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331.
认知无线电是一种基于软件无线电的智能的无线通信系统,它能够认知周围环境。并能够通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的。认知无线电的首要任务是检测频谱的空洞。通常用在认知无线电中的非参数谱估计的方法主要包括多窗谱估计、Welch方法等。多窗谱估计算法在进行干扰温度的估计和频谱空洞的判定时,能够利用设立的多个传感器对环境信号进行接收和监测,并按照多窗谱估计与奇异值分解(MTM—SVD)算法进行处理获得干扰温度估计值,最后将其与干扰温度限比较判决,从而得到适合认知无线电系统应用的频谱空洞。 相似文献
332.
MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言,由于其集成了许多领域的工具箱,因此又被称之为"巨人肩上的工具”,本文以该软件的最新版本MATLAB5.1为例,在简单介绍MATLAB的基础上,详细阐述了其仿真功能在信号处理中的应用. 相似文献
333.
变压器噪声是变电站中主要噪声来源,开展变压器有源噪声控制研究能够弥补无源降噪方式对低频噪声治理效果差的不足,具有应用价值。对电力变压器噪声信号进行采集及分析,建立了复杂声波模型。通过分析变压器噪声特性及各频率分量声压级贡献,将100 Hz、200 Hz、300 Hz三个能量集中的噪声频率分量作为消除目标,提出一种基于扰动跟踪法的变压器有源噪声控制算法。进一步以工控机和可视化编程实现扰动跟踪控制功能,以PCI数据卡、传声器和扬声器实现噪声信号采集及输出功能,搭建有源降噪实验装置。在110 k V变电站中进行降噪实验,实验结果表明该系统在夹角为40°的测量区域内能取得一定降噪效果,为变压器有源降噪系统的进一步应用研究奠定基础。 相似文献
334.
对建筑行业的BIM三维模式、Revit建筑软件做了概念性介绍,并对现有二维及三维设计软件进行了比较分析,提出了一些具体问题,阐明了BIM三维模型的应用前景. 相似文献
335.
336.
土壤烤烟系统硫素营养研究Ⅰ土壤硫素营养状况及对烤烟生长发育的影响 总被引:5,自引:1,他引:5
概括总结了我国植烟土壤硫素营养基本状况,研究探讨了土壤硫素营养和施硫对烤烟生长发育、产量、质量的影响。为烤烟硫素营养研究和硫肥合理施用提供科学依据。 相似文献
337.
采用L-丙交酯开环聚合制备了高分子量聚L-乳酸(PLLA),并研究了各反应条件对聚合反应效率的影响。通过傅里叶红外光谱(FTIR)、核磁共振氢谱(HNMR)、凝胶渗透色谱(GPC)、差示扫描量热仪(DSC)及粘度测定仪等分析手段对产物的结构和性能进行了表征。结果显示,当单体与催化剂摩尔比为5000︰1,聚合温度为180℃,聚合时间为3 h,聚合产物PLLA的特性粘度达到1.67 dL/g,数均分子量(Mn)达到10.2万,聚合物分散性指数(PDI)为1.45。 相似文献
338.
近年来,基于深度神经网络的模型在几乎所有自然语言处理任务上都取得了非常好的效果,在很多任务上甚至超越了人类.展现了极强能力的大规模语言模型也为自然语言处理模型的发展与落地提供了新的机遇和方向.然而,这些在基准测试集合上取得很好结果的模型在实际应用中的效果却经常大打折扣.近期的一些研究还发现,在测试数据上替换一个相似词语、增加一个标点符号,甚至只是修改一个字母都可能使得这些模型的预测结果发生改变,效果大幅度下降.即使是大型语言模型,也会因输入中的微小扰动而改变其预测结果.什么原因导致了这种现象的发生?深度神经网络模型真的如此脆弱吗?如何才能避免这种问题的出现?这些问题近年来受到了越来越多的关注,诸多有影响力的工作都不约而同地从不同方面讨论了自然语言处理的鲁棒性问题.在本文中,我们从自然语言处理任务的典型范式出发,从数据构建、模型表示、对抗攻防以及评估评价等四个方面对自然语言处理鲁棒性相关研究进行了总结和归纳,并对最新进展进行了介绍,最后探讨了未来的可能研究方向以及我们对自然语言处理鲁棒性问题的一些思考. 相似文献
339.
文章详细阐述了自适应天线阵的概念、原理、特征、发展过程及其技术前景,并提出了一种基于软件实现的结构以及接收天线的流程图。 相似文献
340.
汤乐成刘勤明张震宇 《计算机集成制造系统》2023,(1):160-168
针对批量生产型企业面临来自不同客户的不同要求订单时的设备维修决策问题,提出了基于客户满意度的视情维护策略模型。首先,使用Gamma分布刻画设备的加速劣化过程,并给出产品质量和设备故障率的函数关系式。其次,结合单次批量生产结束后设备故障率和维修阈值,确定维修策略和维修方法。再次,以预防性维护阈值、质量更换阈值和批量生产大小为决策变量,分别构建设备运行成本模型和满意度模型,求和后得到总成本模型。最后,使用鲸鱼算法对模型进行寻优求解,并通过算例验证了模型的实际有效性,且对模型中的各成本参数进行了灵敏度分析。 相似文献