消费技术视野中的传媒教育

技术消费是技术哲学、传媒经济学和消费经济学边缘产生的概念。消费技术视野中的传媒教育是对以商品符号的增值为主要特征的现代消费社会的描述以及试图在物的消费中建立社会秩序和社会结构的学说引起的技术消费的积极思考和技术消费下的传媒教育的讨论。     

元杂剧中文人与倡优爱情婚姻观所蕴含的社会内容

元杂剧中的一系列士子与倡优的爱情戏,以独特的视角展现了元代文人的爱情婚姻观,深刻体现了元代社会生活的内涵。通过分析元代士妓爱情戏,来阐述文人形象、倡妓形象和商人形象所蕴含的社会内容。     

转变教师态度,促进大学生自主学习

实现大学生自主学习是现在大学英语教学改革的目的和要求,本文主要阐述了大学生自主性英语学习的现状,大学生自主学习中教师态度所存在的问题,提出转变教师态度可以促进大学生自主学习的养成,并且给教师如何转变态度提出了三点建议：教师介入,教师自主以及教师反思。     

投资系统的稳定性分析

利用初值比较法分析了投资系统发展方程在定常状态下解的渐近稳定性，得到了当时间趋于无穷时其解的极限是存在的，且在空间Ｃ１［０，ａｍ］上是全局渐近稳定的。     

使用单点定位误差补偿提高姿态测量精度

提出采用补偿单点定位误差的方法提高GPS姿态测量系统的精度。介绍GPS姿态测量系统的直接计算法,然后采用Z变换增强FASF算法求解载波相位整周模糊值,最后给出了采用补偿单点定位误差的GPS姿态测量系统的系统流程和计算机实验结果。实验表明,提出的方法可有效地提高姿态测量系统的测姿精度。     

卫星耦合运动姿态对星载SAR多普勒参数的影响

为给SAR成像过程的运动补偿提供依据 ,通过建立卫星姿态的运动学方程和姿态的动力学方程 ,离散后获得卫星的姿态变化规律 ,进而分析卫星三姿态 (俯仰、横滚、偏航 )对星载SAR的Doppler参数的影响。最后得出卫星姿态运动对星载SAR的多普勒参数影响的仿真结果 ,从普遍意义上得出了卫星的姿态对星载SAR成像时的影响。     

基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.      

基于同步姿态测量的地空三分量电磁接收系统设计

针对地空三分量电磁探测对接收信号高速、同步、大量存储、同时记录线圈姿态信息的需求,提出了带有高精度同步姿态测量的全波形地空电磁探测数字接收系统。设计了针对地空电磁法的模拟信号调理电路,通过两片同步驱动的高速24位AD芯片实现三通道高速采样,由FPGA实现了大量数据的实时传输。设计了同步姿态测量装置,可实时同步存储线圈姿态数据。实测结果表示,该数字采集系统能满足三个通道全速192 k Hz的采样率采集电磁数据、以100 Hz的采样率得到同步的线圈姿态数据,并通过实地野外实验证明了该系统可以完成含姿态测量的地空电磁三分量数据采集工作。     

消费者危机感知风险对在线评论效果的影响

突发公共事件中在线评论的效果受到消费者对危机风险的感知程度的影响突显.构建消费者危机感知风险情景下的在线评论内容对消费者购买决策的影响模型,运用多元回归分析模型和Bootstrap分析进行验证,探讨评论长度、评论丰富度、评论回复等在线评论内容对消费者购买的影响,同时考虑评论有用性的中介作用以及外在感知风险和内在感知风险的调节作用.结果表明:评论有用性有中介作用,外在感知风险起正向调节作用,内在感知风险起负向调节作用,且外在感知风险对消费者购买的影响更大.突发公共事件会放大在线评论对消费者在线购买的影响,电商应加强在线交易服务和对在线评论的监管,降低消费者在线购物感知风险,促进电子商务稳定有序持续发展.     

用于人体姿态检测的微波雷达研制

为实现微波雷达应用场景的多样化和智能化,将微波雷达技术与姿态检测功能相结合,设计了一款能大幅度降低算法复杂度,并可以实现基本人体姿态检测功能的多普勒微波雷达。该微波雷达主要包含扇形波束天线、一体化微带混频电路、人体信号检测电路、姿态检测功能的逻辑实现等单元电路。整体电路分别使用电路仿真软件High Frequency Structure Simulator、Advanced Design System、Multisim进行仿真优化。最后经过系统集成测试可以得知,在5.8 GHz的工作频率下,在系统的探测区域内可以输出能被单片机检测的15~40 Hz范围内的人体移动信号、1~7 Hz范围内的人体微小动作信号以及250~500 mHz范围内的人体呼吸信号。这些人体信号可用于智能家居系统中人体的行为预测和智能医疗领域中病人的呼吸检测等方面。