大气对激光传输产生光强闪烁、光束漂移及光斑扩展等影响,严重限制了激光通信、激光测距等系统的工作性能。因此全面开展大气信道中激光传输特性研究是十分重要和必要的。主要研究建立了大气吸收、大气散射衰减效应理论模型及光强起伏、光束漂移和光斑扩展等大气湍流效应影响模型。在分析各模型的基础上,重点进行大气吸收、散射理论模型的仿真和大气湍流对激光传输特性影响模型的仿真。仿真结果表明:大气的吸收和散射将对功率产生衰减;大气抖动引起的激光散斑效应、光束偏折和扩展效应将影响跟踪精度和视轴对准精度;大气湍流引起的光功率波动效应

结合GRACE卫星数据和全球陆面数据同化系统GLDAS数据,反演了2004―2009年连续72个月的海河流域地下水储量变化。 在此基础上,结合2004―2009 年海河流域水资源公报的降水量、地下水开采量数据,建立了地下水年开采量与GRACE地下水储量年变化、年降水量的二元回归模型。 利用GRACE卫星数据和GLDAS数据反演的地下水储量年变化与由地下水位观测数据计算出的地下水储量年变化相关性较强,其R2 为0.804;基于GRACE地下水储量年变化数据与年降水量数据,对地下水年开采量的估算结果良好,建立

在现代通信技术的发展中，FPGA（现场可编程门阵列）因其灵活性和高性能逐渐成为实现各种通信系统的关键技术之一。特别是在银行业务处理中，FPGA技术可应用于构建高效的叫号系统，从而提升银行服务质量与客户满意度。本文档将详细介绍如何运用FPGA技术实现银行叫号系统的模板设计。 文档提出系统整体设计原理，包括排队系统的基本功能和工作原理。排队系统是银行叫号系统的核心，它需要完成顾客的排队登记、叫号显示、以及提醒等操作。系统工作原理部分，将解释整个叫号系统是如何响应顾客的到来，以及如何调度与分配银行职员的服务工作。 接下来，文档详细阐述了电路硬件模块设计。这一部分是整个FPGA实现的基础，涉及到业务调度模块、排队子系统模块、工作人员服务模块以及业务提醒模块。在业务调度模块设计中，时钟电路和复位电路是稳定运行的前提；排队子系统模块负责记录顾客的业务类型和排队序列；工作人员服务模块则处理柜员的操作流程；业务提醒模块包括LCD液晶屏单元和语音播放单元，它们分别通过视觉和听觉的方式通知顾客与工作人员。 在电路硬件模块设计的基础上，整体电路图的设计是整合上述硬件模块的关键步骤，这需要精确的布局和布线来确保信号的完整传输和模块间的有效通讯。 除了硬件设计，系统软件设计同样重要。文档中指出通信协议的选择和定义，业务调度系统程序设计，排队子程序设计，服务子程序设计以及业务提醒子程序设计，这些都需要根据银行的实际业务需求和流程来编写和优化，以确保整个系统的高效和稳定。 文档展示了电路仿真成果，这是在硬件设计和软件编程完成后进行的验证步骤，以确保叫号系统能够正确无误地运行在FPGA上。 文档全面地阐述了使用FPGA技术实现银行叫号系统的设计与实现过程，从系统设计原理、硬件模块设计、整体电路设计到软件程序设计，再到最终的电路仿真验证，这些环节都是确保银行叫号系统高效运行的关键。

介绍了一种新的信号处理方法- 基于广义解调的时频分析方法, 并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号, 然后采用最大重叠离散小波包变换( Maximal overlapdiscrete wavelet packet transform, 简称MODWPT) 对广义解调后的信号进行分解, 得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号, 再对各个单分量信号进行逆广义解调, 进一步求出瞬时频率和瞬时幅值, 从而

