编码符号串扰信道的迭代判决反馈均衡算法

本文提出了编码符号串扰信道的两种迭代判决反馈均衡（DFE）算法.采用Turbo原则将卷积 码Viterbi译码后的判决经重编码、交织后反馈到前端的判决反馈均衡部分，每次迭代时由 于 DFE中判决反馈部分来自于经Viterbi译码后的重编码值（因而更可靠）,经多次迭代后,系统 误码率能得到显著提高.由于采用了DFE算法及迭代硬判反馈结构,系统复杂度较低,从而具有 较高的实用价值.

汉语文本中特殊符号串的自动识别技术

提出从组成形式和上下文语境两个方面来自动识别汉语文本中的各种特殊符号串。其组成形式用包含约束式的上下文无关文法来描述,改进的LR分析方法进行形式识别;上下文语境采用基于知网概念的特征向量来表达,向量间的欧式距离表示语境间的相似度。实践证明该技术方案是相当有效的。

C语言中符号串相似度的计算方法

在评定C语言程序的分值时,通常需要对学生所写程序的变量定义语句的书写词符号串是否是正确的关键词进行识别和判定,这就需要考虑如何计算两个字符串或一个字符串一个关键词之间的相似度的问题。针对该问题给出了解决方法。

OFDM中符号串扰和子载波串扰的分析和均衡

正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing,简称 OFDM)是一种有效的高速率传输技术 ,在信道时延扩展小于其循环前缀时 ,能有效克服多径信道的影响。但是 ,信道时延扩展大于循环前缀时 ,导致 OFDM符号串扰 (Intersym bol Interference简称 ISI)和子载波串扰 (InterchannelInterence简称 ICI) ,恶化 OFDM系统性能。经详细分析了 ISI和 ICI的影响后 。

中文专利文献中连续符号串的语义识别

【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语义的符号串展开测试。【结果】将测试结果与人工判别的真实角色进行比对,发现Y的P值最小为98.15%,最大为99.62%,N的P值最小为96.87%,最大为99.34%;Y的R值最小为96.56%,最大为99.04%,N的R值最小为98.73%,最大为99.67%;Y的F1值最小为97.71%,最大为99.33%;N的F1值最小为97.98%,最大为99.42%,可以看出识别效果较为理想。【局限】受学习语料规模的影响和研究时间的限制,未能将已识别角色的语料加入样本中学习。【结论】该模型在中文专利文献中连续符号串的语义判别方面具有较高的可行性、有效性和可移植性,为英文文献中符号串的语义判别提供思路。

语法分析中的LL预测分析器改进设计研究

编译方法中的LL(k )文法比LL(1)文法描述的语言范围宽得多 ,同时也具有直观易判定的特点。然而LL(k)分析器的构造要比LL(1)复杂得多 ,在实际的语法分析程序中未能得到广泛使用。改进后的LL(2 )分析方法大大简化了LL(2 )分析器的构造。该方法对于不满足LL(1)条件而满足LL(2 )条件的文法只是对一部分产生式采用向前看一符 ,从而提高了LL(2 )

LR(k)项集的性质与构造

引入符号串的ｋ－前缀，给出ＬＲ（ｋ）项集Ｉｋ（α）及其基本集Ｂｋ（α）的定义，研究了Ｉｋ（α）的性质与相互关系，在此基础上构造了有限自动机Ｍｋ（Ａ→λ，φ），进而证明了｛αφ｜（Ａ→λ，φ）∈Ｉｋ（α）｝是正规集，并给出了Ｉｋ（α）的构造。

适用于多电平数字通信系统的盲均衡算法

本文提出并讨论了一个适用于多电平数字通信系统的盲均衡算法。研究结果表明,该算法具有可靠的收敛性,而且收敛后的性能令人满意。

从字符串到图形——自我实现的意义

1111111010000000100110100100101111100001111111111111111001101101这串数据究竟是什么意思呢？这是我计算机网卡MAC地址的二进制码，假如不点明“MAC地址”这一外在附加的设定，那么符号串本身对读者来说就毫无意义。然而，有没有可能，数据的意义会由符号自身的组织形式展现出来呢？

基于DD域干扰消除的OTFS均衡算法

正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)调制技术因其在时延-多普勒(delay-Doppler,DD)域上有良好的信道解析能力,有望解决在高速移动环境下高可靠性通信问题。当前OTFS主要问题体现在均衡复杂度较高,由于OTFS系统在DD域上存在信号与信道的二维卷积关系,所以时频双色散信道对OTFS的影响实际上体现为DD域上的二维串扰问题,文章从二维串扰消除角度出发,提出了DD域的干扰消除均衡算法。仿真和实验结果表明,该方法相比于消息传递算法以及最小均方误差均衡算法,在计算复杂度上具有一定的优势。

什么是情报

情报是人与人之间传递的所有符号串。—梅掉忠夫 j青报是告知的行为。由于知识是巳知的状态,因此一般可以说所有情报都是知识。

左角句子分析器与中心语驱动句子分析器

本文介绍两种较能反映心理现实的句子分析模式:左角句子分析器(left-corner parser)和中心语驱动句子分析器。(head-driven parser)。这两种句子分析器均为计算语言学(com-putational linguistics)模式,其程序是为后进先出自动机(push-down automaton)设计的,并非出于心理语言学家之手,但与其他计算模式相比,这两种模式的分析程序更好地反映了人在分析句子时的心理过程。它们有以下两个共同特点:(1)从顶向下分析(top-down parsing)与从底向上分析(bottom-up parsing)相结合,从而体现了人在分析句子时既根据规则推导预测又根据句中每个词分析归纳(both hypothesis-driven and data-driven)这一心理现象;

军事文献中复杂字母词语的形式分析

字母词语作为未登录词是中文分词中的难点,军事领域文献中富含复杂的字母词语,本文通过考察真实军事文本中复杂字母词语的使用情况,对其内部结构进行抽象概括,提出复杂字母词语由"字母符号串"与"汉字串"组合而成,并分析了"字母符号串"和"汉字串"的内部结构形式特点。这些特点有利于制定军事领域字母词语自动识别规则。