BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TẬP ĐOÀN BCVT VIỆT NAM HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN QUANG HƯNG XỬ LÝ ANTEN MẢNG THEO KHÔNG GIAN-THỜI GIAN TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾN DI ĐỘNG LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TẬP ĐOÀN BCVT VIỆT NAM HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN QUANG HƯNG XỬ LÝ ANTEN MẢNG THEO KHÔNG GIAN-THỜI GIAN TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾN DI ĐỘNG LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
Các hệ thống thông tin di động đang phát triển bùng nổ trên thế giới và cả ở Việt Nam. Trước yêu cầu ngày càng cao của người sử dụng dịch vụ thông tin di động về chất lượng, dung lượng và tính đa dạng của dịch vụ và đặc biệt là các dịch vụ truyền dữ liệu tốc độ cao và đa phương tiện, việc nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp thiết.
Trong phần này, nhóm tác giả trình bày cụ thể và chi tiết hơn về FDI tại Việt Nam sau hơn ba thập kỷ dựa trên các tiêu chí bao gồm những sự kiện nổi bật, thực trạng và triển vọng.
TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ [Fuzzy Rough Set FRS] nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm [Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS] dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.
Vi bao là phương pháp hiệu quả giúp bảo quản các chất sinh học. Thông qua cơ chế bao gói của các polymer có nguồn gốc từ protein, polysaccharide, các hợp chất tự nhiên [polyphenol, carotenoid, …] cũng như vi sinh vật có lợi [nấm men, probiotic] giúp bảo vệ trong các điều kiện bất lợi của môi trường. Ứng dụng các hạt vi bao trong chế biến thực phẩm giúp sản phẩm kéo dài thời gian sử dụng, nâng cao khả năng kháng oxy hóa và cải thiện khả năng sống sót của probiotic.
Việc khảo sát, đánh giá về kiểu hình cũng như kiểu gen là cần thiết nhằm làm tăng hiệu quả cho quá trình nhận dạng, phát triển và chọn tạo giống mới đối với cây trồng. Nguồn gen thuộc một số dòng bơ đã qua chọn lọc để canh tác được thu thập từ một số nơi trong địa bàn tỉnh Lâm Đồng để phân tích đa dạng di truyền và nhận dạng giống. Đặc điểm sơ bộ về hình thái quả và năng suất của 11 dòng bơ tiềm năng đã được ghi nhận để hỗ trợ cho cơ sở dữ liệu nhận dạng dòng. Với đặc trưng nhận dạng DNA thu nhận được với 10 mồi ISSR, chúng tôi thu được tổng số 125 band điện di trên gel để tiến hành phân tích đa dạng di truyền tập hợp 11 mẫu khảo sát đại diện cho 11 dòng trên, kết quả cho thấy: tập hợp mẫu có mức dị hợp trông đợi [chỉ số đa dạng gene] đạt He = h = 0,3072, chỉ số Shannon đạt: I = 0,4608, tỷ lệ band đa hình: PPB = 91,84%. Cũng sử dụng 10 mồi ISSR như trên, từ đặc trưng nhận dạng DNA của 18 mẫu đại diện cho 6 dòng bơ tiềm năng [mỗi dòng 3 mẫu], dựa trên sự xuất hiện hay thiếu vắng các ...
- Explore Documents
Categories
- Academic Papers
- Business Templates
- Court Filings
- All documents
- Sports & Recreation
- Bodybuilding & Weight Training
- Boxing
- Martial Arts
- Religion & Spirituality
- Christianity
- Judaism
- New Age & Spirituality
- Buddhism
- Islam
- Art
- Music
- Performing Arts
- Wellness
- Body, Mind, & Spirit
- Weight Loss
- Self-Improvement
- Technology & Engineering
- Politics
- Political Science All categories
HomeWork - DRT - NVD 4,5,6 PDF
0% found this document useful [0 votes]
29 views
50 pages
Original Title
HomeWork_DRT_NVD 4,5,6.pdf
Copyright
© © All Rights Reserved
Available Formats
PDF, TXT or read online from Scribd
Share this document
Did you find this document useful?
