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Time--Synchronization-Multicast

于 2020-08-14 发布文件大小:7KB

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代码说明：

NS2，时间同步，模拟分簇结构通信过程，多播模式，簇头和簇内节点通信，包含tcl（通信过程模拟源码）、trace文件（模拟通信的数据）、gnp文件（用于结果作图）(NS2, time synchronization, simulation clustering structure communication process, multicast model, communication within the cluster head and cluster nodes, including TCL (communication process simulation source), the trace file (analog communication of data), GNP file (for the drawing))

文件列表：

Time Synchronization-Multicast
...............................\fig4.gnp,358,2014-05-12
...............................\fig5.gnp,359,2014-05-12
...............................\fig6.gnp,327,2014-05-12
...............................\Synchronization-Multicast.tcl,4836,2012-12-11
...............................\test.tr,24696,2014-03-15

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CNN
说明：卷积神经网络分类调制信号识别卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” [3] 。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络 [4] ；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域 [2] 。卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求 [1-2] 。(Convolutional neural network classification modulation signal recognition)

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