为了深人研究永磁型无轴承电机的设计方法及控制策略，提出了计及定、转子定位偏心的悬浮力解析模型及该解析模型中悬浮绕组参数的设计方法。该方法基于永磁型无轴承电机悬浮力产生机理和电磁场有限元分析，进行电机设计，得到永磁型无轴承样机的系统参数。在此样机系统基础上。讨论了转矩控制子系统的转子磁场定向矢量控制、悬浮控制子系统的模糊自调整比例～积分一微分（PID）控制策略，并进行了悬浮运行实验，结果表明该设计参数与实际样机参数基本吻合，验证了该设计方法的正确可行性，该控制策略有效地解决了无轴承电机模型复杂、参数时变等实

针对永磁型无轴承电机设计中转矩绕组和悬浮绕组设计的特殊性，提出了一种永磁体厚度优化设计新方法。该方法基于永磁型无轴承电机运行原理，进行了永磁型转子结构、悬浮绕组和永磁体厚度优化的设计。导出了计及定、转子定位偏心的永磁型无轴承电机悬浮力的解析模型，通过对磁悬浮力与悬浮绕组电流和转子偏心关系的电磁场分析，来验证该模型的精确度，并应用该模型建立了永磁型无轴承电机的控制系统。仿真结果表明，该设计方法提高了永磁型无轴承电机的转矩和悬浮性能，降低了设计的复杂性，且样机具有良好的动、静态悬浮特性。

基于Pro/E软件建立了直齿圆柱齿轮的三维实体模型,并利用ANSYS软件中的导入功能建立了直齿圆柱齿轮的三维有限元模型.通过对齿轮有限元模型的动力学模态分析,求出了齿轮的各阶固有频率和对应的主振型,可作为在机构设计过程中使外界激励响应的频率避开齿轮的固有频率的理论参考,从而避免齿轮所在的传动系统发生共振现象.同时通过求解结果测定了其径向变形的最大变形程度,并得到了von Mises应力的最大值及其应力分布图,为齿轮机构的设计提供了理论依据.

应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测，以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例，与最近邻算法（NPA）进行了对比，发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下，所花费的时间和时间增加值远小于NPA，是研究客户流失预测问题的有效方法。 ### 基于简易支持向量机的客户流失预测研究 #### 一、研究背景与意义 客户流失预测是企业客户关系管理中的一个重要环节，它能够帮助企业提前识别可能离开的客户，从而采取措施减少客户的流失，提升企业的经济效益。随着信息技术的发展，机器学习技术在客户流失预测中的应用日益广泛。支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习方法，在处理非线性、高维模式识别问题以及小样本问题上具有独特的优势。 #### 二、简易支持向量机（SSVM）简介 简易支持向量机（SSVM）是一种优化后的支持向量机算法，旨在解决传统SVM在处理大规模数据集时面临的计算复杂度和内存消耗问题。SSVM通过采用特定的迭代策略和优化技术，将原始的大规模问题分解为多个小规模的子问题，并逐步求解这些子问题来逼近最优解。这种方法可以显著降低计算时间和内存需求，同时保持较高的预测准确性。 #### 三、研究方法 本研究以国外电信公司的客户流失预测为例，采用了简易支持向量机（SSVM）作为预测工具，并与最近邻算法（NPA）进行了比较。研究发现，SSVM不仅能够在获得与NPA相近预测准确率的情况下，还大幅减少了所需的计算时间和资源消耗。这意味着SSVM是一种更高效、更实用的客户流失预测方法。 #### 四、SSVM与NPA的对比分析 1. **准确性**：SSVM和NPA都能达到较高的预测准确率，但在具体的测试案例中，两种方法的准确率差异不大，表明SSVM在保证预测效果的同时，具有更好的性能优势。 2. **计算效率**：SSVM相较于NPA，其计算速度更快，特别是在处理大规模数据集时，这种优势更为明显。这是因为SSVM采用了高效的迭代策略，能够有效减少不必要的计算步骤。 3. **内存消耗**：SSVM通过对大规模问题的分解处理，减少了存储核矩阵所需的内存，从而降低了对硬件资源的需求。 4. **稳定性**：SSVM基于结构风险最小化原理，这有助于提高模型的泛化能力，使得预测结果更加稳定可靠。 #### 五、结论与展望 本研究证实了简易支持向量机（SSVM）在客户流失预测中的有效性。相比于传统的支持向量机和其他机器学习算法如NPA，SSVM不仅保持了较高的预测准确率，而且在计算效率和资源消耗方面表现更优。这一研究成果对于电信公司等需要处理大量客户数据的企业来说具有重要的实践意义，可以帮助它们更有效地管理客户关系，减少客户流失，提升竞争力。未来的研究可以进一步探索SSVM在其他领域中的应用潜力，如金融风控、医疗健康等，以及如何结合其他先进的机器学习技术和大数据处理技术，进一步提升预测模型的性能和适用范围。

