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西安电子科技大学:《通信原理》课程教学资源(讲义)第十二讲 随参信道及其传输特性
文档格式:PDF 文档大小:101.54KB 文档页数:4
随参信道是指信道传输特性随时间随机快速变化的信道。常见的随参信道有 陆地移动信道、短波电离层反射信道、超短波流星余迹散射信道、超短波及微波 对流层散射信道、超短波电离层散射以及超短波超视距绕射等信道
《网络信息开发与利用》课程PPT教学课件(上)第1章 信息资源和信息素养教育、第2章 信息检索的基础知识、第4章 搜索引擎
文档格式:PPT 文档大小:2.15MB 文档页数:104
第一章 信息资源和信息素养教育 第一节 信息的意义 一、信息的基本含义 二、信息资源及类型 三、信息素质与综合素质 四、信息素质与创新能力 五、信息利用与事业进步 第二节 高校图书馆信息资源的利用 第二章 信息检索的基础知识 第四章 搜索引擎
乌鲁木齐职业大学人文学院:《秘书理论与实务》课程教学资源(PPT课件讲稿)第14讲 信息工作
文档格式:PPT 文档大小:4.08MB 文档页数:74
“一个具有信息素养的人,他能够认 识到精确的和完整的信息是做出合理决策 的基础,确定对信息的需求,形成基于信 息需求的问题,确定潜在的信息源,制定 成功的检索方案,从包括基于计算机和其 他信息源获取信息、评价信息、组织信息 于实际的应用,将新信息与原有的知识体 系进行融合以及在批判性思考和问题解决 的过程中使用信息
《信息论与编码 Information Theory and Coding》课程教学资源(课件讲稿)第2章 信息的度量
文档格式:PDF 文档大小:457.34KB 文档页数:58
1 、信源的数学模型及分类 2、信息量及其性质 3、离散信源的熵及性质 4、联合熵和条件熵 5、平均互信息量及其性质 6、扩展信源 7、离散有记忆信源的熵 8、马尔可夫信源的信息熵 9、离散信源的信息(速)率和信息含量效率 10、连续随机变量下的熵和平均互信息量
《现代通信原理 Modern Communication Principle》课程教学资源(课件讲稿)第2章 信道与噪声
文档格式:PDF 文档大小:262.64KB 文档页数:31
2.1 信道的定义与分类 2.2 信道的组成与模型 2.3 恒参信道及其对所传信号的影响 2.4 变参信道及其对所传信号的影响 2.5 信道带宽、系统带宽与信号带宽 2.6 随机过程的基本概念 2.7 信道常见噪声及特征 2.8 信道容量的概念(香农公式)
西安电子科技大学:《信号检测与估值》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 衰落信道的信号检测
文档格式:PPT 文档大小:3.03MB 文档页数:50
2.1 衰落信道一般模型 2.2 平坦衰落信道的信号检测 2.3 频率选择性衰落信道的信号检测 2.4 多天线信号检测 2.5 多用户信号检测 2.6 软判决检测
安顺学院:《思想道德与法治》课程教学资源(PPT课件,2021版)第二章 追求远大理想、坚定崇高信念
文档格式:PPTX 文档大小:99.27MB 文档页数:122
第一节 理想信念的内涵及重要性 一、什么是理想信念 二、理想信念是精神之“钙” 第二节 坚定信仰信念信心 一、增强对马克思主义、共产主义的信仰 二、增强对中国特色社会主义的信念 三、增强对实现中华民族伟大复兴的信心 第三节 在实现中国梦的实践中放飞青春梦想 一、科学把握理想与现实的辩证统一 二、个人理想与社会理想的有机结合 三、为实现中国梦注入青春能量
华南师范大学教育信息技术学院:《信息技术教育的理论与方法》课程教学资源(PPT课件)第三章 信息能力与技能
文档格式:PPT 文档大小:703KB 文档页数:39
3.1 素养与信息素养概念 3.1.1 培养信息素养的重要意义 ◼ 信息素养是信息时代每个人的基本生存能力。 ◼ 信息素养是信息社会教育的新目标。 ◼ 信息素养是衡量一个国家和地区信息化程度的重要指标。 3.1.2 素养、信息素养及其信息素养人的特征。 3.2 信息能力及其分类 3.3 问题解决能力与判断能力以及思维技能的特点 3.4 人类的信息认知特征
西北大学信息科学与技术学院:《信息与编码》课程教学课件(PPT讲稿)第二章 离散信源及其信息测度
文档格式:PPT 文档大小:692.5KB 文档页数:51
第一节信源的数学模型及分类 第二节离散信源的信息熵 第三节信息熵的基本性质 第四节离散无记忆的扩展信源 第五节离散平稳信源 第六节马尔可夫信源 第七节信源剩余度与自然语言的熵
基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型
文档格式:PDF 文档大小:468.41KB 文档页数:5
电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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