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171.
1 引言联机分析处理(On Line Analyze Processing:OLAP)是决策支持系统的重要组成部分,它为企业管理人员提供了利用集成化的数据仓库进行更准确、更完整的信息查询的能力。数据仓库是支持企业或组织决策分析处理的,拥有面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合。在数据仓库的联机维护中,只有保证数据仓库数据与数据源的一致性,才能为高层决策人员提供全面一致、有效的分析型战略数据信息。 相似文献
172.
173.
DVB-C接收机中的载波恢复电路设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种DVB-C基带芯片中全数字载波恢复环路的解决方案。环路包括相位频率检测器、环路滤波器、数控振荡器和锁定检测器四个部分。根据广播系统的特点,环路首先采用极性判决算法对频率和相位偏移进行盲捕获,然后切换到判决指示算法继续跟踪。通过对传统相位检测器输出的简单修改,使其平均值在捕获阶段反映频偏的极性,从而把传统的相位检测器转换为相位频率检测器。给出一种新的环路锁定的判断方法。在DVB-C系统中的仿真结果表明,环路可以捕获符号率5%的频偏,适用于高阶QAM,并提供稳定的收敛、准确的相位和频率偏移的估计,使BER性能优异。 相似文献
174.
白酒中存在多种醛类物质,其活性羰基化合物(reactive carbonyl species, RCS)具有高反应活性,体内积聚可导致机体发生糖尿病并发症、阿尔茨海默症、衰老等多种疾病。为分析不同产地、不同香型白酒中RCS,建立一种可同时检测白酒中7种RCS及5种风味醛类的气相色谱分析方法。结果表明,色谱条件为:以5 mg/mL邻五氟苄基羟胺为衍生化试剂,添加量为1 mL,衍生化温度为60℃,衍生化时间为1 h,正己烷为萃取溶剂。采用电子捕获检测器,进样口温度:230℃;程序升温:50~250℃;检测器温度:300℃。12种目标物的检出限0.3~2.0 ng/mL,定量限0.9~6.0 ng/mL,回收率86.98%~109.55%。该方法的精密度、稳定性良好,具有灵敏度高,操作较简便的优点。同时,采用该方法对国内市场9个产地、12种香型白酒中的RCS含量进行检测,聚类分析表明白酒的产地和香型对RCS形成存在显著性影响。该研究为检测白酒中存在的活性羰基化合物含量提供了方法。 相似文献
175.
176.
最小输出能量(Minimum Output Energy,MOE)盲多用户检测是一种简单的不用进行信道估计就可直接获得多用户检测器参数的算法,在该算法中,约束向量起着相当重要的作用,它直接影响多用户检测器的最优权矢量。通过对不同约束向量时MOE盲多用户检测算法基本原理的分析,将MOE盲多用户检测算法分为线性约束MOE盲多用户检测算法和鲁棒二次约束MOE盲多用户检测算法两大类。通过仿真实验比较了各种检测器的性能。 相似文献
177.
将多元曲线分辨-交替最小二乘(MCR-ALS)与高效液相色谱-二极管阵列检测器(HPLC-DAD)检测相结合,对伊立替康、7-乙基-10-羟基喜树碱和喜树碱的色谱重叠峰进行分辨。采用MCR-ALS同时分析多个数据矩阵组成的方式,以克服MCR-ALS在单一重叠峰数据矩阵的解析中遇到的缺秩问题。讨论了影响分辨结果的几种因素,包括被分析物之间的光谱相似度、色谱峰的分离度和干扰物浓度等。分辨所得光谱还原率高,定量结果可靠,说明MCR-ALS能有效地解决喜树碱及其衍生物色谱分析中重叠峰的二阶校正问题。 相似文献
178.
应用数字图像处理技术进行炉膛火焰检测是火检技术的发展趋势。文中介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火的判据。重点介绍了通过比色法测温原理重建炉内火焰温度场分布,并对已有的方法进行了优化。此方法不仅具有普通双色法标定简单的特点,而且因为不同波长的辐射图像是在同一幅彩色图像上得到的,省去了同时获取同一燃烧对象在不同波长下的辐射图像的困难,因而十分便于应用。采用图像中红色分量或者绿色分量就可以计算火焰图像中任一点的温度,从而构建图像二维温度场分布。程序运算结果表明,该方法能够快速测定温度场分布,并且误差较小。 相似文献
179.
基于免疫学的入侵检测技术是利用生物免疫系统的原理、规则和运行机制实现对入侵行为的检测.目前大多数入侵检测系统的核心算法采取简单的匹配技术,只能检测出已知攻击并且误报漏报率较高.本文在深入分析免疫算法基础上,提出一种基于海明距离多重否定选择算法的异常检测方法,该算法通过多次过滤生成检测器,在提高入侵检测效率的同时减少黑洞的产生. 相似文献
180.
《计算机科学与探索》2019,(6):1049-1061
提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。 相似文献