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上，使用叶绿素荧光理论对其进行了改进，建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型，并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。

在对称a稳定分布噪声的假设下，现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向(DOA)估计. 为了解决这一问题，基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想，结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法，实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计仿真实验验证了该方法的有效性 ### 冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计 #### 摘要与背景 本文讨论了在对称α稳定分布噪声环境中，如何有效地进行均匀圆阵相干信源的波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计。在这样的噪声环境下，传统的基于共变系数（Robust Covariance, ROC）和分数低阶矩（Fractional Lower Order Moments, FLOM）的MUSIC算法无法有效应用。为此，提出了两种新的算法：基于共变系数的模式空间平滑算法（ROC-MODESPACE-SS）和基于分数低阶矩矩阵的模式空间平滑算法（FLOM-MODESPACE-SS）。这两种算法通过结合模式空间变换算法和空间平滑算法的思想来解决相干信源的DOA估计问题，并且在冲击噪声背景下实现了有效的估计。 #### 关键概念解释 1. **冲击噪声**：冲击噪声是指那些具有非高斯分布特性的噪声，通常在实际环境中更为常见，例如大气噪声、海杂波噪声和无线信道噪声等。这类噪声的特点是峰值较高，且可以用对称α稳定分布来建模。 2. **对称α稳定分布**：这是一种特殊的概率分布函数，其中α表示分布的特征指数。在α稳定分布中，只有当α=2时才对应于高斯分布，其他情况下，分布会表现出更重的尾部，即更高的峰值和更频繁的极端值。 3. **MUSIC算法**：Multiple Signal Classification（MUSIC）是一种经典的子空间估计方法，被广泛用于信号处理中进行DOA估计。它通过构造信号和噪声的子空间来区分它们，并利用这些子空间的信息来估计信号的方向。 4. **ROC-MUSIC**与**FLOM-MUSIC**：这是两种改进的MUSIC算法，旨在提高在非高斯噪声环境下的性能。ROC-MUSIC基于共变系数，而FLOM-MUSIC则基于分数低阶矩矩阵来构造信号子空间。 5. **模式空间变换算法**与**空间平滑算法**：这两种算法都是用来处理相干信源问题的技术。模式空间变换算法通过将阵元空间变换到相位模式空间来解决相干问题；空间平滑算法则通过虚拟阵列技术减少信源之间的相关性。 #### 方法介绍 - **ROC-MODESPACE-SS**：此算法首先采用空间平滑技术来减少相干信源的影响，然后通过模式空间变换将原始数据转换到相位模式空间，在这个空间里利用ROC-MUSIC算法来进行DOA估计。 - **FLOM-MODESPACE-SS**：与ROC-MODESPACE-SS类似，此算法也采用了空间平滑和模式空间变换技术，但最后使用的是FLOM-MUSIC算法来进行DOA估计。 #### 实验验证 为了验证提出的两种算法的有效性，文中进行了仿真实验。实验结果表明，相较于传统算法，新提出的ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS算法在冲击噪声背景下能更准确地估计相干信源的DOA，尤其是在高相干度和低信噪比的情况下表现更加突出。 #### 结论 本文针对冲击噪声背景下的均匀圆阵相干信源DOA估计问题，提出了两种新的算法：ROC-MODESPACE-SS和FLOM-MODESPACE-SS。这两种算法通过结合空间平滑技术和模式空间变换技术，有效地解决了相干信源DOA估计的问题，并且在实验中展示了良好的性能。这对于在复杂噪声环境下提高阵列信号处理系统的性能具有重要意义。