比特币价格震荡背后的经济学逻辑

今年以来,比特币价格经历了过山车似的波动。新年第一周,比特币就从不足3万美元涨破4万美元;2月以来,比特币更是一路高歌猛进,2月22日再创纪录突破5.8万美元,但在40小时后跌破4.6万美元。回望2009年,一枚比特币的价格还不足1美分。彼时的比特币是一种对新型支付技术的大胆尝试,参与者以技术爱好者为主,相信去中心化、即时结算的比特币将成为未来世界的“理想货币”。     

我国股票市场行业间波动溢出效应研究——基于改进的EMD去噪方法

针对我国股市噪声交易能量较大、行业指数同步性较高的特点,提出改进的EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)去噪方法对行业数据进行处理,进而采用BEKK-GARCH模型分析金融危机前、金融危机期间、金融危机后三个阶段行业间波动溢出效应.研究表明,在降低股价同步性方面,改进的EMD去噪方法效果更佳;行业间波动溢出效应在金融危机期间显著上升,金融危机后回落;较之金融危机前,金融危机后传统制造业受产业链上游的波动溢出效应有所降低、受科研的波动溢出效应有增强的趋势.     

基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

集成有源负载放大器的研究

本文重点介绍了集成有源负载放大器的分析方法,并以镜像电流源为例详细介绍、对比了两种方法(图解分析法和微变等效电路分析法)。此外,介绍了用厄雷电压计算 Av 的简便方法。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。     

利用DA算法实现大规模FIR滤波器

分布式算法是一种广泛地应用在可编程逻辑序列（FPCA）和ASIC设计中计算乘积和的算法。DA算法的处理速度仅与输入的位宽有关，对于大规模乘积和的运算，其计算速度有着明显的优势。当输入位宽过大时，可以将DA算法改进成并串结构以获得更快的处理速度。该文对在FPCA中利用DA算法实现大规模FIR滤波器，提出了具体的实现方案。     

前置光放大器噪声及其光学滤波

讨论了半导体激光放大器作为前置光放大器的噪声特性及其光学滤波，并提出最佳滤波带宽的概念，实验结果表明，采用具有光学滤波器的前置放大器可使接收机灵敏度提高ＳｄＢ。     

光纤色散与OFDL信号处理

光纤色散对OFDL器件功能的影响并不总能忽略。对OFDL陷波器,在现有器件水平下,由于色散ND只能达到30dB左右,远低于测量系统的限制(>55dB)。利用陷波器,也可以测量光纤色散、该方法具有步骤简便、对器件要求低、精度高等优点。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．