本文介紹了羅德與施瓦茨公司針對(duì)包絡(luò)跟蹤放大器完整的測(cè)試方案，最新的矢量信號(hào)源SMW200A是業(yè)界第一臺(tái)同時(shí)支持射頻信號(hào)和包絡(luò)信號(hào)輸出的測(cè)試儀表，大大提高了測(cè)試效率，減輕了測(cè)試復(fù)雜度。
2021-05-24 06:05:24
Written by Amit Verma, Mark Ogden and John Kokoska, of Celestica Inc. Published with permission from Circuits Assembly, August 2000.
2019-04-01 14:13:13
的極低系統(tǒng)功耗所面臨的主要挑戰(zhàn)是較小的外形尺寸和將系統(tǒng)集成于消費(fèi)電子平臺(tái)的復(fù)雜度。不過(guò)目前隨著市場(chǎng)的日趨成熟，所面臨的最大挑戰(zhàn)是滿足縮短開(kāi)發(fā)周期和降低生產(chǎn)成本的需求。為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，英飛凌科技開(kāi)發(fā)出 OmniVia TUS9090。
2019-07-29 06:49:39
基于可靠性更新的低復(fù)雜度B譯碼算法:基于部分符號(hào)更新策略的BP (Belief Propagation)譯碼算法減少了LDPC (Low-Density Parity-Check)碼的譯碼運(yùn)算量，提高了譯碼效率。然而在其譯碼過(guò)程中，由
2009-10-29 13:09:21
16 累加交叉并行級(jí)聯(lián)單奇偶校驗(yàn)(A-CPSPC)碼是一種新的糾錯(cuò)編碼，其編碼結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單并具有較好的誤比特率性能。該文針對(duì)A-CPSPC 碼的局部編碼結(jié)構(gòu)提出了一種低復(fù)雜度的最大后驗(yàn)(MAP)局部
2009-11-09 14:19:5519 該文提出一種適用于NLOS 環(huán)境UWB 多徑信道下低復(fù)雜度的選擇性RAKE 接收機(jī)(RC-SRAKE)，通過(guò)本地參考波形與接收信號(hào)的卷積抽樣來(lái)確定SRAKE 的Finger 參數(shù)，不需要已知信道信息或信道估計(jì)
2009-11-19 16:51:289 MIMO 系統(tǒng)中，球形譯碼可以在保證接近ML 檢測(cè)性能的前提下大大降低檢測(cè)復(fù)雜度。但當(dāng)信道矩陣條件數(shù)很高時(shí)，球形譯碼的復(fù)雜度仍然會(huì)很高。在分析了這一現(xiàn)象的原因后，本文提出
2009-11-21 13:52:078 該文通過(guò)降低采樣大小和信號(hào)檢測(cè)搜索空間給出了兩種低復(fù)雜度的多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)粒子濾波(PF)檢測(cè)方法：球形約束PF 和多層映射PF。在球形約束PF 中，首先基于迫零原則求得
2009-11-25 15:19:2215 該文針對(duì)時(shí)變多徑信道下的MIMO-OFDM 系統(tǒng)，基于變分貝葉斯原理，提出了一種新的聯(lián)合信號(hào)檢測(cè)和信道跟蹤的低復(fù)雜度半盲貝葉斯迭代接收機(jī)。針對(duì)該接收機(jī)，基于遞推變分期望最大
2010-02-09 14:29:4617 線性復(fù)雜度是衡量密鑰流序列安全性的重要參數(shù)。該文考察了有限域上n 級(jí)本原σ - LFSR序列的線性復(fù)雜度性質(zhì)。首先得到了它的上下界并證明了界是緊致的，然后利用序列的根表示給
2010-02-10 11:02:538 當(dāng)前的未知雷達(dá)輻射源信號(hào)分選方法存在準(zhǔn)確率不高和對(duì)噪聲敏感的問(wèn)題。該本文應(yīng)用復(fù)雜度特征實(shí)現(xiàn)了低信噪比下未知復(fù)雜雷達(dá)信號(hào)的高準(zhǔn)確率分選。首先，對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行
