多载波DS-CDMA中的交织器设计

多载波直接扩频序列码分多址 (DS- CDMA)是一种结合正交频分复用 (OFDM)的调制方式和 DS- CDMA的多址方式而产生的宽带 CDMA传输方式。该文结合下行多载波 DS- CDMA的特点 ,提出了最优交织器的设计准则 ,推导出了它的最优解和相应的最优性能。给出了一种只需排序操作就可以实现次最优交织器的设计方法。理论分析和仿真结果表明 ,当频域分集数 P小于信道阶数 L 时 ,优化后的交织器能有效地提高系统的分集增益 ,并使系统的性能逼近P=L 时的最优性能。当 P≥ L 时 ,等间距交织器就是最优交织器。     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

基于多分辨分析的有限长信号小波快速算法

本文根据多分辨分析理论,通过对小波变换快速算法的分析,推导出了适合计算机软件编程的正交小波快速算法的矩阵表达形式。通过计算机编程,对一含有突变点的有限长弹性波信号进行分解、重构,结果表明该算法能正确判断出突变点的位置。     

籼型多分蘖矮秆突变体的遗传分析及其相关生理特性

籼型多分蘖矮秆突变体“佳禾丛矮”(Jiahecongai,JHCA)是本研究室在进行成熟花粉辐照诱变育种过程中发现的.遗传分析表明,JHCA同时携带互不等位的半矮秆基因sd-1和另一个由核基因隐性突变造成的多分蘖矮秆基因,暂命名为xmd(t).从JHCA与野生型高秆品种“广场13”(GC13)的杂交后代中分离出只带xmd(t)且遗传稳定的单基因型突变品系“新佳丛”( Xinjiacong,XJC).为揭示xmd(t)突变所造成的多分蘖与茎秆矮化协同出现的机理,对XJC的相关生理特性进行了分析.全生育期去除分蘖芽的试验表明,突变体植株的矮化是由于或部分由于过多分蘖的发生所造成的,该突变体的实质是多分蘖突变体.显微分析和田间分蘖动态观察表明,突变体多分蘖特性的形成是由于分蘖芽发生更早、分糵级数多、分蘖节位更高,且分蘖持续时间更长所造成的.本研究也表明,多分蘖矮秆突变体是研究水稻分蘖分子机理的理想材料.     

基于异频相位处理的高精度频率测量系统

提出了一种基于异频相位处理的高精度频率测量系统的设计方案.在异频鉴相技术的基础上,通过脉宽调整电路减少相位重合点簇中的脉冲个数和附加相位控制电路有效捕捉最佳相位重合点,降低了计数闸门动作的随机性,极大地提高了系统的测量精度.新方案结合现场可编程门阵列片上技术,既保留了相位重合检测技术克服±1个计数误差的优越性,同时也提高了测量速度,简化了测量设备,降低了成本和功耗.实验结果和分析表明了新方案设计的科学性和先进性,其实际测量精度可达10-13s-1量级,明显优于传统测频方法的测量精度,具有广泛的应用和推广价值.     

多层厂房振动分析设计

多层厂房振动分析设计龚维明，刘郁馨，吕志涛（东南大学土木工程系，南京２１００１８）本文针对多层厂房振动问题，采用有限元法进行楼层的竖向振动分析，采用随机振动理论进行厂房的水平振动分析，应用可靠度理论对振动位移进行控制．厂房使用良好，证明多台高速织机可...     

基于多输出端差动差分电流传送器的模拟电感

为在电路中消除无源电感器，以利于实现电路全集成，提出了一种基于多输出端差动差分电流传送器(MDDCC)的模拟电感电路，并用其和差动差分电流传送器(DDCC)实现的模拟电感构成了连续时间高通滤波器。用PSPICE仿真分析比较了两种模拟电感构成的高通滤波器的特性，仿真结果表明，提出的电路方案在组成高通滤波器时幅频特性优于DDCC。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

一类不确定性决策问题的变权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础,探讨了多属性决策问题中所包含的不确定性可以用灰色模糊数表示的情况,提出了基于灰色模糊信息的多属性决策的概念.利用分析方法和技巧,融合变权和熵权误差分析法,构建了灰色模糊多属性决策问题的算法,直接由灰色模糊决策矩阵确定变权的基础权重和上确界,使算法在理论上更加严谨可靠,为不确定型多属性决策方法研究提供了一条新思路.给出的算例说明了算法的可行性.     

概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.