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noise
d(n) noise.dat : gaussian noise
결과 lmsout.dat
입력을 signal.dat 로 sine 과 gaussian noise를 같이 섞어서 주고, d(n)은 gaussian noise로 하여 그 특성에 맞는 lms에 따라 signal.dat 에서 gaussian noise 특성을 제거하여 위의 lmsout.dat 가 나왔다. 목차 없음..
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알고리즘
.DES알고리즘의특징은각반복에서사용되는8개의S-box이다.DES의디자인에서S-box는공개되지않았다.지금까지정상적그리고예상치못했던결과들이S-box에서나왔지만,이런이유로지금까지S-box의심각한단점들은발견되지않았다.
.DES의S-box조건
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알고리즘.
{
for(j=0; j < i; j++)
{
if(list[i]==list[j])
{
list[i] = list[i]+1;
i = i+1;
}
}
} //중복 숫자 걸러내기 끝.
}
알고리즘 3.6, 3.7 최소 곱셈,
최적의 순서 출력
(출력결과)
알고리즘 4.1 프림의 알고리즘
문제: 최소 비용 신장트리를 구하라
입력: 정수 n&
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결과1
=>설명
③번의 최단경로 거리( 0 5 4 2 1 )와 ④번의 각 정점에 대한 (최단거리: x)를 비교해보면 같음을 알수 있다.(프로그램이 제대로 구현되었음을 의미)
Floyd 알고리즘의 테스트1과도 결과가 같음을 알 수 있다.
▶테스트2 (파일명:dijkst
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알고리즘 개발
제 1 절 격자축소문제 기반 공개키 암호알고리즘 개발
1. 개요
2. 제안 알고리즘
3. 안전성 분석
4. 프로그램 명세
5. 향후계획
제 2 절 타원곡선 기반 변형 공개키 암호알고리즘 개발
1. 개요
2. 제안 알고리즘
3. 연구결과
4.
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Interface
2.2.5 USART
2.3 시스템 흐름도
2.4 신호 처리 알고리즘 (VOR compensation algorithm)
2.5 Simulation (로봇에의 적용)
2.5.1 simulation 방법
2.5.2 simulation 결과
2.6 하드웨어 simulation (로봇에의 적용)
3. 결론 및 향후 연구
4. 참고문헌
5. Abstract
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알고리즘을 통하여 High SNR에서 PEG알고리즘에서 발생하는 Error floor를 개선하였다. 우리는 여기서 부호율의 증가에 따른 PEG와 IPEG의 성능차이를 비교해보기로 하였다. 그 결과 <표2>,<표3>에서 보다시피 부호율이 커질수록 PEG 알고리즘
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2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5 실험과정
4. 평가및토의
4.1 실험결과
4.2 결과평가
4.3 토의
4.4 시각적 표현 결과
5. 결론
6. 참고문헌
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알고리즘 과정
4) 관련연구와 비교
Ⅲ 멀티미디어를 위한 네트워크 구조
1. 기존의 네트워크 구조
2. 개선된 네트워크 구조
Ⅳ 분할 네트워크의 효율성 실험 및 분석
1. 실험환경 및 내용
2. 실험결과 및 분석
1)
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결과
<그림Ⅲ-5>배터리 SOC에 대한 C프로그램 시뮬레이션과 Matlab/Simulink
시뮬레이션 결과
<그림Ⅲ-6> FCHEV 시뮬레이터의 기준속도와 실제속도 실험 결과
<그림Ⅲ-7> FCHEV 시뮬레이터에서 배터리 SOC 실험 결과
<그림Ⅲ-8> FCHEV 시뮬레이터의 연료
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알고리즘의 결과가 눈으로 볼 수 있는 결과 영상으로 나타나는 것'에 큰 흥미를 느꼈습니다. 1. 지원동기를 간략히 입력하십시오.
2. 자신이 하고 싶은 것을 진지하게 수행했던 경험(Integrity), 무엇인가에 빠져 헌신적으로 수행했던 경험(Pas
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알고리즘 개발에 기여하였습니다. 이 결과는 연구 보고서 형태로 제출되었고, 해당 기술은 학과 내 연구실과 연계된 스타트업에서 시범 적용된 바 있습니다.
이 밖에도 학부 시절 진행한 개인 연구 과제로 ‘강화학습 기반의 최적화 문제 해
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알고리즘을 개선하는 작업을 진행했습니다. 이 과정에서 팀원들과의 협업을 통해 창의적인 해결책을 도출하고, 기술적 문제를 해결하는 데 기여했습니다.
결과적으로, 개발한 알고리즘은 기존 시스템에 비해 전력 손실을 10% 이상 줄이는 성
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동차 콜센터 VoC(Voice of Customer) 데이터에 대한 분석 프로젝트에 참여했습니다. 당시 제가 맡은 업무는 VoC 사전관리 방안을 모색하는 것이었습니다. 처음 저는 관련 업체의 solution을 참고하고 알고리즘을 적용해보았으나 만족할 만한 결과를 도
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알고리즘 초기 버전에서 예상과 다른 결과가 나와 성능이 떨어진 경험이 있습니다. 문제의 원인을 데이터 수집 방식과 모델링 오류에서 찾았고, 팀원들과 함께 문제를 분석해 개선안을 도출했습니다. 여러 차례 실험과 시뮬레이션을 반복하
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