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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：LBER和LMS算法的功能仿真，图形象地描绘出了两种自适应算法随着单个信号传输的收敛过程，直至系统达到稳定状态。从图中看到LMS算法的收敛速度小于LBER算法并且达到稳态时的系统误码率远大于LBER算法。因此论文分析的自适应最小误码率多用户检测算法比自适应最小均方误差多用户检测算法性能优良

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说明：可用于类似六杆机构运动分析，可以获得其传动件的速度输出，加速度输出等多个参数。相似的六杆机构均可以使用该代码，秩序修改部分参数即可。需要的朋友可以自行下载，进行交流，改正。

说明：主同步信号PSS在时域上的相关仿真，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，主要是基于mtlab的程序，有详细的注释，计算加权加速度,多元数据分析的主分量分析投影。

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