Flowchart symbol的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

書中字有黃金屋 歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站 Flowchart symbol

另外網站Flow Chart Symbols - C Programming也說明：This is where our algorithm starts. “Begin” has no input arrows and has exactly one output. Flow chart symbols - End. Flow chart symbol "end". Algorithm ...

中原大學 電子工程學系 鍾日龍所指導 何京叡的 用於5G NR系統下使用多個同步訊號之高效率高精確之細胞搜尋過程的演算法設計與性能評估 （2021），提出Flowchart symbol關鍵因素是什麼，來自於5G 新無線電、細胞搜尋、載波頻率偏移、正交多頻分工、同步訊號。

而第二篇論文國立清華大學 通訊工程研究所 吳仁銘所指導 加尼的 監督式學習應用於多正交分頻多工系統之通道延遲擴展分類 （2020），提出因為有 於正交分頻多工、可調式保護間距、用戶的平均過量延、k-近鄰演算法的重點而找出了 Flowchart symbol的解答。

最後網站Gliffy's Ultimate Guide to Flowchart Symbols, from... - Atlassian ...則補充：4 Basic Flowchart Symbols Say you stumbled upon an extraordinary flowchart on one of your organization's Confluence pages with a few symbols ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Flowchart symbol，大家也想知道這些：

用於5G NR系統下使用多個同步訊號之高效率高精確之細胞搜尋過程的演算法設計與性能評估

為了解決Flowchart symbol的問題，作者何京叡 這樣論述：

5G NR之3GPP-v15工作標準規範3GHz~6GHz操作頻帶下一個傳送時框包含了8個主要同步訊號(Primary Synchronization Signals, PSS)以及8個次要同步訊號(Secondary Synchronization Signals, SSS)，本論文根據此特性設計使用多個同步訊號之低複雜度高精確度5G NR細胞搜尋演算法。在論文中吾人分別提出使用多個同步訊號之三種不同5G NR時頻細胞搜尋演算法，其中分別需要估測主要同步符碼時間、分數載波頻偏(Fractional Carrier Frequency Offset, FCFO)、整數載波頻偏(Integer

Carrier Frequency Offset, ICFO)、扇形細胞索引(sector cell index, S-CID, )以及細胞分群識別碼(group cell identity, G-CID, )等時頻參數。此三種演算法可依據估測 採用的方式來分成二類不同細胞搜尋偵測流程。前二種5G NR細胞搜尋演算法的偵測流程分成四個步驟，(1)使用平均式時頻估計演算法估測粗符碼時間與FCFO，(2)使用多個PSS偵測5G NR之PSS的起始位置，(3) 使用多個PSS之頻域式ICFO與 估測演算法，以及(4)使用多個SSS頻域式 估測演算法。前二種的主要差別在於偵測 與 是否使用正規化

的頻域接收訊號。接著，第三種5G NR細胞搜尋演算法的偵測流程分成三個步驟，(1)使用多個PSS之時域式之偵測5G NR之PSS的起始位置、ICFO與 估測演算法，(2)使用時域式之FCFO估測演算法，以及(3)使用多個SSS頻率式 估測演算法。最後，本論文利用大量電腦模擬的方式來為評估所提出之三種細胞搜尋演算法的偵測效果，其中我們考慮用於5G NR系統之TDL-A、TDL-B以及TDL-C通道來評估此三種演算法的效果，模擬結果顯示使用正規化的細胞搜尋演算法在偵測率最佳而複雜度也適中，是演算法表現最好的一種。

監督式學習應用於多正交分頻多工系統之通道延遲擴展分類

為了解決Flowchart symbol的問題，作者加尼 這樣論述：

這篇論文主題的目標是表現在基於正交分頻多工(OFDM)的系統，使用可調式保護間距(variable guard interval)的多項優點。迴圈字首(CP)對於CP-OFDM跟DFT-s-OFDM是外加的固定保護間距，而迴圈字首會降低系統的頻譜效益(SE)。為了克服這個缺點，ZT-DFT-s-OFDM、UW-DFT-s-OFDM以及GUW-DFT-s-OFDM被提出，而這些方法是使用內部的保護間距(IGI)，而內部的保護間距可以改善外加的保護間距(CP)上述所產生的問題，進而改善頻譜效益。然而內部的保護間距沒有迴圈字首所擁有的圓周摺積(circular convolution)特性，追蹤通

道的延遲擴展(delay spread)對於系統很困難因此造成額外的頻譜浪費。為了解決這樣的問題，提出”在正交分頻多工系統下通道延遲擴展的監督式學習分類方法用於可調式保護間隔”。雖然每個用戶的平均過量延遲(mean excess delay)，但是每個用戶的延遲概觀(delay profile)。因此即使先前的模型使用彈性的保護間隔，在不考慮功率延遲概觀的情況下，使用簡單的參數，例如平均延遲，來決定保護間隔是不充分的。這讓我們有動機使用機器學習的技術來決定可調式保護間隔。一開始，我們基於第三代合作夥伴計畫(3GPP)協定裡所定義的延遲線模型(TDL model)的正規畫延遲以及接收功率，藉此產

生隨機的功率延遲概觀資料。藉由使用資料編排技術，每個用戶的功率延遲概觀資料被簡化為方均根延遲擴展(RMS delay spread)，以減少計算上的複雜度。接著使用機器學習的技術來訓練資料，進而做不同類別的分類，最後用這個分類後的結果來決定每個用戶的可調式保護間隔。我們使用的架構是GUW DFT-s-OFDM，將內部的保護間隔換成這裡提出的可調式保護間隔，以此來檢查所提出的模型的表現。最後分類的結果顯示出，K-近鄰演算法(KNN)做出的預測正確率會優於使用支撐向量機演算法(SVM)的結果。而且模擬結果指出我們所提出的方法有較好的位元錯誤率(BER)以及頻譜效益。

想知道Flowchart symbol更多一定要看下面主題
Flowchart symbol的網路口碑排行榜
分類