0% found this document useful [0 votes]
29 views50 pages
HomeWork - DRT - NVD 4,5,6 PDF
H
ướ
ng d
ẫ
n gi
ả
i bài t
ậ
p và mô ph
ỏ
ng
-538-
CH
ƯƠ
NG 4
Bài 1:
Hãy
đọ
c mã ch
ươ
ng trình mô ph
ỏ
ng
NVD_Rayleigh_Fading_Sim
th
ự
c hi
ệ
n mô ph
ỏ
ng kênh pha
đ
inh Reyleigh, phân tích và nh
ậ
p tham s
ố
đầ
u vào, ch
ạ
y ch
ươ
ng trình, phân tích k
ế
t qu
ả
. V
ẽ
mô hình mô ph
ỏ
ng, v
ẽ
l
ư
u
đồ
thu
ậ
t toán.
H
ướ
ng d
ẫ
n gi
ả
i:
Đọ
c k
ỹ
ph
ầ
n ph
ụ
l
ụ
c 4A, hi
ể
u mô hình toán. Ch
ạ
y ch
ươ
ng trình theo t
ừ
ng b
ướ
c, thay
đổ
i các tham s
ố
đầ
u vào cho ch
ươ
ng trình, phân tích
ả
nh h
ưở
ng c
ủ
a các tham s
ố
đầ
u vào lên k
ế
t qu
ả
mô ph
ỏ
ng V
ẽ
l
ư
u
đồ
thu
ậ
t toán.
H
ướ
ng d
ẫ
n gi
ả
i bài t
ậ
p và mô ph
ỏ
ng
-539-
function [h_t] = NVD_Rayleigh_Fading_Sim[]
%=============\=============\==============\============== %=============\=============\==============\============= % Inputs % f_D : [Hz] Doppler frequency % t : simulation time interval length, time interval [0,t] % f_s : [Hz] sampling frequency, set to 1000 if smaller. % Outputs % Ts : [Sec][1xN double] time instances for the Rayleigh signal % z_dB : [dB] [1xN double] Rayleigh fading signal %%%%==========\=============\==============\===== %%% Programmed by Nguyen Viet Dam PTIT %%% Date: 25-12-2007 %%%===========\=============\==============\===== B \= [1.4 5.6 11.2 22.4]*1e6; FFTsize \= [128 512 1024 2048]; ScaleB1 \= B./FFTsize; % SubcarrierSpace=10.938e3 [fixed]; OfdmSize \= [128 512 1024 2048]+[1/8]*[128 512 1024 2048]; f_s \= ScaleB1[1]; %=============\=============\==============\==== fc \= 3.5e9; % RF Carrier v \= [5 15 35]; % Speed Km/h f_D \= ceil[[v/3.6]*[fc/3e8]]; % Doppler Frequency Vector t \= 1; % Time Simulation %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Required parameters if f_s < 1000, f_s \= 1000; end % [Hz} Min. required sampling rate N \= ceil[t*f_s]; % Number of samples if mod[N,2] == 1, N \= N + 1; end Ts \= linspace[0,t,N]; % Use even number of samples f \= linspace[-f_s,f_s,N]; % Generate I & Q complex Gaussian samples in frequency domain Gfi_p \= randn[2,N/2]; Gfq_p \= randn[2,N/2]; CGfi_p \= Gfi_p[1,:]+ i*Gfi_p[2,:]; CGfq_p \= Gfq_p[1,:]+ i*Gfq_p[2,:]; CGfi \= [fliplr[CGfi_p] CGfi_p]; CGfq \= [fliplr[CGfq_p] CGfq_p]; % Generate fading spectrum for shaping Gaussian line spectra P_r \= 1; % normalize average received envelope to 0dB % S_r \= P_r/[4*pi]./[f_D*sqrt[1-[f/f_D].^2]]; %Doppler spectra for k=1:length[f_D] S_r[k,:] \= P_r/[4*pi]./[f_D[k]*sqrt[1-[f/f_D[k]].^2]]; %Doppler spectra % Set samples outside the Doppler frequency range to 0 idx1 \= find[f>f_D[k]]; idx2 \= find[f