基于坐标交叉正交设计的空时分组码

提出了基于坐标交叉正交设计的空时分组码(CLOD STBCs)。与复数正交设计空时分组码(COD STBCs)相比，具有相同的译码复杂性，但速率为1的CIOD STBCs对2～4个发射天线都存在，而COD STBCs仅仅对2个发射天线存在；速率为3／4的CIOD STBCs对5～8个发射天线都存在，而广义COD(GCOD)STBCs仅仅对3、4个发射天线存在．最后分别对它们进行了仿真。     

矩形二进相移键控窄带干扰抑制技术

对矩形二进相移键控(BPSK)窄带干扰以较高的扩频信号码片率进行采样，保留干扰的谱冗余，进一步建立了干扰的循环平稳模型，采用频移(FRESH)滤波器同时利用时域相关性和频域相关性来抑制窄带干扰．仿真实验表明，采用FRESH滤波器，相对于传统横向滤波器而言能够显著提高直接序列扩频通信系统抗窄带干扰性能。     

风险企业债务估值未定权益分析的两个公式

风险债务与无风险债务的估值有显著差异，风险债务估值不仅其收入流不确定，并且其贴现率也不确定，因此得不到一种解析表达式。不考虑贴现率即利率的变化，这样便能专注于资产价值的不确定性对债务价值的影响。未定权益分析作为期权定价理论的推广，广泛运用于债务估值，并能给出解析表达式。把默顿给出的公式的与布莱克等人给出的公式进行比较，说明了两个公式运用所需的条件，并进行了评述。     

深绿短肠蕨抗氧化、降糖、抗炎活性研究

取干燥深绿短肠蕨Allantodia viridissima根状茎粉末适量,乙醇回流浸提法得本实验所用样品.采用紫外-可见分光光度法对深绿短肠蕨中多酚含量进行测定;分别对样品的乙醇提取部分(AVH),石油醚萃取物(AVP),乙酸乙酯萃取物(AVE)和正丁醇萃取物(AVB)进行DHHP法和ABTS~+法抗氧化活性研究;采用体外α-葡萄糖苷酶活性抑制模型对其进行降糖活性研究;并采用脂多糖(LPS)刺激的RAW264.7细胞炎症模型法研究其抗炎活性.结果表明,深绿短肠蕨乙醇提取物中多酚类物质含量为(172.8±0.7)mg没食子酸/g提取物;抗氧化活性最强部分为AVE,EC_(50)分别为16.2μg/mL和22.3μg/mL;AVH有较好的降糖和抗炎活性.本研究为深绿短肠蕨的深度研究和利用提供理论依据.     

方差未知时两个正态总体均值序条件下的估计量

讨论了两个正态总体均值在序条件下的改进估计量,样本均值是期望的极大似然估计量,当期望满足序条件且方差未知时,用方差的极大极小估计量代替方差得到了关于期望的一类估计量,此类估计量改进了样本均值.     

用于复合纳滤膜的PAN基底膜的改性及性能表征

采用湿法相转换法制备PAN基膜,并对基膜进行改性,使其腈基水解生成羧基.通过环境扫描电镜观察了改性前后的膜孔形态,利用测接触角对改性前后膜的亲水性进行比较,用红外光谱对改性前后的膜组成进行比较.结果表明,改性后的膜的亲水性增强,改性膜上有羧基生成且性能得到了提高.     

国际油价波动风险预警及管理

我国石油依存度快速上升, 高能耗产业集中, 但尚无配套的国际石油议价策略, 被巨幅波动的国际石油价格"挟持"的可能性很大. 因此, 需要建立油价预警和风险管理系统, 减少油价波动可能带来的损失. 预警的首要工作就是预测, 但过去的预测都是基于年度或月数据, 预测结果滞后. 为在较短时间内感知油价风险并采取措施, 我们暂不考虑影响油价的长期因素, 以短期新视角对油价进行了剖析, 统一定性、定量区分了短期油价影响因素的权重, 通过灰预测计算短期未知指标后再用油价与影响因素之间的关系模型预测油价的两步新方法, 经过验证, 该方法切合实际, 效果较好. 并提出了高油价区国家及石油企业应对油价波动风险的管理对策.     

颤振试飞脉冲激励信号分析技术

颤振模态参数识别是当前飞机颤振试飞的一个重要课题。本文介绍了一种脉冲激励颤振试飞信号数据处理方法.采用改进的空域相关滤波法对脉冲响应信号进行降噪处理,改善频响函数估计精度。在模态参数识别过程中采用有理分式正交多项式分段拟合技术,实现颤振模态参数估计。     

以PAN超滤膜为基膜的复合膜制备与性能表征

以聚丙烯腈(PAN)超滤膜为基膜,哌嗪(PIP)和均苯三甲酰氯(TMC)为单体,采用界面聚合法制备复合膜,并对其性能进行表征.在0.30MPa的压力下,复合膜对维生素B12和MgSO4的截留率分别为90.0%和77.8%.根据界面聚合反应原理研究了复合膜的成膜规律,探索了单体浓度、酸接受剂用量及后处理温度等对膜分离性能的影响.通过环境扫描电镜观察复合膜的表面形态及断面结构.     

基于ARIMA与灰色马尔科夫模型的三亚市交通客流量预测研究

为了较为全面、客观、准确地预测城市的交通客流量,对三亚市旅游统计数据2012-2017年每月的交通客流数据进行分析,在数据整理的基础上,主要采用ARIMA模型和灰色马尔科夫模型对2012-01—2017-12月三亚的交通流量分别进行拟合仿真,并对2018年每月的客流进行了趋势外推预测;结果表明:采用ARIMA预测模型所获得的平均绝对百分误差为4. 42%,采用灰色马尔科夫模型获得的平均绝对百分误差为3. 78%,表明两种预测具有较高的精度;最后利用灰色马尔科夫模型进行趋势外推预测,得出三亚市2018年交通客流预计近3 600万,预测结果对三亚市旅游、交通等行业制定政策能起到积极的作用。