资 源 简 介
针对Volterra种群发展模型,设计用于计算级数解的ADM迭代算法,同时运用Pade逼近分析种群增长曲线与系统参数的关系。实验表明ADM算法和Pade逼近成为分析种群增长态势的得力工具。在种群发展行为特征方面得到了与R.D Small等人不同的结论。讨论模数转换和压缩编码的一种重要方法-自适应增量调制(ADM)的性能。先对DM技术进行了研究,由于DM存在一些不足,在DM技术的基础上又引入了ADM技术。建立ADM系统的模型,采用后向反馈自适应算法-步长的自适应调整基于信源信号波形的量化样值的幅度。使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能。提出ADM能够自动跟踪快速变化的信号波形,比DM具有更良好的SNR性能和更大的动态范围,在很低的速率上就能给出高的编码质量,如32kbit/s甚至是16kbit/s。从而节省了带宽。
