多径衰落信道下OFDM系统的符号同步方法研究

由于在正交频分复用（OFDM）的系统中存在符号时间同步误差，为了消除这种误差，提出了工作在多径衰落信道的符号时间频移（STO）估计方法，即基于CP的符号时间偏移估计和基于训练符号的符号时间偏移估计，通过仿真对基于循环序列（CP）估计技术的最大似然法（ML）和基于训练符号的最小均方差异法（Classen）两类性能比较分析，在无载波频移条件下，ML算法精确度更高，当存在载波频移时，Classen算法精确度更高。     

基于CAZAC序列的MIMO-OFDM定时同步算法

针对MIMO-OFDM系统定时同步中的精确度问题，提出一种基于CAZAC序列的定时同步方法。通过CAZAC序列优化帧的定时目标、准确度以及结构，使得帧和符号同步同时实现，简化定时算法。帧同步和符号同步的联合实现，降低了定时算法的计算量并能够准确定义信道的第一径，能够在时域实现整数频偏的估计，在提高同步精度的同时降低了系统的复杂度，通过仿真验证了算法在Rayleigh衰落信道中性能的明显改善。     

一种新的TD-SCDMA信道估计改进方法

提出了一种用于TD-SCDMA(时分双工同步CDMA)移动通信系统的信道估计改进方法.TD-SCDMA系统中采用Steiner信道估计器,这种估计器实质上是基于最小二乘的估计,忽视了信道噪声的影响,而信道的噪声对估计精度有很大影响.利用TD-SCDMA在相邻帧为慢变信道的特征,提出一种基于时延相关信道估计改进方法,同时对Steiner估计器进行门限滤波,滤除了大部分噪声抽头.仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高,甚至在高速移动传播环境下可以达到2 dB的增益.     

基于快速解卷积的稀疏时水声信道估计方法

针对传统信道估计算法的不足之处,本文提出了一种基于快速解卷积(Fast Deconvolution Method,FDM)的稀疏时变信道估计方法。FDM算法基于?1-?2范数优化模型,结合循环矩阵特征值分解方法,将大维度矩阵运算转化为可通过FFT(Fast Fourier Transform)/IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)快速实现的向量运算,有效降低了运算复杂度。结果表明,FDM算法具有时延超分辨能力,且具有更低的信道估计旁瓣。此外,该方法在不同的正则化参数、信噪比和不同传输距离等条件下对水声信道估计具有较好的稳健性。     

基于稀疏表示和HOG特征的掌纹识别方法

针对掌纹识别过程中,采集图象易受到外界光照等物理因素的影响,传统重构方法中稀疏表示算法计算复杂度高等缺陷,提出基于稀疏表示(SR)和梯度方向直方图(HOG)特征的掌纹识别方法,将分类正交匹配追踪算法(COMP)稀疏表示方法与HOG特征相融合,以降低复杂度。该算法首先利用HOG算法提取掌纹训练与测试样本图像的特征矩阵,将训练样本图像的HOG特征矩阵作为稀疏表示的过完备字典;然后运用COMP算法求解掌纹图像在过完备字典上的稀疏表示,将所得的最佳稀疏表示系数对测试图像进行重构;最后通过计算测试样本图像HOG特征矩阵与得到的每类重构图像最小残差的数值确定图像的类别。实验结果表明,该方法有效地降低了计算的复杂度,具有良好的掌纹识别性能。     

The Simulation Least-Square Channel Estimation Based on OFDM System

信道估计技术保证了信号传输的可靠性。基于导频的LS信道估计算法，通过导频子信道的响应得到整个信道的响应，能够很好地跟踪信道的变化，在复杂度不高的情况下取得较好的误差性能，具有很好的实用性。仿真结果表明采用LS信道估计后有效的降低了系统的误码率。     