2010-02-10 13:49:478 本文分析了現(xiàn)有的基于導(dǎo)頻的MIMO-OFDM信道估計(jì)技術(shù)，提出了一種低復(fù)雜度的信道估計(jì)閾值算法，這種算法與采用維納濾波器的估計(jì)技術(shù)相比較，具有計(jì)算復(fù)雜度低，適應(yīng)性好的特點(diǎn)
2010-02-21 11:51:4821 針對(duì)多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)中現(xiàn)行的馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)檢測(cè)算法復(fù)雜度較高的問(wèn)題,提出了一種SIC-MMSE算法輔助的MCMC檢測(cè)算法,信號(hào)的預(yù)估計(jì)值和軟信息均作為軟輸入軟輸出(SISO)
2010-09-12 10:37:1818 設(shè)計(jì)復(fù)雜度攀升需要新的EDA工具來(lái)應(yīng)對(duì)
通信領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用將是2010年最值得期待的市場(chǎng)。由于這一市場(chǎng)中大多數(shù)產(chǎn)品都是手持設(shè)備，它將推動(dòng)低功率設(shè)計(jì)以及高級(jí)工藝
2010-01-15 09:11:43
589 在描述置信傳播(BP)譯碼算法基礎(chǔ)上， 研究和分析了兩種降低復(fù)雜度的譯碼算法。Min．Sum 算法主要討論了簡(jiǎn)化校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的消息更新運(yùn)算，并應(yīng)用密度進(jìn)化方法對(duì)此算法進(jìn)行極限性能分析
2012-03-31 15:22:037 本文為降低基于部分傳輸序列法（PTS）的峰均功率比（PAPR）抑制技術(shù)的復(fù)雜度，文中研究了OFDM始于信號(hào)最大峰值點(diǎn)的位置與采用部分傳輸序列法后最大峰值點(diǎn)位置之間的關(guān)聯(lián)性......
2012-05-25 10:18:2226 為了提高JVT-H017碼率控制提案中的基本單元層比特?cái)?shù)分配方法在視頻序列復(fù)雜度較高時(shí)分配的準(zhǔn)確度，提出了一種視頻復(fù)雜度自適應(yīng)的基本單元層碼率控制方法。利用DMAD參數(shù)來(lái)判斷視頻
2012-06-26 13:45:0486 為了有效地平衡編碼效率和抗誤碼能力之間的矛盾，筆者提出了一種自適應(yīng)FMO編碼方法；可根據(jù)圖像的復(fù)雜度自適應(yīng)的選擇編碼所需的FMO模式。仿真結(jié)果表明這種FMO編碼方式完全可行，
2013-02-22 16:30:0122 視頻復(fù)雜度自適應(yīng)的H.264基本單元層碼率控制方法
2015-11-18 16:37:320 。該篇文章通過(guò)仿真分析證明了部分位移映射算法與以前的提出的算法（如，選擇性映射、部分發(fā)送序列等）相比可以有效的降低峰值功率的同時(shí)，降低了算法復(fù)雜度。
2015-12-21 10:00:1316 Maxim Integrated執(zhí)行業(yè)務(wù)經(jīng)理Tony Partow表示：“該系列I2C雙通道、雙向數(shù)字隔離器為需要較少元件、更低系統(tǒng)
復(fù)雜度的設(shè)計(jì)人員提供了理想選擇?！?/div>
2016-06-02 16:41:374013 
基于RNS的低復(fù)雜度DDS的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_張鳳君
2017-01-08 10:11:410 基于復(fù)雜度分析的改進(jìn)A_算法飛行器航跡規(guī)劃_叢林虎
2017-03-17 15:11:490 針對(duì)信息隱藏中載體圖像的差異性，提出一種圖像復(fù)雜度評(píng)價(jià)方法，綜合考慮圖像的壓縮特性以及圖像紋理能量作為圖像復(fù)雜度指標(biāo)，并基于閾值劃分準(zhǔn)則對(duì)栽體圖像進(jìn)行復(fù)雜度分類(lèi)，以幾種經(jīng)典的基于直方圖的幾種無(wú)損隱藏
