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1.
空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.  相似文献   
2.
3.
《工程爆破》2022,(4):23-26
为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。  相似文献   
4.
以欧美标准中的单包容与全包容低温储罐中的钢制储罐抗震设计方法为分析对象,从抗震设防水准与目标、抗震设计反应谱以及抗震设计准则如地震作用调整系数、阻尼比、载荷组合、抗震许用应力、抗倾覆与滑移、晃动波高等方面进行分析对比,为欧美低温储罐抗震设计方法的工程应用提供参考。为实现抗震设防目标以及与该国(区域)建筑抗震以及荷载标准体系协调,欧美低温储罐抗震各设计准则均存在一定的差异,工程设计时应合理应用以避免安全隐患。  相似文献   
5.
6.
7.
高光谱激光雷达谱位合一的角度效应分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
高光谱激光雷达以其谱位合一的技术优势为实现超三维精准遥感观测提供了可行途径,因此成为当前激光雷达与高光谱遥感领域共同大力推进的前沿发展方向。目前已有多型原型系统研发出来并得到了原理性验证,然而针对其数据处理核心环节问题的基础技术仍较为欠缺。典型问题之一是不同波段回波信号受激光入射角度的影响,该角度效应限制了高光谱激光雷达实现高性能遥感。以芬兰空间信息研究所高光谱激光雷达原型系统扫描桦树树干为例探讨了该角度效应,发现了不同激光波段对不同入射角度的回波强度响应模式,推导出了角度效应的基本规律及其精细尺度的统计规律,为后续该方向的系统研发、数据处理及信息提取等提供了可借鉴的底层机理与技术基础。  相似文献   
8.
9.
针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.  相似文献   
10.
针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。  相似文献   
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