一种基于新训练序列的正交频分复用小区搜索方法

为了增加正交频分复用(OFDM)小区识别的数量,同时保持小区搜索的性能,设计了一种新的OFDM小区搜索方案.其核心思想是在载波上先加载称为"子载波模板"的伪随机序列,然后再加载频域差分序列.针对这种新的结构,该方案还设计了一种联合估计算法,可在性能保持不变的情况下,增加10~20倍识别小区的数量.     

基于倒谱距离窗移最小失真分割的语种辨识

提出一种语种辨识的新方法.采用一种无需对语音文件进行标注的方法,提出基于倒谱距离窗移最小失真分割子词,在语种辨识前端用子词的自动分割方法把语音信号分割成许多子词.对得到的所有子词进行聚类并对每一类建立一个隐马尔可夫模型（HMM）,最后利用得到的所有的子词模型对输入语音进行语种辨识.实验表明,该方法是一种简洁而且有效的语种辨识方法.     

我国精炼铜行业现状及发展趋势浅析

综述了近几年我国铜冶炼行业的生产、分布、贸易及供需平衡情况;阐述了国内产能规模在40万t以上的大型精炼铜生产商情况及发展动态;分析了过去10年中国精铜的价格走势及主要影响因素,对未来一段时期内的铜冶炼行业发展及价格趋势进行了初步预判,指出中短期内,我国铜冶炼行业将始终处于供大于求的态势,原料对外依存度提高、环保要求日趋严格、完全成本上涨等将成为制约我国铜冶炼行业发展的主要因素,预计未来一段时期内铜价将继续保持震荡走低的态势.     

一株高产抗菌活性物质链霉菌的初步分类鉴定

对一株土壤中筛选出的可以产抗菌活性物质的链霉菌进行了研究,测定了该菌的抗菌谱,发现该菌株对多种植物病原性真菌及细菌有拮抗作用,但对植物病原性真菌的抑制效果低于植物病原性细菌.通过形态特征、培养特征、生理生化特性及抑菌谱等系列比较,发现该链霉菌菌株与链霉菌属的黑胡桃链霉菌(Streptomyces nogalater)的特征基本相符;通过16S?rDNA序列比对,发现该菌株16S?rDNA与黑胡桃链霉菌的16S?rDNA同源性达99％.根据多项分类原则和系统进化树的构建分析,将该菌株暂归入黑胡桃链霉菌类.     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例,获取Web of Science论文数据库和德温特(Derwent)专利数据库2005—2019年收录的2812篇论文与专利数据,基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题,采用CiteSpace构建共现网络,从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测,进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术,通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

基于流量特征识别的哑终端安全管控系统

网络摄像头、网络打印机这类基于IP协议无用户交互界面的物联网哑终端通常基于嵌入式系统开发,存在程序固化难以更新、计算资源有限、采用简单的安全认证机制等问题,出现安全漏洞难以进行升级很容易被攻击者控制发起网络攻击.针对上述问题,本文设计并实现了基于流量特征识别的哑终端安全管控系统.该系统提取终端的流量特征,实现终端的身份鉴别和行为监管.在设备接入时,提取终端的流量静态特征实现身份鉴别;在设备接入后通过分析流量动态行为特征判断其是否存在异常行为.发现异常行为后阻断会话连接.该系统在实验环境和实测环境下性能均表现较好,设备识别准确率达到96.6%,异常检测准确率达到97.7%,可有效检测DOS、端口扫描等网络攻击行为.     

血橙中花色苷及黄酮类物质的结构鉴定

本文利用化学定性反应、HPLC-MS、GC以及FTIR等方法对血橙中花色苷及黄酮类化合物进行了鉴定。结果表明,血橙中主要含有8种花色苷和4种黄酮类物质,矢车菊素-3-葡萄糖苷和矢车菊素-3（6＂-丙二酰）葡萄糖苷是血橙中主要花色苷,芸香柚皮苷和橙皮苷是血橙中主要的黄酮类物质。     

半刚性基层沥青路面非连续结构强迫振动声效

为了无损、快速地识别半刚性基层沥青路面的结构非连续状态,实现病害预警和预养护,对冲击作用下路面板体强迫振动机理及其振动噪声特征进行了分析,并对单自由度路面系统的强迫振动微分方程进行求解.研究表明:因土基沉降、低温施工、压实不足等原因,沥青路面将产生结构内部及层间非连续病害；而非连续状态下的板体强迫振动噪声特征对冲击加载...     

基于信号稀疏性的EMT流型辨识

针对电磁层析成像流型识别率低的问题,提出基于信号稀疏性的EMT流型辨识方法.在Maxwell方程组电磁感应原理基础之上,用Comsol有限元仿真软件建立了带有8个电磁线圈的仿真模型.首先建立了几种不同流型的仿真模型并测量其电压值,将测量电压归一化后作为EMT流型辨识的判别依据;然后将其表示为稀疏性组合;最后通过信号稀疏性建立的数学模型求得最优解,从而实现流型归属.实验结果表明:本文方法能对环流、核心流等进行识别,且识别率较高,是一种值得进一步研究和推广的方法.     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。