基于用户体验的使用者行为研究

使用者行为研究是用户体验研究中至关重要的一环,通过各种方法收集用户信息,分析使用者的行为模式,探讨潜在的用户心理,为设计提供指导和评估标准。本文探讨了使用者行为研究的各种方法,着重讨论了观察和访问使用者的种种细节,并对人机系统分析等实验室方法作了简单介绍,这对用户体验研究的深入发展有着积极的意义。     

非冗余块预编码MIMO-OFDM系统盲信道估计算法

由于传统的盲信道估计算法靠引入块预编码来弥补子空间方法的缺陷,因此会牺牲一部分符号信息。针对上述问题,提出了一种非冗余块状预编码算法,将发送符号按奇偶成对分块重组,对其进行预编码,相应地接收信号的自相关矩阵具有块状结构,选取对角线上的两个块分别进行信道估计;同时讨论了预编码矩阵应该满足的条件以及预编码矩阵对信道估计和系统误码率的影响,以此设计了一种均衡方法,对两个估计值进行均衡,得到最终的信道估计．仿真表明,该方法可以在获得更好的信道估计效果的同时降低系统的误码率．     

新型政工人才大有可为

随着世界科学技术的迅猛发展,国际经济竞争的激烈以及企业改革日益深入,企业需要培养大批高素质的,新型的企业管理人才,才能适应这一新形势的要求。企业人力资源部门不仅是选拔培养技术和经营管理人才的基地,而且也是选拔培养政工人才的主渠道,必须     

基于平行因子分析的SIMO-OFDM系统盲信道与符号联合估计算法

针对SIMO-OFDM系统下的信道估计和符号检测问题,该文建立了接收数据矩阵的平行因子分析(PARAFAC)模型,利用PARAFAC模型中离散傅里叶变换矩阵的行满秩特性,结合数据矩阵的奇异值分解,提出了一种信道与符号联合盲估计的闭式求解方法。由于提出的求解方法无须进行迭代便可以完成信道估计和符号检测,因此其计算复杂度低,此外,利用PARAFAC模型实现信道和符号的同时计算,避免了因信道估计误差导致的符号误码率性能下降问题。仿真结果表明,与传统方法相比提出的方法计算复杂度更低,估计性能更好。