数字调音软件的开发与应用

上世纪末，美国设计的系列钢琴调律软件以其操作简单，分析精准曾经引领潮流。作为一种跨时代的软件设计，与计算机成功的结合，为二十一世纪钢琴调律的发展奠定了基础。本文从此软件的特点、操作方法及优缺点等方面来分析国内的调音软件的发展趋势。     

关于一类扩散过程的随机变分计算

对一类比较广泛的随机微分方程的解进行了随机变分计算，在一定条件下得到了相应的分部积分公式．     

一类双参p-Laplacian方程正解的存在性与多解性

利用上下解方法与临界点理论,研究一类双参数的p-Laplacian方程的正解,在两个参数各自给定的范围内得到了正解的存在性与多解性.     

Bayesian integer frequency offset estimator for MIMO-OFDM systems

Carrier frequency offset （CFO） in MIMO-OFDM systems can be decoupled into two parts： fraction frequency offset （FFO） and integer frequency offset （IFO）. The problem of IFO estimation is addressed and a new IFO estimator based on the Bayesian philosophy is proposed. Also, it is shown that the Bayesian IFO estimator is optimal among all the IFO estimators. Furthermore, the Bayesian estimator can take advantage of oversampling so that better performance can be obtained. Finally, numerical results show the optimality of the Bayesian estimator and validate the theoretical analysis.     

二维BLOCH电子准经典霍耳输运的分支解及其分析

在非极低温情况下，数值求解二维Ｂｌｏｃｈ电子准动量在电场和磁场作用下满足的非线性方程组，结果呈现出奇特的非线性现象。在电场一定的情况下，随着磁场的增加，方程组不断以切分岔的形式出现新的分支解，并对这些分支解的稳定性进行了讨论，分析了在某些磁场强度附近电子准动量的跳变及其与电场强度的关系。     

次弹性力学的一个广义变分原理

本文利用 Truesdell 应力率给出了次弹性力学问题的一个广义变分原理,该原理是在现时构形上以率的形式给出,可用于建立大变形分析中适时的Lagrange 描述有限元公式。     

属性论在文本相似度计算中的应用

在文本信息检索中，相似度是用以反映用户需求与数据库系统中文本内容的相近程度。相似度越大，表明文本越符合用户的需要，相似度越小，表明文本越不符合用户的需要。本文以属性论中的一个模型——属性重心剖分模型(又称属性坐标系)为基础，探讨属性论在文本相似度计算中的应用。     

平面波在中心力场中弹性散射的分波展开式的直接证明

由亥姆霍兹方程的平面波解和球面波解，直接证明了平面波在中心力场弹性散射条件下的分波展开式，并阐明了其物理意义。     

卫星移动通信中基于前导的定时同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中应急数据每帧长度一般为ns级或s级不等,如果无法检测到数据帧的准确到达时刻,便有可能丢失掉整帧数据的问题,提出了一种基于OFDM符号前导的联合检测同步算法(combined detecting synchronization OFDM-based preamble,CDSOP).该算法在利用改进的发送帧前导结构完成粗定时,在粗定时的基础上对接收的数据帧进行细定时,即可完成对OFDM符号定时同步的联合检测.仿真结果表明,在卫星信道环境下,该算法在定时估计标准误差等方面表现出了较好的定时同步性能.     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.