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981.
多调频斜率chirp信号在双正交Fourier变换(biorthogonal Fourier transform,BFT)域内具有良好的正交性,以此特性能够显著提高chirp调制效率.文中分析了多进制chirp-rate信号的BFT检测性能,并证明BFT正交性在实际的宽带多径信道下会遭到破坏,导致检测输出同时存在码间串扰和码内互扰,通过对多径下的BFT输出信号建模,提出一种抗干扰检测算法.仿真和分析表明,BFT在检测多进制chirp-rate调制信号时具有出众的检测性能,以及在多径环境下改进算法能够有效克服其缺陷,改善了误码率性能. 相似文献
982.
很多microRNA (miRNA)基因在基因组上紧密排列形成miRNA基因簇,mir-430是目前已发现的最大miR-NA基因簇,但其起源和进化方面却是未知的.为了揭示mir-430基因簇的起源及其在相关物种的进化关系,文中基于miRNA序列同源保守的特点,采用BLAST程序在NCBI基因数据库中搜索mir-430序列,在14个物种中共搜索到35个mir-430基因序列,这14个物种都为硬骨鱼类.多序列对比发现mir-430基因簇成熟序列的第2到第8位碱基以及第16到第22位碱基为保守序列.进化分析表明七鳃鳗的pma-mir-430基因可能是此基因家族最早出现的基因形式,并且pma-mir-430e可能是其他物种mir-430基因的祖先基因.祖先基因经过个别碱基的缺失及突变、串联重复和大片段重复等方式形成了mir-430基因簇.该研究通过分析不同物种中mir-430基因簇的特征,揭示mir-430基因簇的分子进化规律,为其调控网络和功能研究提供理论基础. 相似文献
983.
通过对国际经济与贸易专业部分大二、大三学生学习兴趣与46门课程相关性调查,得到各课程与专业的相关系数,由此将课程分为相关性最强的课程、相关性较强的课程、有一定相关性的课程、相关性不强的课程,根据相关性数据对课程作聚类分析。据此,将专业课程体系重构为四个模块,并提出了相应的教学策略。 相似文献
984.
运用数理统计等方法,对2013年澳网女单8强进行了聚类和比较分析.结果显示,发球时速和制胜分的差距是当今高水平女子网球运动员之间技术水平存在细微差距的主要原因.另外,李娜的技战术水平已达世界一流水平,提高发球速度仍是其下一步努力的方向. 相似文献
985.
聚类分析是一种寻求客观分类的方法,它是多元统计分析中三大实用方法之一。本文首先对聚类分析的各种算法进行分类与介绍;然后总结了聚类分析在经济、生物、电子商务、保险等方面的一些应用,并对两类应用较广泛的聚类算法进行对比分析;最后结合SPSS软件,分别运用系统聚类法和 K-均值聚类法对我国31个省区经济发展水平进行分类,发现二者分类结果相同,且与我国现阶段各省各地区经济发展现状吻合度较高。 相似文献
986.
合成了新型荧光分子二苯甲醛叉丙酮2.4-二硝基苯腙,产物经IR、1H NMR和元素分析表征,通过了荧光光谱测定,结果显示其对铜离子有选择性识别作用。 相似文献
987.
表面肌电信号(sEMG)是神经肌肉活动发放的生物电信号。本文从信号产生的根源出发,建立FIR模型,该模型的输入为信号源是不可测的,为了克服该不足本文提出采用盲辨识的方法辨识模型系数,以该系数作为表面肌电信号的特征,对6种手势动作识别分类,实验表明,该方法运算量小,分类能力较好。 相似文献
988.
用TPSSTPSS密度泛函方法, Pu离子和H2O分子分别采用相对论有效原子实势(RECP)和6-31g基组, 研究了Pu(H2O)53+和Pu(H2O)54+ 团簇溶剂化和非溶剂化效应中的几何结构及紫外可见吸收光谱. 计算结果表明: 水溶剂环境对Pu(H2O)53+及Pu(H2O)54+ 团簇的几何结构影响都比较明显. NBO电荷分析表明水分子与钚离子之间没有直接的电荷转移. 所研究团簇的未配对电子都占据5f轨道. 在气相及水溶剂环境下, 所研究团簇的紫外可见吸收光谱存在较大差距. 主要的吸收峰大都源于f电子之间的跃迁. 相似文献
989.
从湖北某矿区植物根际土壤中筛选到了一株多种重金属抗性菌株CL01.根据形态学特征和16S rDNA序列比较了结果,鉴定其为Achromobacter xylosoxidans.当土壤所含铜浓度为75 mg/kg时,接种菌株CL01可以促进紫云英根延长,增加植株高度,提高紫云英的生物量.菌株CL01通过减少根际土壤可吸收的铜含量,减少了铜在紫云英根部的聚集,说明该细菌提高了植物的抗铜能力. 相似文献
990.
侯彩虹 《东华大学学报(英文版)》2014,(2):147-151
Traditional clustering method is easy to slow convergence speed because of high data dimension and setting random initial clustering center. To improve these problems, a novel method combining subtractive clustering with fuzzy C-means (FCM) clustering will be advanced. In the method, the initial cluster number and cluster center can be obtained using subtractive clustering. On this basis, clustering result will be further optimized with FCM. In addition, the data dimension will be reduced through the analytic hierarchy process (AHP) before clustering calculating. In order to verify the effectiveness of fusion algorithm, an example about enterprise credit evaluation will be carried out. The results show that the fusion clustering algorithm is suitable for classifying high-dimension data, and the algorithm also does well in running up processing speed and improving visibility of result. So the method is suitable to promote the use. 相似文献