基于波形优化的深度调制识别方法

自动调制识别技术,可在接收信号在样式未知、内容未知的前提条件下,自动对其调制方式进行估计。 提出一种基于深 度学习的调制识别方法,该方法通过波形优化的方法迭代更新滤波器参数,对接收信号样本进行滤波,再通过深度识别网络进 行识别。 该方法在处理流程中存在识别结果对滤波器参数的反馈回路,能够减轻信道对调制识别结果的不利影响。 通过开源 数据集进行验证,证明了该方法相比于几种利用经典深度学习网络的方法,识别率均有所提高。 特别是相比于传统的 CNN 方 法,识别率提高了约 7%。     

“戴维南定理”的教学设计

本文针对电路课程中的戴维南定理这一知识点从教学思想、教学分析、教学方法、教学安排、教学总结几个方面做了一个简单的教学设计,旨在促进电子专业基础课程的教学研究。     

锂离子动力电池自动折叠封装折边机的设计

针对现有的折边封装技术对锂离子动力电池折边封装的弊端,设计一种成本低、性能稳定、自动化程度高的自动折叠封装折边机,并详细介绍了其结构、工作原理及工作过程。     

大数据时代基于层次-模糊评价法的大学生资助绩效评价指标体系设计

依托大数据技术实现精准资助是新时期大学生资助管理改革的主要方向。采用新的视角，开展基于大数据的资助绩效研究，可以提高资助效率，客观了解大学生资助的有效性，促进大学生资助的科学化、规范化。本文基于大数据的设计思想，创新引入层次-模糊理论，综合运用层次分析法和模糊评价法，构建了大学生资助评价体系，并对现有的指标体系进行完善；通过大数据收集G大学的资助绩效评价数据，进行数据分析，找出资助工作中存在的问题，并提出解决方案。本研究可以为大学生资助绩效评价和资助体系的完善提供决策建议。     

基于多智能体的光传感器故障诊断系统

为提升故障诊断效果，设计基于多智能体的光传感器故障诊断系统。采集光传感器信号，利用小波变换的多尺度加权排列熵特征提取方法，提取光传感器故障特征；智能体根据提取的故障特征生成故障诊断总任务，并分解成故障诊断智能体可直接诊断的故障子任务；根据子任务为故障诊断智能体分配子任务；故障诊断智能体利用径向基函数神经网络，完成光传感器故障诊断。实验结果表明：该系统可有效提取光传感器故障特征；在不同故障程度下，该系统均可精准诊断光传感器故障。其故障诊断准确率为98%左右、诊断耗时为0.5 s左右。     

基于人工免疫原理的入侵检测模型研究

本文在研究入侵检测技术和免疫学原理的基础上,分析了免疫系统的工作机理,将其和入侵检测系统的工作原理进行了详细比较,并在研究当前各种人工免疫算法的基础上,建立了一个新的基于人工免疫的入侵检测模型框架,实现了当前智能化入侵检测系统所要求的自学习、自适应、分布式和可扩展功能,具有一定的现实意义。     

基于人工免疫原理的入侵检测模型研究

本文在研究入侵检测技术和免疫学原理的基础上,分析了免疫系统的工作机理,将其和入侵检测系统的工作原理进行了详细比较,并在研究当前各种人工免疫算法的基础上,建立了一个新的基于人工免疫的入侵检测模型框架．实现了当前智能化入侵检测系统所要求的自学习、自适应、分布式和可扩展功能,具有一定的现实意义。     

基于VANET的按需路由协议研究

近年来,智能交通系统在改善交通问题方面发挥了关键作用。作为一种新形式的无线网络,VANET已经成为新的研究热点。在城市场景中,由于现有的VANET路由协议在交通信息查询方面存在不足,本文提出了一种新的按需路由协议,称为TQOR协议。该协议采用Dijkstra算法,建立一个由道路交叉口序列组成的按需路径,并限定转发区域。同时,为了提高数据转发的效率,该协议利用方向邻居列表执行优化的贪婪转发机制。最后,通过仿真实验验证,该协议具有很高的数据转发效率。