2017-11-14 09:57:475 足錯(cuò)線性復(fù)雜度是度量序列密碼安全性的重要指標(biāo)之一。基于方體理論和Games-Chan算法的逆向推導(dǎo)提出構(gòu)造方法，構(gòu)造了具有給定足錯(cuò)線性復(fù)雜度譜的2周期序列。首先使用標(biāo)準(zhǔn)方體分解算法對(duì)忌錯(cuò)線性復(fù)雜度
2017-11-23 17:17:000 針對(duì)濾波器組多載波／正交幅度調(diào)制（FBMC-OQAM）系統(tǒng)中，功率峰均值比（PAPR）過(guò)高且傳統(tǒng)抑制方法復(fù)雜度過(guò)高難以實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，提出了一種應(yīng)用在FBMC-OQAM系統(tǒng)中的新的抑制方法。首先，在傳統(tǒng)
2017-11-28 17:21:480 本文提出了一個(gè)集成了OTN/WDM且低復(fù)雜度的交換架構(gòu)。首先將OTN與WDM集成在一個(gè)交換架構(gòu)中，通過(guò)減少其中的OTN交換器數(shù)量以降低該架構(gòu)的復(fù)雜度。為緩解因減少交換器數(shù)量導(dǎo)致的擁塞上升，需合理配置
2017-12-05 18:39:060 復(fù)雜度。結(jié)果表明該序列有較好的線性復(fù)雜度。 本篇文章，我們構(gòu)造了一類(lèi)廣義三元分圓序列，計(jì)算出該序列的自相關(guān)值和線性復(fù)雜度。結(jié)果表明這類(lèi)序列有較高的線性復(fù)雜度。類(lèi)似于定理5和定理10的計(jì)算過(guò)程，我們可以計(jì)算當(dāng)廠為奇數(shù)時(shí)該序
2017-12-18 16:45:410 移動(dòng)通信設(shè)備由于計(jì)算資源有限，對(duì)計(jì)算復(fù)雜度較為敏感。我國(guó)自主研發(fā)提出的移動(dòng)音頻編解碼算法標(biāo)準(zhǔn)AVS PlO中的帶寬擴(kuò)展算法有利于提高移動(dòng)音頻編解碼質(zhì)量，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，不利于該編解碼算法在移動(dòng)
2017-12-25 11:32:201 準(zhǔn)循環(huán)結(jié)構(gòu)；在此基礎(chǔ)上，使其與準(zhǔn)雙對(duì)角結(jié)構(gòu)相結(jié)合，構(gòu)造出的QC-LDPC碼圍長(zhǎng)不會(huì)減小，且具有低復(fù)雜度可快速編碼的雙重特性。仿真結(jié)果顯示在加性高斯白噪聲（ AWGN）和置信傳播（BP）譯碼算法下，所提方法構(gòu)造的QC-LDPC碼在誤碼率為10-5時(shí)，信
2018-01-16 18:48:050 就是設(shè)計(jì)出計(jì)算復(fù)雜度低并且檢測(cè)性能好的信號(hào)檢測(cè)算法。在MIMO系統(tǒng)中，最佳檢測(cè)方案是極大似然檢測(cè)（ Maximum Likelihood Detector，MLD）方案。但是，隨著天線數(shù)量的增加，最大似然檢測(cè)
2018-01-29 10:46:390 商湯科技算法平臺(tái)團(tuán)隊(duì)和北京大學(xué)高能效實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合提出一種基于 FPGA 的快速Winograd算法，可以大幅降低算法復(fù)雜度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。
2018-02-07 11:52:068687 
針對(duì)不同的視頻內(nèi)容造成編碼前幾幀質(zhì)量低下的問(wèn)題，提出一種基于I幀復(fù)雜度的初始量化參數(shù)（ QP）選擇算法。在編碼前利用解碼碼流中得到的I幀宏塊模式信息，運(yùn)用宏塊中的3種不同幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式判斷I幀的復(fù)雜度
2018-02-07 14:06:580 一種基于線性注水原理的低復(fù)雜度功率分配算法。該算法通過(guò)快速排除信道條件較差的協(xié)作用戶，并利用各協(xié)作用戶功率值之間的線性遞推關(guān)系式，將最優(yōu)功率分配算法中的迭代運(yùn)算轉(zhuǎn)化為線性運(yùn)算，在實(shí)現(xiàn)功率快速分配的同時(shí)，達(dá)到顯著降低算法復(fù)雜度的目的。瑞利信道下的仿真結(jié)果表明，采用該算法所獲得的系統(tǒng)容量和中
