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基于twitter文本的pyhton情感分析(所有源码和数据集)

于 2020-12-05 发布
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twitter文本的pyhton情感分析(所有源码和数据集),有对表情的简单处理

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    采用基于梳状导频的信道估计,并且采用QPSK调制。IFFT和FFT的点数为128,子载波个数为100,每符号上的比特数为2,每桢的OFDM符号数为12,导频之间的间隔为7,保护间隔长度为8,每比特信噪比为16,信噪比间隔为2。信道模型为带多普勒频移的瑞利衰落信道。多普勒频移为100,多径数为3,采样周期T=1。
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    随着网络技术的飞速发展,现在很多国外的大学和社会其他部门都已经开设了远程教育,通过计算机网络实现异地教育和培训。当前,计算机硬件技术的发展已经达到了相当高的水平。但是,远程教育软件的开发目前还处于起步阶段,随着这项技术的不断深入发展,就要求有更好、更完善的软件系统应用到远程教育当中去,这就给软件设计人员提出了更高的设计要求。
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