简介:根据直接序列扩频(DS-SS)信号的特点,将其建立为循环平稳模型。利用循环谱分析的方法估计了低信噪比下DS-SS信号的载波频率。利用时域平滑循环周期图估计了循环谱密度函数,在循环谱密度函数的数字实现过程中,研究了有限采集数据条件下数据截短点数对循环谱的时域平滑周期图估计性能的影响,分析了经过时域平滑后的DS-SS信号载频估计精度。最后,仿真实验验证了算法的有效性。
简介:在航天测控数传(C&T)信号中,频谱混叠的现象非常普遍,因此对频谱严重混叠的信号进行单通道盲分离成为信号处理领域中研究的热点和难点。基于线性-共轭-线性频移(LCL-FRESH)滤波的基本概念,考虑到在实际非合作通信应用中基于循环平稳的LCL-FRESH滤波依赖于较高的循环频率精度,然而循环频率误差(CFE)总是无可避免,提出了一种改进的CFE校正算法,简单分析了误差条件下滤波器性能下降的原因。仿真表明,所研究的算法可以有效分离存在CFE下时频重叠的数传通信信号。
简介:摘要随着科学技术的不断发展,计算机技术以及人工智能也在人们的日常生活中运用的次数越来越多,就目前的形势而言,人工智能所涉及的领域不仅仅是包含人类生活,还会对国家的经济、自然科学等方面产生巨大的影响,由此可见,人工智能的发展是至关重要的。而且在房地产营销领域,将人工智能引入也是必然趋势,当然,人工智能也是把双刃剑,如果没有好好地利用人工智能,也会给房地产营销带来严重的后顾。因此,我们必须对房地产营销中的人工智能进行深入的探析,让人工智能发挥出最大限度的作用。本文将从对人工智能的概述、人工智能的研究现状以及人工智能在房地产营销中的应用。本人才疏学浅,若有不足或错误之处,还望予以指正。
简介:近年来,在云计算、大数据、深度学习的推动下,人工智能的发展突飞猛进。尤其是自AlphaGo问世以来,在社会上掀起了一股人工智能热潮,人们纷纷交口称颂,认为新一轮的人工智能浪潮已经来临。但是自2017年以来,深度学习的热度开始大大下降,部分人开始对人工智能产生质疑,甚至有些专家提出人工智能下一个寒冬即将来临的观点。一方面,由于很多人工智能企业没有在短时间内达到投资者的预期赢利能力,也没有探索出可持续的赢利模式;另一方面,随着深度学习技术的应用越来越深、越来越广,使用深度学习技术的产品也没有在短时间内达到公众预期的功能和效果,甚至使用深度学习技术的自动驾驶汽车还出现了撞人致死的事故。因此,人们开始对深度学习技术产生了质疑,这也给企业界和投资界造成了巨大的困扰。那么,在这种情况下,企业到底是不是应该继续发展人工智能呢?