2018-03-09 15:22:441 設(shè)計(jì)復(fù)雜度和成本的提高，同時(shí)也限制了它們?cè)趯?shí)際中的應(yīng)用。在這些MIMO系統(tǒng)中，空間調(diào)制（Spatial Modulation，SM）作為一種新的調(diào)制方案，能夠避免天線間干擾和提高單天線系統(tǒng)的頻譜效率，是一個(gè)有前景的調(diào)制方案。 空間調(diào)制多輸入多輸出（ SM-MIMO）系統(tǒng)充分利用了發(fā)射端的整個(gè)天線陣列，通過(guò)
2018-04-24 16:52:1011 一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。
2018-09-29 08:00:003 采用隨機(jī)插入策略的垃圾代碼控制流混淆算法，存在混淆強(qiáng)度和額外開(kāi)銷(xiāo)的不確定性。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于嵌套復(fù)雜度的控制流混淆算法OB_NC，對(duì)混淆所引入的開(kāi)銷(xiāo)進(jìn)行定量計(jì)算，采用嵌套復(fù)雜度對(duì)控制流復(fù)雜度
2020-11-20 17:14:3413 交叉口的復(fù)雜程度嚴(yán)重影響著交叉口功能區(qū)的交通安全和通行效率，空間布局和運(yùn)行組織過(guò)于簡(jiǎn)單則缺乏功能穩(wěn)定性，過(guò)于復(fù)雜則導(dǎo)致交叉口功能穩(wěn)定性降低;故深入研究交叉口復(fù)雜度對(duì)于改善交又口運(yùn)行狀態(tài)，提升
2021-04-30 14:36:461 線的影響，不能保證左右操作前半部分成立的概率為1，導(dǎo)致所得到的復(fù)雜度有誤。為此，通過(guò)2- dimension sums方法構(gòu)建 RIPEMD-160區(qū)分器，在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的區(qū)分攻擊復(fù)雜度分析方法
2021-06-08 14:19:119 面向大容量毫米波通信的低復(fù)雜度幀同步
2021-07-01 14:39:008 摘要 隨著軟件系統(tǒng)規(guī)模的持續(xù)增大，業(yè)務(wù)復(fù)雜度的持續(xù)增加，軟件測(cè)試的復(fù)雜度也隨之越來(lái)越大。而軟件測(cè)試工作復(fù)雜度的直接體現(xiàn)，就是測(cè)試用例編寫(xiě)、維護(hù)、執(zhí)行和管理，所以編寫(xiě)易讀、易維護(hù)和易管理的測(cè)試用例可以
2021-11-26 15:13:186040 
相信每一位錄友都接觸過(guò)時(shí)間復(fù)雜度，但又對(duì)時(shí)間復(fù)雜度的認(rèn)識(shí)處于一種朦朧的狀態(tài)，所以是時(shí)候?qū)r(shí)間復(fù)雜度來(lái)一個(gè)深度的剖析了。
2022-03-18 10:18:511532 那么我通過(guò)一道簡(jiǎn)單的面試題，模擬面試的場(chǎng)景，來(lái)帶大家逐步分析遞歸算法的時(shí)間復(fù)雜度，最后找出最優(yōu)解，來(lái)看看同樣是遞歸，怎么就寫(xiě)成了O(n)的代碼。
2022-07-13 11:30:491928 相信很多同學(xué)對(duì)遞歸算法的時(shí)間復(fù)雜度都很模糊，那么這篇Carl來(lái)給大家通透的講一講。
2022-07-13 11:33:021309 算法之空間復(fù)雜度：衡量一個(gè)算法運(yùn)行需要開(kāi)辟的額外空間
2022-08-31 10:29:401258 時(shí)間復(fù)雜度不是測(cè)量一個(gè)算法或一段代碼在某個(gè)機(jī)器或者條件下運(yùn)行所花費(fèi)的時(shí)間。時(shí)間復(fù)雜度一般指時(shí)間復(fù)雜性，時(shí)間復(fù)雜度是一個(gè)函數(shù)，它定性描述該算法的運(yùn)行時(shí)間，允許我們?cè)诓贿\(yùn)行它們的情況下比較不同的算法。
