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一种基于多步插值的频偏估计法 被引量：3
1
作者 李海涛 辛鹏 +4 位作者 李垠韬 黄丽艳 安慧蓉 袁卫国 雷学义 《光通信研究》 北大核心 2017年第1期19-22,共4页
提出了一种基于多步插值的频偏估计算法,用于相干光通信中数字相干接收机的频偏估计补偿。该算法首先采用少量的数据点作FFT(快速傅里叶变换),粗估计出频偏值,然后采用DFT(离散傅里叶变换)进行多步插值计算,降低了计算复杂度。在一个28G... 提出了一种基于多步插值的频偏估计算法,用于相干光通信中数字相干接收机的频偏估计补偿。该算法首先采用少量的数据点作FFT(快速傅里叶变换),粗估计出频偏值,然后采用DFT(离散傅里叶变换)进行多步插值计算,降低了计算复杂度。在一个28GBaud的QPSK(正交相移键控)仿真系统中进行了仿真验证,结果表明,与最新报道的LS(最小二乘)算法相比,该文所提算法可以大大降低现有算法的复杂度。 展开更多
关键词 相干光通信 频偏估计 快速傅里叶变换 多步插值
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一类求解刚性常微分方程的多步插值法及其平行实现 被引量：1
2
作者 廖文远 李庆扬 《数值计算与计算机应用》 CSCD 北大核心 1999年第2期98-106,共9页
关键词 常微分方程 多步插值法 刚性方程
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基于径向基函数多步离散数据插值的人脸变形研究 被引量：8
3
作者 唐峰 王洵 +1 位作者 董兰芳 万寿红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第24期80-82,120,共4页
文章介绍了如何把基于径向基函数多步离散数据插值的方法用在人脸变形技术上,该方法是在对脸部定义的特征点进行分层的基础上,和已知特征点位移的条件下,利用一种基于迭代的插值方法求出特征点周围的网格点位移,从而进行人脸变形。这种... 文章介绍了如何把基于径向基函数多步离散数据插值的方法用在人脸变形技术上,该方法是在对脸部定义的特征点进行分层的基础上,和已知特征点位移的条件下,利用一种基于迭代的插值方法求出特征点周围的网格点位移,从而进行人脸变形。这种方法既保证了脸部局部区域变形的精确性和平滑性,又减少了运算的复杂度。在人脸动画方面该算法也得到了广泛的应用。 展开更多
关键词 DELAUNAY三角剖分 特征点 网格点 径向基函数 多步离散数据插值 人脸变形
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一种基于多步回溯算法的铣削稳定性预测方法 被引量：4
4
作者 于福航 李茂月 +2 位作者 严复钢 刘献礼 梁越昇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期102-109,共8页
在加工过程中,由于薄壁件的弱刚性易发生加工颤振,从而对工件表面质量和刀具寿命等造成不良的影响,对铣削过程的稳定性进行预测是至关重要的。通过提出一种多步回溯算法来预测铣削过程的稳定性,将铣削过程离散化成时滞周期方程,在每个... 在加工过程中,由于薄壁件的弱刚性易发生加工颤振,从而对工件表面质量和刀具寿命等造成不良的影响,对铣削过程的稳定性进行预测是至关重要的。通过提出一种多步回溯算法来预测铣削过程的稳定性,将铣削过程离散化成时滞周期方程,在每个时间间隔上采用多步回溯的方法来近似时间周期及时滞项。通过构建状态转移矩阵,根据Floquet理论获得了铣削稳定性边界参数。最后,通过仿真对比实例验证了算法的计算精度和收敛率。结果表明,多步回溯算法具有快速收敛及高计算精度等特点,尤其在低速铣削的稳定性预测中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 稳定性预测 回溯算法 铣削加工 多步插值 FLOQUET理论
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预失真线性化技术中的时延研究
5
作者 曹新容 《淮阴工学院学报》 CAS 2010年第3期36-40,共5页
预失真技术已经成为功率放大器线性化的一项重要技术,受到广泛的研究与应用。传输信号在学习回路中存在的延时影响了数字预失真算法的线性化性能。在分析传输时延对预失真算法影响的基础上,改进了时延估计算法,并将其应用在数字预失真... 预失真技术已经成为功率放大器线性化的一项重要技术,受到广泛的研究与应用。传输信号在学习回路中存在的延时影响了数字预失真算法的线性化性能。在分析传输时延对预失真算法影响的基础上,改进了时延估计算法,并将其应用在数字预失真技术中。通过仿真测试,验证多步插值时延估计算法的有效性。在预失真线性化技术中采用时延估计,能有效克服传输时延的不利影响,充分实现预失真技术的线性化性能,进一步改善功率放大器的非线性特性。 展开更多
关键词 预失真 时延估计 相关性 多步插值
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发动机动态特性组合神经网络建模新方法 被引量：5
6
作者 刘树成 魏巍 +1 位作者 杨阳 闫清东 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1130-1134,共5页
针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法.该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分... 针对现有发动机组合神经网络建模方法对不同数组结构的样本数据泛化能力较差的不足,提出一种多步线性插值法的组合神经网络建模方法.该方法基于有限元建模思想,以具有丰富样本数据的某一维输入量构造网格线,对多维输入样本空间进行划分.在网格线上,样本数据按照BP算法对网络模型进行训练,得到高精度神经网络函数,而在网格线中间,所求输出根据相邻的两条网格线的神经网络函数进行多步线性插值.与传统组合神经网络建模方法的对比结果表明,在处理不同数组长度的多维发动机动态特性试验数据方面具有很好的适应能力. 展开更多
关键词 发动机 组合神经网络 多步线性插值法 动态特性
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