基于曲线拟合的信噪比估计校正方法

介绍了QPSK调制的DSSS接收机中基于矩估计的信噪比估计算法,以及在FPGA上实现该算法的关键技术.由于实现误差超出期望,运用了基于曲线拟合的校正方案.以估计幅度值和幅度差值作为自变量和因变量,运用曲线拟合工具获得信噪比估计值应有的修正误差.依据该修正值调整测试值,可使信噪比估计性能大幅提升.最后通过实测证明了校正算法的性能.     

略论中国动画的审美特征——意境及其实现

动画在其百年历程中为世人留下了种类繁多、风格各异的珍品与精品.美国迪斯尼、日本吉卜力以成熟的产业化运作模式及巨额的资金投入逐渐发展成为世界上最具规模的动画输出王国并确定了他们的主流动画地位.     

二氧化硅磨粒烧结过程仿真分析

采用分子动力学仿真软件LAMMPS,在微观层面对球形纳米二氧化硅磨粒烧结过程进行仿真,分析烧结颈、晶体结构、二面角的变化规律。仿真结果表明,二氧化硅磨粒粒径越大,升温速率越低,最终形成的烧结颈宽度越大。原子径向分布函数表明,二氧化硅磨粒烧结过程伴随着二氧化硅磨粒致密化的进行。通过对二面角测量,利用晶界能与表面能的比值对烧结难易程度进行分析,发现整体而言低升温速率更有利于二氧化硅磨粒烧结。     

数据库索引技术的研究与应用

随着信息技术水平的飞速发展,信息浪潮急速高涨,存放在数据库中的数据量越来越多,数据格式越来越复杂。如何让用户在海量数据中最快地获取他们所需要的数据是数据库设计者最想达到的目的。根据这个目的,笔者对数据库索引的有关知识进行讨论和研究,并结合自己在实际工作数据库的设计经验和经历,提出如何准确有效地设置整数据索引,为数据库设计者提供很好的参考。     

提高覆铜板耐漏电起痕指数的研究

通过降低印制电路板的基板表层的溴含量并加入氢氧化铝,显著提高了基板的相比漏电起痕指数(CTI),并同时提高了基板的尺寸稳定性、耐热性、玻璃化温度。     

单相双Boost并网逆变器的模型预测控制策略

由于受Boost电路非线性特点的制约,传统基于线性系统理论的双环或者多环控制,往往存在控制环路多、控制结构复杂、控制器参数整定工作困难等缺点。基于模型预测控制理论对非线性系统具有良好的控制效果及鲁棒性强的特点,提出了一种单环并网电流模型预测控制策略。首先,针对双Boost电路组成差分逆变器的电路结构特点,提出了半周期的调制策略,在正负半周期内,实现两个Boost逆变器的解耦控制。接着,提出基于模型预测控制的单电流环并网电流控制策略。研制了750 W双Boost并网逆变器的实验样机,实验验证了双Boost并网逆变器半周期调制策略及模型预测控制策略的可行性与有效性。     

卷积神经网络表征可视化研究综述

近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构,人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示,以及促使其做出特定决策的潜在原因.另一方面,卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用,也要求对其决策原因进行充分了解,方能获取用户信任.因此,卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注.研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法,包括事后解释方法和构建自解释的模型等,这些方法各有侧重和优势,从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释.表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法,能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现,从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解,具有过程简单和效果直观的特点.对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾,按照以下几个方面组织内容:表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、...     

关于会计核算方法和纳税筹划的几点思考

在现代市场经济条件下,野蛮者抗税,愚昧者偷税,惟有精明者筹划纳税.如何在国家法律许可的范围内,合理削减税收开支,减轻企业负担,赢得竞争优势,是企业十分关心的问题.合理选择会计政策和核算方法在企业所得税筹划中可以发挥较大作用.     

机器学习中谱聚类方法的研究

最近几年,谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较,它具有能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解的优点。本文着重介绍了谱方法的基本原理、相应的算法、研究状况及其在模式识别领域中的应用,同时指出了它的关键问题与未来的研究方向。     

三维最短路径法射线追踪及改进

射线追踪技术在地震学领域有着广泛的应用，其中以最短路径算法在复杂介质中走时计算稳定性最好。理论上最短路径法的误差来源为速度模型采样误差、空间离散化误差和角度离散化的误差，由此造成网格稀疏时射线路径呈之字形，计算走时比实际走时偏大。弯曲法追踪精度高，但是射线追踪速度受初始路径与真实射线路径逼近程度制约，在复杂介质中可能找不到全局最小走时路径。最短路径法追踪出来的网格射线路径，可以作为较理想的初始路径，供弯曲法迭代优化。将最短路径法和弯曲法结合，通过射线在初始路径附近的扰动得到Fermat原理约束下的最短路径。文章对常速模型的试算，显示了改进方法对射线路径优化的作用，在模型网格稀疏的情况下效果尤其明显。本算法适用于计算三维任意复杂介质中初至波走时和射线路径，可应用于三维走时层析成像等领域。