一种优化的小波包码分多址系统信道估计算法

在小波包码分多址(WPDM-CDMA)系统中,信道估计对于系统性能提升有着显著的影响,针对WPDM-CDMA 系统最小二乘(LS)信道估计算法信道噪声很敏感问题,提出利用小波包阈值去噪对LS估计的信道响应值进 行处理,以此来减少噪声影响.最后将此算法在3径Rayleigh信道模型下进行了测试,仿真结果表明该算法比传统 的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

稀疏生成矩阵的低编码复杂度非正规LDPC码性能

提出了一种新的基于稀疏生成矩阵的高性能非正规LDPC码的构造方法，并研究了其性能。与传统的由校验矩阵定义的LDPC码相比，在相同的译码复杂度前提下，非正规LDPC码的编码复杂度更低。模拟结果显示，在加性高斯白噪声信道下，非正规LDPC码的性能要显著优于传统LDPC码。     

全双工双通路中继网络干扰处理与信号检测算法

全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.     

空间调制系统下改进的球形译码检测算法

在空间调制(SM)系统的检测算法中,球形译码(SD)检测算法的性能最接近最大似然(ML)最优检测,但其初始半径的选择是一个难题,不合适的初始半径将导致极大的运算复杂度。针对这个问题,本研究提出了一种改进的球形译码检测算法。该算法将距离排序(DBD)算法与SD算法相结合,以DBD算法得到的估计值导出SD算法的初始半径,同时引入天线候选集因子T和调节变量K以平衡性能和复杂度。仿真结果表明,改进的SD算法相比于传统SD算法能降低约30%～60%的运算复杂度。     

中国传统词学批评中尊体论的承衍

在非寿险中，在索赔经历虽然相互独立，但有时会服从不同的分布.通过考虑保费的目标估计来对风险保费进行了研究，并采用正交投影的方法得到了目标问题的最优解，从而得到了加权平衡指数损失函数下的信度估计. 此外，给出了结构参数的无偏估计，并给出了模拟. 结果表明，在考虑目标保费的情况下，当选取一个合适的权重，可以得到未来保费的最优估计.     

Comparison of Supervised Clustering Methods for the Analysis of DNA Microarray Expression Data

Several typical supervised clustering methods such as Gaussian mixture model-based supervised clustering （GMM）, k- nearest-neighbor （KNN）, binary support vector machines （SVMs） and multiclass support vector machines （MC-SVMs） were employed to classify the computer simulation data and two real microarray expression datasets. False positive, false negative, true positive, true negative, clustering accuracy and Matthews＇ correlation coefficient （MCC） were compared among these methods. The results are as follows： （1） In classifying thousands of gene expression data, the performances of two GMM methods have the maximal clustering accuracy and the least overall FP＋FN error numbers on the basis of the assumption that the whole set of microarray data are a finite mixture of multivariate Gaussian distributions. Furthermore, when the number of training sample is very small, the clustering accuracy of GMM-Ⅱ method has superiority over GMM- Ⅰ method. （2） In general, the superior classification performance of the MC-SVMs are more robust and more practical, which are less sensitive to the curse of dimensionality, and not only next to GMM method in clustering accuracy to thousands of gene expression data, but also more robust to a small number of high-dimensional gene expression samples than other techniques. （3） Of the MC-SVMs, OVO and DAGSVM perform better on the large sample sizes, whereas five MC-SVMs methods have very similar performance on moderate sample sizes. In other cases, OVR, WW and CS yield better results when sample sizes are small. So, it is recommended that at least two candidate methods, choosing on the basis of the real data features and experimental conditions, should be performed and compared to obtain better clustering result.     

