Информатика и вычислительная техника
Дисертация
  • формат pdf
  • размер 1.68 МБ
  • добавлен 25 сентября 2011 г.
Трифонов П.В. Адаптивное кодирование в многочастотных системах
СПб: СПГПУ, 2005. – 147 с. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации. (На правах рукописи). Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Крук Е.А.

Аннотация.
Целью данной диссертационной работы является построение методов оптимизации
параметров кодирования в многочастотных системах, позволяющих снизить мощность
передатчика, требуемую для достижения заданного качества работы системы.

Объектом исследования являются широкополосные системы связи, основанные на
принципе многочастотной передачи, а также алгоритмы кодирования и декодирования
корректирующих кодов, используемых при передаче данных в подобных системах.

Предметом исследования являются оптимизация параметров передачи данных в многочастотных системах, а также алгоритмы кодирования и декодирования корректирующих кодов, используемых в них.

Содержание.
Обработка информации на физическом уровне цифровых систем связи.
Адаптивные методы передачи.
Вычислительные процедуры декодирования.
Применение адаптивных методов в широкополосных системах связи.
Смотрите также

Грузман И.С., Киричук В.С. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Учебник

  • формат pdf
  • размер 42.63 МБ
  • добавлен 01 июня 2010 г.
Учеб. пособие. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. -352 с. Цифровая обработка изображений - интенсивно развивающаяся научная область, которая находит все более широкое применение в различных информационных технических системах: радиолокационных, связи, телевизионных и др. В настоящем учебном пособии рассмотрены следующие задачи обработки изображений: дискретизации и квантования, улучшения визуального качества путем поэлементного преобразования, по...

Каримова В.А. Лекции по курсу Интеллектуальные системы

  • формат doc
  • размер 759 КБ
  • добавлен 07 февраля 2011 г.
Ташкентский университет информационных технологий, 7 семестр, направления Информационные технологии и информационная безопасность. Содержание: Общие сведения об интеллектуальных системах, модели представления знаний, организация знаний, вероятность и нечеткая логика в экспертных системах, самообучающиеся системы, инструментальные средства построения экспертных систем, аспекты получения знаний, прямая и обратная цепочка рассужденийrn

Карпов Л.Е., Юдин В.Н. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам

  • формат doc
  • размер 84.09 КБ
  • добавлен 26 ноября 2010 г.
Препринт ИСП РАН. Вывод на основе прецедентов в системах поддержки принятия решений Добыча данных в системах поддержки принятия решений и прогнозирования Интегрированный подход к построению систем поддержки принятия решений Байесовские сети Разбиение базы прецедентов на классы Понятие контекстно-зависимой локальной метрикиrn

Коробова И.Л., Артемов Г.В. Методы представления знаний

  • формат pdf
  • размер 604.69 КБ
  • добавлен 20 июня 2011 г.
Учебное пособие - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. 80 с. Рассматриваются общие сведения по структуре и составу экспертных систем. Даны рекомендации по различным способам представления знаний в экспертных системах. Рассматриваются различные методы принятия решения в экспертных системах. Учебное пособие по дисциплине "Интеллектуальные подсистемы в САПР" предназначено для студентов 5 курса дневного отделения специальности 2203.

Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства

  • формат djv
  • размер 4.02 МБ
  • добавлен 30 июля 2010 г.
В книге описываюся и излагаются основные принципы построения схем АЗУ. Основное внимание уделено возможности использования таких ЗУ в системах с распределенной, буферной, виртуальной памятью в многопроцессорных вычислительных машинах.

Лекции - Система искусственного интеллекта

Статья
  • формат doc
  • размер 1003 КБ
  • добавлен 10 февраля 2010 г.
Введение. Лекции 2-3: Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Лекции 7-8: Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Лекции по интеллектуальным технологиям в управлении

Статья
  • формат doc
  • размер 9.62 МБ
  • добавлен 03 октября 2011 г.
НУК, 2011 г. История развития интеллектуальных технологий и их применений в различных отраслях производства. Основные понятия и определения интеллектуальных технологий, признаки и свойства интеллектуальных объектов, определения искусственного интеллекта и интеллектуальных задач, примеры. Философские аспекты и проблематика интеллектуальных технологий и систем, возможность существования, изучения, реализации, безопасность, полезность. Архитектура...

Лекции по основам искусственного интеллекта

Статья
  • формат ppt
  • размер 719 КБ
  • добавлен 16 декабря 2009 г.
История исследований в области ии иосновные понятия ии, Прикладные системы ии, Методы представления знаний и решения задач в интеллектуальных системах.

Лекции по представлению знаний в информационных системах

Статья
  • формат doc
  • размер 910.5 КБ
  • добавлен 15 июля 2009 г.
Основные понятия и определения. Область применения. Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Планирование задач. Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Морозов М.Н. Курс лекций по дисциплине Системы искусственного интеллекта

  • формат html, jpg
  • размер 369.24 КБ
  • добавлен 19 апреля 2009 г.
МГТУ. Введение. Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.rn