【摘 要】
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摘 要 文章提出应用粒度计算和神经网络覆盖算法对通信信号的调制样式进行识别。采用数字信号处理方法，从已调信号中提取信号关键特征以及它们的统计值作为样本特征集。根据不同调制信号的特点，粗粒度处理训练样本形成新的学习样本并以此构造一个覆盖神经网络。然后利用得到的覆盖领域，进行样本识别。对粗粒度类别样本利用样本的关键属性进行投影区分。通过大量的仿真数据验证，此方法对通信信号样式识别取得了很好的效果。
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摘 要 文章提出应用粒度计算和神经网络覆盖算法对通信信号的调制样式进行识别。采用数字信号处理方法，从已调信号中提取信号关键特征以及它们的统计值作为样本特征集。根据不同调制信号的特点，粗粒度处理训练样本形成新的学习样本并以此构造一个覆盖神经网络。然后利用得到的覆盖领域，进行样本识别。对粗粒度类别样本利用样本的关键属性进行投影区分。通过大量的仿真数据验证，此方法对通信信号样式识别取得了很好的效果。
关键词 粒度 通信信号 调制方式 覆盖算法
文章编号1002—8331—(2003)24—0056—04 文献标识码A 中图分类号TPl8
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摘 要：为开发能在短时间应用于不同体系结构并产生高质量代码的嵌入式系统编译器，在Trimaran的基础上设计并实现重定向编译器后端. 该后端采用能应用到广泛体系结构的基于XML的功耗体系结构描述语言(XML-based Power-architecture Description Language, XP-ADL)，使用profile信息控制指令的调度范围，从而改进生成代码的质量. 针对DLX体系
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