线性回归模型系数有偏估计研究

针对引起线性回归模型LS估计性能变坏的根本原因,提出了回归系数的广义c-K估计,将众多经典的有偏估计结合在一起,对有偏估计的改进进行了研究,分别证明了最小化均方误差和数量化矩阵K均可对Stein估计进行改进,给出了参数的最优值,为病态线性回归模型系数有偏估计的改进提供了有效途径。     

大豆乳清蛋白废水预处理及在饮料中的应用研究

为考察不同条件下大豆乳清蛋白废水预处理效果及在饮料中的应用,对不同温度下活性炭脱色、脱嗅效果、不同树脂交换流量下脱盐效果(进水中盐浓度为0.268%)以及大豆胰蛋白酶抑制剂活性(TIA,进水中含量为0.086TLU)进行研究,同时以酸度(以柠檬酸和苹果酸1:1的混合酸添加)、糖度、香料为因素进行正交试验,研究以乳清蛋白液为原料调配饮料的最优条件,得出该饮料的最佳配方。废水预处理结果表明,采用10%体积的活性炭在45℃水浴中30min时脱色脱嗅效果最好;采用离子交换脱盐法,流速选择4.28mL·min-1时效果最佳。TIA试验结果表明,黄桃味清型大豆乳清蛋白饮料所用的TIA低于市面上销售可食用商品的TIA。饮料最优配方为:2.0g·L-1的混合酸(苹果酸:柠檬酸=1:1)、8.0%浓度的蔗糖、0.01%的黄桃香精和0.004g·kg-1的柠檬黄色素为最佳配比。     

基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法

针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。     

民族贫困地区农村科普的现状及其工作绩效对提升农民收入水平的影响:以贵州省望谟县为例

为民族贫困地区农村科普事业发展和农民增收的政策制定提供参考,以贵州省望谟县为例,通过基本统计方法分析其农村科普现状,并通过构建排序选择模型,分析科普知识、技术和培训的工作绩效以及农民的年龄和受教育程度对提升农民收入水平的影响。结果表明:电视传播是研究区农村科普传播的主要手段;农民整体的科普意识较弱,认为获得科普知识较难,且参与科普培训的意愿低,培训内容的供需匹配不足。科普知识、技术和培训的工作绩效与提升农民收入水平正相关,科普知识与年龄、科普技术与受教育程度的交叉影响阻碍农民收入水平提升。     

FDS土壤水分传感器的两步标定法

在有机溶液、砂土和基质(泥炭、蛭石、珍珠岩质量比4.5:4.5:1.0)中对基于频域(FD)原理的FDS系列水分传感器进行了测试,并根据实验结果对其阻抗特性、一致性和测量精度进行了分析。传感器的标定工作分2步进行,首先利用有机溶液建立传感器输出电压信号V与介电常数ε的关系,然后通过Topp公式间接得出传感器输出信号与土壤含水率之间的关系。在砂土和基质中的实验结果表明,采用两步标定法标定后,FDS系列传感器测量得到的砂土和基质含水率与烘干法得到的含水率的相关系数分别为0.90和0.95,其输出电压与ML2型传感器输出电压的相关系数>0.99,表明该标定方法能够满足测量精度要求。     

新型职业农民培训绩效评估与提升对策研究——以温州市为例

为掌握新型职业农民培训绩效,提升培训效果,本研究选取温州市部分新型职业农民作为调研样本,通过问卷调查分析其培训满意度及主要培训需求得出,大部分学员参训意愿强烈、对培训内容能够基本掌握并应用且认为参加培训对收入有提升作用,参训满意度较高;培训需求方面,新型职业农民对培训内容针对性的关注度较高,对培训方式选择具有多元化、实践性特点取向,对于培训机构有不同的选择偏好。据此提出,满足新型职业农民培训需求,提升培训绩效,完善新型职业农民培训体系、建立需求导向的培训精准供给机制、畅通新型职业农民培训需求获取渠道、严格培训机构准入要求、构建以学员满意度为导向的培训绩效评价机制意义重大。     

降秩多元线性模型参数阵的BLU估计

本文研究了降秩多元线性模型的边界条件，得到了参数阵的最佳线性无偏估计（ＢＬＵ估计）。