2022-10-02 12:45:00635 我們可以通過(guò)降低約束的復(fù)雜度來(lái)優(yōu)化Formal的執(zhí)行效率，但是這個(gè)主要是通過(guò)減少Formal驗(yàn)證空間來(lái)實(shí)現(xiàn)的，很容易出現(xiàn)過(guò)約，導(dǎo)致bug遺漏。
2023-02-15 15:14:17499 我以前的文章主要都是講解算法的原理和解題的思維，對(duì)時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的分析經(jīng)常一筆帶過(guò)，主要是基于以下兩個(gè)原因：
2023-04-12 14:37:29323 
類(lèi)似的，想想之前說(shuō)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)擴(kuò)容的場(chǎng)景，也許`N`次操作中的某一次操作恰好觸發(fā)了擴(kuò)容，導(dǎo)致時(shí)間復(fù)雜度提高，但總的時(shí)間復(fù)雜度依然保持在`O(N)`，所以均攤到每一次操作上，其平均時(shí)間復(fù)雜度依然是`O(1)`。
2023-04-12 14:38:04328 
本文會(huì)篇幅較長(zhǎng)，會(huì)涵蓋如下幾點(diǎn)：
1、Big O 表示法的幾個(gè)基本特點(diǎn)。
2、非遞歸算法中的時(shí)間復(fù)雜度分析。
3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) API 的效率衡量方法（攤還分析）。
4、遞歸算法的時(shí)間/空間復(fù)雜度的分析方法，這部分是重點(diǎn)，我會(huì)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和回溯算法舉例。
2023-04-19 10:34:55494 Big O 表示法的幾個(gè)基本特點(diǎn)。
2、非遞歸算法中的時(shí)間復(fù)雜度分析。
3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) API 的效率衡量方法（攤還分析）。
4、遞歸算法的時(shí)間/空間復(fù)雜度的分析方法，這部分是重點(diǎn)，我會(huì)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和回溯算法舉例。
2023-04-19 10:35:38405 隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的持續(xù)深化，機(jī)器視覺(jué)算法復(fù)雜度劇增，亟需高算力支持。
2023-06-09 09:32:44432 
電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供ADI(ADI)ADIN2111:低復(fù)雜度,2-端以太太網(wǎng)開(kāi)關(guān),內(nèi)裝10BASE-T1L物理物理物理數(shù)據(jù)表相關(guān)產(chǎn)品參數(shù)、數(shù)據(jù)手冊(cè)，更有ADIN2111:低復(fù)雜度,2-端以太
2023-10-10 19:21:37
1 算法與時(shí)間復(fù)雜度 算法（Algorithm）是求解一個(gè)問(wèn)題需要遵循的，被清楚指定的簡(jiǎn)單指令的集合。 算法一旦確定，那么下一步就要確定該算法將需要多少時(shí)間和空間等資源，如果一個(gè)算法需要一兩年的時(shí)間
2023-10-13 11:19:32900 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《如何降低SigmaDSP音頻系統(tǒng)復(fù)雜度的情形.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-11-29 11:13:290 首先來(lái)詳細(xì)說(shuō)明為什么Transformer的計(jì)算復(fù)雜度是 。將Transformer中標(biāo)準(zhǔn)的Attention稱(chēng)為Softmax Attention。令 為長(zhǎng)度為 的序列, 其維度為 , 。 可看作Softmax Attention的輸入。
2023-12-04 15:31:22341 
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