Wednesday 9 August 2017

Moving average system in matlab


Mungkin Anda juga bisa berbagi ungkapan yang digunakan untuk menghitung kurva BER teoritis Ada banyak kasus di mana kurva yang diturunkan dari ekspresi teoritis untuk probabilitas kesalahan simbol telah dibandingkan dengan kurva simulasi untuk probabilitas kesalahan bit (dan sebaliknya) yang dihasilkan Dalam banyak kebingungan dan sakit hati. Kesalahan dalam menghitung SNR, atau menerjemahkan SNR yang diberikan ke sinyal amplitudo, juga biasa terjadi. Ndash Dilip Sarwate 19 Jan 12 at 22:18 Penjelasan sederhana adalah bahwa ada kesalahan dalam simulasi Anda. Heres satu yang bekerja di MATLAB: Perhatikan bahwa ekspresi teoritis untuk tingkat kesalahan bit untuk modulasi BPSKQPSK adalah: ingatlah bahwa Eb adalah energi per bit informasi. Perbedaan agak halus antara Eb dan Es, energi per simbol. Adalah sesuatu yang sering membuat orang naik ke topik baru. Perbedaan ini juga menjelaskan mengapa QPSK dan BPSK memiliki tingkat kesalahan bit yang sama ketika dinyatakan sebagai fungsi dari frac Anda tidak mendapatkan keuntungan kinerja bit-error dengan berpindah ke QPSK, walaupun Anda dapat mencapai bit rate tertentu dengan bandwidth yang kurang terisi. Jawab Jan 20 12 jam 15:15 Seperti yang saya catat dalam komentar saya tentang pertanyaan utama, sumber kebingungan lainnya adalah bahwa tingkat kesalahan simbol adalah Ps 2Qleft (sqrt right) - leftQleft (sqrt right) right2 karena simbolnya salah jika di Paling sedikit satu bit didemodulasi secara salah, kesalahan bit pada cabang in-phase dan kuadratur bersifat independen, dan P (Acup B) P (A) P (B) - P (Acap B) P (A) P (B) - P (A) P (B) 2p-p2 untuk kejadian bebas probabilitas p ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 di 17:53 Dapatkah saya mengajukan pertanyaan Bagaimana Anda menghitung energi per bit yang saya maksud, pada kenyataannya, sama sekali tidak sama? Jadi, bisakah Anda menjelaskan secara nyata bagaimana cara menghitung energi per bit Terima kasih banyak ndash Khanh Nguyen 25 Sep 13 11: 45A Cara sederhana (ad hoc) adalah dengan hanya mengambil rata-rata tertimbang (merdu oleh alfa) pada setiap titik dengan Tetangganya: atau beberapa variasi daripadanya. Ya, agar lebih canggih Anda bisa mengubah data Fourier terlebih dahulu, lalu memotong frekuensi tinggi. Sesuatu seperti: Ini memotong 20 frekuensi tertinggi. Hati-hati untuk memotong mereka secara simetris sebaliknya transformasi terbalik tidak lagi nyata. Anda perlu hati-hati memilih frekuensi cutoff untuk tingkat smoothing yang tepat. Ini adalah jenis penyaringan yang sangat sederhana (penyaringan kotak pada domain frekuensi), sehingga Anda dapat mencoba dengan lembut menipiskan frekuensi orde tinggi jika distorsinya tidak dapat diterima. Menjawab 4 Okt 09 at 9:16 FFT isnt ide yang buruk, tapi mungkin berlebihan di sini. Berjalan atau bergerak rata-rata memberikan hasil yang umumnya buruk dan harus dihindari untuk apa pun selain PR akhir (dan white noise). Id menggunakan filter Savitzky-Golay (di Matlab sgolayfilt (.)). Ini akan memberi Anda hasil terbaik untuk apa yang Anda cari - beberapa perataan lokal sambil mempertahankan bentuk kurva. Kode Sumber Lanjutan. Com. Klik disini untuk mendownload. Optical character recognition (OCR) adalah terjemahan dari potongan bit yang dipindai secara optik dari karakter teks cetak atau tulisan ke dalam kode karakter, seperti ASCII. Ini adalah cara yang efisien untuk mengubah materi hard copy menjadi file data yang dapat diedit dan dimanipulasi pada komputer. Ini adalah teknologi yang sudah lama digunakan oleh perpustakaan dan instansi pemerintah untuk membuat dokumen yang panjang dengan cepat tersedia secara