Music situational teaching method aims to mobilize the students’thoughts in a natural state so as to enhance the attractiveness and efficiency of music classes.In the process of this method,some specific situational ...Music situational teaching method aims to mobilize the students’thoughts in a natural state so as to enhance the attractiveness and efficiency of music classes.In the process of this method,some specific situational are designed according to the characteristics of music and under the guidance of psychology,methodology,pedagogy and other theories,and various sensory organs are employed.Different from traditional teaching method,situational teaching method creates learning situational for students,which is consistent with the characteristics of primary school students’physical and mental development and maximizes students’experience and feeling of music.展开更多
将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimator Based on Gibbs Sampling,简称Gibbs-MUSIC)。并用该方法联合估计多个目标的频率和方位。这种方法将MU...将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimator Based on Gibbs Sampling,简称Gibbs-MUSIC)。并用该方法联合估计多个目标的频率和方位。这种方法将MUSIC方法的谱函数作为频率和方位的联合概率密度函数,并采用马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样。仿真实验显示在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力,而且降低了计算量,减少了存储量。展开更多
针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达...针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。展开更多
由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进...由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进行分解,再组建两个实值向量以减少乘法运算次数。最后,利用导向矢量的性质提出一种基于查表的新算法。新算法既没有三角函数求值运算,又不需要大量的存储空间。仿真实验结果表明新算法在没有改变MUSIC算法谱估计的效果的前提下,将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此,新算法具有广阔的应用前景。展开更多
文摘Music situational teaching method aims to mobilize the students’thoughts in a natural state so as to enhance the attractiveness and efficiency of music classes.In the process of this method,some specific situational are designed according to the characteristics of music and under the guidance of psychology,methodology,pedagogy and other theories,and various sensory organs are employed.Different from traditional teaching method,situational teaching method creates learning situational for students,which is consistent with the characteristics of primary school students’physical and mental development and maximizes students’experience and feeling of music.
文摘将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimator Based on Gibbs Sampling,简称Gibbs-MUSIC)。并用该方法联合估计多个目标的频率和方位。这种方法将MUSIC方法的谱函数作为频率和方位的联合概率密度函数,并采用马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样。仿真实验显示在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力,而且降低了计算量,减少了存储量。
文摘针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。
文摘由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进行分解,再组建两个实值向量以减少乘法运算次数。最后,利用导向矢量的性质提出一种基于查表的新算法。新算法既没有三角函数求值运算,又不需要大量的存储空间。仿真实验结果表明新算法在没有改变MUSIC算法谱估计的效果的前提下,将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此,新算法具有广阔的应用前景。