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概率振幅成型
在Böcherer，Steiner，Schulte [24]中提出的概率振幅成形（PAS）是一种实用结构，用于在高阶星座上与现成的前进误差校正（FEC）代码相结合的高阶星座。PA由一个分布匹配器（DM）组成，该匹配器（DM）在信号点幅度上施加了分布，然后进行系统的FEC编码，并保留幅度分配。fec编码会生成其他奇偶校验位，该位选择信号点的符号。在接收器处，FEC解码之后是逆DM。PA很快产生了很大的工业影响，尤其是在光纤通信中。该专着详细介绍了导致PAS发明的实际构想，并提供了对PAS架构的信息理论评估。由于将其分为成型层和FEC层，因此PAS的理论分析需要新工具。在塑形层上，分析了有限长度DMS的成本损失和费率损失。在FEC层上，得出了可实现的FEC速率。使用不匹配的解码，研究了可实现的速率，以解码实际重要的指标。结合了发现，这表明具有线性代码的PA在一类离散输入通道上可以实现容量。讨论了未来研究的开放问题。
基于AI的智能信号交通信号灯控制系统
1，学生1计算机工程文凭1 JSPM的Rajarshi Shahu工程学院，理工学院，浦那，印度摘要：由于道路上的车辆越来越多，交通拥堵在国内和国际上都是典型的事件。由于重要的交叉点，由于常规的交通瓶颈而损失了很多小时。这使得需要有效的交通控制系统。随着城市汽车数量的增加，最持久的问题之一是交通管理。交通拥堵不仅增加了压力水平，并对我们的日常生活造成了更严重的破坏，而且还通过提高碳排放对环境产生了不利影响。日益增长的人口正在导致大城市面临严重的问题和日常运输相关的活动的重大延误。定期评估交通密度并采取相关操作需要有效的交通管理系统。尽管不同的车辆类型有自己的车道，但交通信号点的通勤等待时间并没有减少。为了在当前系统中解决此问题，建议的方法使用人工智能从信号中收集实时图像。为了有效的交通拥堵管理，此方法使用Yolov8图像处理方法计算交通密度。Yolov8算法以更高的精度检测几辆车辆。智能监控技术通过使用信号转换算法来协调时间分配并减少信号交叉点的交通拥堵来减少车辆的等待时间。因此，我们将付诸实践一个智能流量控制系统，该系统基于使用实时视频处理技术来评估交通密度。索引术语 - 信号切换算法，Yolov8，人工智能和交通灯系统