elektronik. Kemajuan teknologi OCR telah mendorong peningkatan penggunaannya oleh perusahaan. Untuk banyak tugas input dokumen, OCR adalah metode yang paling hemat biaya dan cepat. Dan setiap tahun, teknologinya membebaskan banyak ruang penyimpanan yang pernah diberikan ke lemari arsip dan kotak-kotak yang penuh dengan dokumen kertas. Sebelum OCR dapat digunakan, bahan sumber harus dipindai menggunakan pemindai optik (dan terkadang papan sirkuit khusus di PC) untuk dibaca di halaman sebagai bitmap (pola titik). Perangkat lunak untuk mengenali gambar juga diperlukan. Perangkat lunak OCR kemudian memproses pemindaian ini untuk membedakan antara gambar dan teks dan menentukan huruf apa yang terwakili di area terang dan gelap. Sistem OCR yang lebih tua cocok dengan gambar ini terhadap bitmap yang tersimpan berdasarkan font tertentu. Hasil hit-or-miss dari sistem pengenalan pola semacam itu membantu membangun reputasi OCR untuk ketidakakuratan. Mesin OCR hari ini menambahkan beberapa algoritma teknologi jaringan syaraf tiruan untuk menganalisis sisi stroke, garis diskontinuitas antara karakter teks, dan latar belakang. Membiarkan penyimpangan tinta cetak di atas kertas, masing-masing algoritma rata-rata menyinari cahaya dan gelap di sepanjang sisi goresan, cocok dengan karakter yang diketahui dan membuat tebakan terbaik seperti karakternya. Perangkat lunak OCR kemudian rata-rata atau jajak pendapat hasil dari semua algoritma untuk mendapatkan pembacaan tunggal. Paket perangkat lunak kami mengusulkan untuk menyelesaikan klasifikasi karakter tulisan tangan terisolasi dan digit Kumpulan Data Pen UJI Pena menggunakan Neural Networks. Data terdiri dari sampel 26 karakter dan 10 digit yang ditulis oleh 11 penulis di tablet PC. Karakter (dalam format UNIPEN standar) ditulis dalam huruf besar dan kecil dan ada dua karakter karakter per penulis. Jadi outputnya harus ada di salah satu dari 35 kelas. Tujuan utamanya adalah membangun model independen penulis untuk setiap karakter. Pemilihan fitur berharga sangat penting dalam pengenalan karakter, oleh karena itu serangkaian fitur baru dan bermakna, Uniform Differential Normalized Coordinates (UDNC), diperkenalkan oleh C. Agell, diadopsi. Fitur ini ditunjukkan untuk meningkatkan tingkat pengenalan menggunakan algoritma klasifikasi sederhana sehingga digunakan untuk melatih Jaringan Syaraf Tiruan dan menguji kinerjanya pada Kumpulan Data Karakter UJI Pen. Index Terms: Matlab, source, code, ocr, optical character recognition, scan teks, teks tertulis, ascii, karakter terisolasi. Gambar 1. Teks tertulis Kode sumber yang sederhana dan efektif untuk Optical Character Recognition. Kode demo (protected P-files) tersedia untuk evaluasi kinerja. Matlab Image Processing Toolbox dan Matlab Neural Network Toolbox diperlukan. Pengenalan tulisan tangan untuk karakter terisolasi Format file UNIPEN didukung Kombinasi normalisasi seragam yang seragam Implementasi yang cepat dan optimal Kode Demo GUI yang Mudah dan intuitif (file P yang dilindungi) tersedia untuk evaluasi kinerja Kami merekomendasikan untuk memeriksa koneksi aman ke PayPal, untuk menghindari kecurangan. Sumbangan ini harus dianggap sebagai dorongan untuk memperbaiki kode itu sendiri. Optical Character Recognition System - Klik disini untuk sumbangan anda. Untuk mendapatkan kode sumber Anda harus membayar sejumlah kecil uang: 200 EUROS (kurang dari 280 Dolar A. S.). Setelah Anda melakukan ini, silakan email kami luigi. rosatiscali. it sesegera mungkin (dalam beberapa hari) Anda akan menerima peluncuran Sistem Pengenal Karakter Optik kami yang baru. Sebagai alternatif, Anda bisa memberikan menggunakan koordinat perbankan kami:

No comments:

Post a Comment