频谱效率
当前话题为您枚举了最新的 频谱效率。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。
Matlab
9
2024-07-28
MATLAB频谱分析的代码
基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。
Matlab
13
2024-09-29
增强 Apriori 算法效率
挑战：
频繁扫描事务数据库
海量候选项
候选项支持度计数工作量巨大
Apriori 算法改进思路：
减少事务数据库扫描次数
缩减候选项数量
简化候选项支持度计数
改进方法：
包括散列、划分、抽样等。
数据挖掘
16
2024-05-27
DHP算法效率优势
在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。
数据挖掘
11
2024-05-25
Matlab 哈希代码：频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
Matlab
17
2024-05-28
MATLAB双频谱分析工具
这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。
Matlab
10
2024-08-28
基于Matlab的CR频谱感知算法实现
这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法，简单易懂，有助于深入理解该算法的原理与应用。
Matlab
16
2024-08-23
DHP算法效率优势
DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。
算法与数据结构
20
2024-05-15
认知网络与动态频谱接入技术
认知网络（Cognitive Networks）和动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access）是当前无线通信领域的研究热点之一。随着无线设备数量的快速增加和频谱资源的紧张，如何有效管理和利用有限的频谱资源成为一个紧迫问题。认知无线电技术作为新兴技术，通过自适应感知环境并智能调整操作参数，以提升频谱利用率。探讨了认知无线电的基本概念、应用场景及其在多节点认知网络中的发展和关键技术挑战，还介绍了智能算法在认知引擎开发中的应用和规则制定的重要性。
Access
14
2024-08-22
动态频谱接入认知无线电
下一代动态频谱接入认知无线电
Access
23
2024-05-26