Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

实践展示教学法在体育教学中的应用研究

实践展示教学法作为一种在教育教学中较常用的教学方式,能够使原本抽象的动作印象变得生动直观,使学生方便容易理解.科学合理地运用实践教学法,通过体育运动技能的展示,可以使学生掌握体育运动技能的精髓,提高学习运动技能的效果,夯实基础.     

基于区间证据推理的不确定性航线配船方法

为弥补不确定性航线配船模拟算法的不足,提出一种基于区间证据推理的航线配船解析算法.该方法以证据推理理论为基础,以船舶公司期望效用最大化为目标,考虑航线特征及船舶属性等因素,构建出一个多航线、多船型的航线配船模型.与目前的模拟算法相比,该方法具有稳定性好、准确性高、可以处理模糊数据等优点.最后,通过算例验证了模型的可行性和方法的有效性.     

Multicategory Purchase Incidence Models for Partitions of Product Categories

We analyze multicategory purchases of households by means of heterogeneous multivariate probit models that relate to partitions formed from a total of 25 product categories. We investigate both prior and post hoc partitions. We search model structures by a stochastic algorithm and estimate models by Markov chain Monte Carlo simulation. The best model in terms of cross‐validated log‐likelihood refers to a post hoc partition with two groups; the second‐best model considers all categories as one group. Among prior partitions with at least two category groups a five‐group model performs best. Effects on average basket value differ for the model with five prior category groups from those for the best‐performing model in 40% and 24% of the investigated categories for features and displays, respectively. In addition, the model with five prior category groups also underestimates total sales revenue across all categories by about 28%. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

保险理财产品分析

随着经济的日益发展,理财成为我们获得财富的必然手段。在解释理财概念的基础上,阐述了保险理财的必要性,并从保障性、安全性、收益性等方面,分析和总结了保险理财产品的优势。     

社会转型期大学生自我教育现状及其实现途径

加强和改进大学生思想政治教育关系到国家和民族的前途命运。随着社会转型的深入,针对大学生自我教育令人担忧的现状,笔者着重从社会转型的角度对其消极影响进行了原因分析,最后提出了四种可行的实现途径,即对话理解法,实现疏导结合;自我管理法,实现劳逸结合;体验激励法,实现知行结合;咨询调适法,实现防治结合。     

基于语块教学的模拟演练法——地方院校大学英语教学实证研究

语块是程式化的语言单位,是语言教学的范例材料。基于语块教学的模拟演练法将语言基础知识融入到语言操练活动中,避免了"先基础,后应用"的教学弊端,有利于缩短学生语言知识和技能转化的周期,提升英语学习的自我效能意识,因而切合地方院校大学英语教学的实际需要。概述该方法的基本概念、理论依据和具体的实施原则,结合教学实验进行有效性验证。     

基于分形高斯噪声叠加的蒙特卡罗模拟定价

为了提高蒙特卡罗模拟定价的精度和效率,用循环嵌入方法快速精确地生成分形高斯噪声,进而叠加合成分形布朗运动,在此基础上运用蒙特卡罗方法模拟金融产品价格运动轨迹.通过对国电电力认购权证(国电CWB1)进行100个交易日模拟定价的结果表明,该方法比标准布朗运动能获得更高的定价精度.     

不确定条件下不连续创新项目期权价值优化模型

为探讨不确定性对不连续创新项目期权价值及投资策略的影响,通过引入泊松跳跃过程模拟项目价值的不连续变化建立了不连续创新项目的期权价值优化模型,将技术、市场、组织与资源不确定性分别表示为项目产业化成功率、项目价值和投资成本的不确定性,然后具体解析了不连续变化的跳跃强度、跳跃幅度、跳跃幅度波动率等不确定性对不连续创新项目最优投资策略的影响以及不确定性与期权价值的关系,最后通过蒙特卡罗模拟检验了模型的有效性.模型将现有研究扩展到投资成本亦为不确定的情形,可为不连续创新项目投资和项目价值与风险评估提供决策参考.     

基于表观特征的单目视觉算法实现的注视方向估计

视线跟踪作为一种重要的人机接口模式,能够提供丰富的人机交互信息.提出了基于单目视觉的视线跟踪方法( Monocular Vision Approach,MVA).从眼部图像提取的表观特征,再经过支持向量回归( Support Vector Regression,SVR)计算实现可头部动作的注视方向估计.本方法仅用一个摄像机采集一副人脸图像作为输入数据,输出的计算结果是人的头部姿态和注视方向,以摄像机坐标系为参照系.采用的表观特征是基于方向二值模式( Directional Binary Pattern,DBP)算法,解析瞳孔在眼窝中运动引起的图像纹理变化.视线跟踪方法首先将双眼分割出来,并编码成高维的方向二值模式特征,最终通过支持向量回归作为匹配函数计算注视视角.共有11个人共23 676回归样本,按照姿态分成5个聚类集合.实验结果显示,基于本方法进行注视方向估计可以获得3°的测试误差.