浅谈《版面构成》课程对学生创造性思维的培养

版面构成是设计专业中的一门重要课程。根据学生特点并结合本专业实际,从实践入手,对教学方法进行改革,可以使学生既懂得设计技术,又能以民族传统文化为契机进行设计创作,从而为社会培养高素质设计人才。     

基于CP重构的高时间传输效率CP-UFMC接收方法

针对循环前缀（cyclic prefix, CP）不足的情况对循环前缀通用滤波多载波（cyclic prefix-universal filtered multi-carrier, CP-UFMC）系统的影响进行了数学推导,提出了一种基于CP重构的高时间传输效率CP-UFMC接收方法来改善系统性能,并进一步研究了选择性重构方法的性能。之后仿真研究了不同CP长度,不同载波频率偏移和不同正交振幅调制阶数时的系统误符号率（symbol error rate, SER）表现。仿真结果表明,基于CP重构的CP-UFMC接收方法可以改善CP不足导致的系统SER恶化问题,使其接近CP充足时的SER,并优于对比的其他通用滤波多载波系统接收方法。     

两类乘积图的符号控制数

设G=(V,E)是一个图,一个双值函数f:■,如果对任意顶点v∈V,均有■成立,则称f为图G的一个符号控制函数。图G的符号控制数定义为■为图G的一个符号控制函数}。通过列举图例验证了以往研究中的部分结果是错误的,并重新确定了两类乘积图C_n×P_3和P_n×P_3的符号控制数。     

几类允许代数正的符号模式矩阵

考虑三对角符号模式矩阵和爪形符号模式矩阵,讨论了三对角符号模式矩阵和爪形符号模式矩阵是否允许代数正.借助组合矩阵论和图论的方法,给出了这两类符号模式矩阵允许代数正的必要条件.最后,分别给出了n阶三对角符号模式矩阵和n阶爪形符号模式矩阵允许代数正的等价条件.     

建立一类挠性航天器面向控制的仿真环境

建立了一类挠性航天器大范围快速机动的动力学模型和面向控制的仿真模型。在柔性体的变形场中计及耦合效应,采用拉格朗日原理和有限元方法建立挠性航天器的一次近似动力学模型,并利用符号推演技术自动生成动力学模型和面向控制的仿真环境。理论计算和数值分析表明,柔性体变形场中的二次耦合项是导致系统产生动力刚化效应的根本原因。     

关于Diophantine方程x~3+1=114y~2

利用递归数列、同余及Pell方程解的性质证明了丢番图方程x 3+1=114y2仅有整数解(-1,0).     

基于小波变换的MPSK符号率估计方法

数字调制信号的参数估计是非协作通信的研究重点,符号率估计是信号调制方式识别及正确解调信号的重要参数。小波在时域和频域具有优良的局部化特征,适用于信号瞬时变化特征提取。现有的使用Haar小波的符号率估计算法中都假设码元是矩形脉冲,没有考虑实际通信系统脉冲成形滤波技术的影响。针对上述问题,在带限系统模型下,考虑了脉冲成形滤波技术对信号产生的影响,使用适合带限系统信号瞬时变化特征提取的具有高阶消失矩的Daubechies(dbN)小波,结合FFT算法,提出了一种MPSK符号率估计方法。仿真结果表明,使用该符号率估计方法要比使用Haar小波性能更优越。     

关于Diophantine方程x3-1=3py2

利用同余及勒让德符号的性质等初等数论的方法,得到了丢番图方程x3-1=3py2无正整数解的4个充分条件 ,推进了该类三次丢番图方程的研究.     

短波差分跳频系统序列译码的性能分析

基于短波差分跳频系统,提出了一种适于该系统的序列译码方法,并设计了适合序列译码的G函数。在加性白高斯噪声（additive white Gaussion noise, AWGN）信道和频率非选择性瑞利慢衰落信道条件下,对其比特误码率P_b性能进行了理论分析与数值仿真。仿真结果表明差分跳频的频率之间的相关性使其系统获得了一定的误跳纠正能力;如对于可用频率数为4、每跳传输1 bit的差分跳频系统,在AWGN信道条件下,当信噪比约为10 dB时,序列译码的P_b可达到10^-4,相对于逐符号译码的性能改善为2.5 dB;在瑞利信道条件下,当信噪比约为18 dB时,序列译码的P_b可达到10^-3,相对于逐符号译码的性能改善为15 dB,相对于逐符号译码,在短波差分系统中使用序列译码方法的效果更优。     

基于符号模型检测的SDG模型可诊断性验证

由于定量信息和非线性因果关系的丢失,符号有向图（signed directed graph, SDG）模型的可诊断性需要进一步地进行校核与验证。为此,提出了基于符号模型检测的SDG模型可诊断性形式化验证方法。首先定义了SDG模型的有限状态变迁系统形式化描述,建立了符号模型验证器（symbolic model verifier, SMV）模型;其次利用SDG的深层知识,构造了可诊断性函数,设定了可诊断性上下文,给出了可诊断性定义。然后,构造了SDG耦合孪生SMV模型,定义了可诊断性的计算树时态逻辑公式,提出了验证算法SDGD_CSMV。最后,通过一个实例验证了可诊断性的判定和算法的有效性。