Error1)); E2=E1;//
E1=E0;//存储误差,用于下次计算
return Ppid;//Return }
/*====================================================================================================
增量式PID计算部分 //增量式PID算法核心部分!P控制误差D
==============
sift算法的MATLAB程序
% [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) %
% This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters:
% imageFile: the file name for the image. %
% Returned:
% image: the image array in double format
% descriptors: a K-by-128 matrix, where each row gives an invariant % descriptor for one of the K keypoints. The descriptor is a vector
% of 128 values normalized to unit length.
% locs: K-by-4 matrix, in which each row has the 4 values for a % keypoint
sift算法的MATLAB程序
% [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) %
% This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters:
% imageFile: the file name for the image. %
% Returned:
% image: the image array in double format
% descriptors: a K-by-128 matrix, where each row gives an invariant % descriptor for one of the K keypoints. The descriptor is a vector
% of 128 values normalized to unit length.
% locs: K-by-4 matrix, in which each row has the 4 values for a % keypoint
算法与程序设计
VB程序设计基础训练
一、填空
1.VB的基本的数据类型
整数型: Interger
单精度实数型: :Boolean 长整数型: :Date 字符串型: 双精度实数型:
2.常量一般分为两类:一类是直接用数字或字符书写的常量,称为 ;另一类用一
个符号来代表一个常量这样称为 。而统常后一类常量的定义,我们会用 (关键字)语句来定义。
3.在同一个程序中,不同的变量要用不同的名称,而变量名一般由 、 、 组成,必须以 开头,不区分大小写,不可用 。 4.下面可以作为变量名的标号:
① cat ②12a3 ③1by_2 ④const ⑤dim_12 ⑥cosx ⑦hello ⑧ming5 5.变量说明用的是dim语句,其形式:dim 变量名 as 变量类型 ⑴定义一个长整数型变量A
MOEAD算法程序源代码
eval_update
function [idealpoint, subproblems]= eval_update(idealpoint, subproblems, inds)
%EvaluationUpdate Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here
objs = [inds.objective];
weights = [subproblems.weight];
idealpoint = min(idealpoint, min(objs,[],2)); for i=1:length(inds)
subobjs = subobjective(weights, objs(:,i), idealpoint, 'ws');
%update the values.
C = subobjs<[subproblems.optimal]; if any(C)
ncell = num2cell(subobjs(C));
[subproblems(C).optimal] = ncell{:}; [subproblems(C).
PID算法程序C语言
#include\int E0=0; int E1=0; int E2=0; int Error0=0; int Error1=0; int Ppid=0;
int Pctr(int ch1,int ch2,int Kp,int Ki,int Kd) {
E0=ch1-ch2;//增量计算当前E0
Error0=E0-E1;//当前差值Eo是差值
Error1=E1-E2;//上一次差值上一次值也再上一次值得差值 Ppid=(int)(Ki*Error0+Kp*E0+Kd*(Error0-Error1)); E2=E1;//
E1=E0;//存储误差,用于下次计算
return Ppid;//Return }
/*====================================================================================================
增量式PID计算部分 //增量式PID算法核心部分!P控制误差D
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