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銻的兩鹼金屬化合物光陰極的性能
陶兆民
1979, 1(1): 48-50.  刊出日期:1979-03-19
正 一、鹼金屬元素(Li、Na、K、Rb、Cs)的性能 元素周期表中第一主族元素鹼金屬的性能有它的規(guī)律性。例如:按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,由于原子半徑逐漸增大,原子最外層電子與核之間的吸引力逐漸減小,因此,最外層電子則按Cs、Rb、K、Na、Li的順序比較易于脫離原子。它們表現(xiàn)出來的效果就是按Li、Na、K、Rb、Cs的順序,金屬性逐漸增強(qiáng),化學(xué)性逐漸活潑,逸出功逐漸變小,光電發(fā)射靈敏度逐漸增大,光譜響應(yīng)的峰值(峰)與閾值(閾)逐漸移向長波。鹼金屬元素的這些性能如表1所列
面向業(yè)務(wù)的彈性光網(wǎng)絡(luò)光路損傷感知能效路由策略
劉煥淋, 方菲, 黃俊, 陳勇, 向敏, 馬躍
2019, 41(5): 1202-1209. doi: 10.11999/JEIT180580  刊出日期:2019-05-01
關(guān)鍵詞: 彈性光網(wǎng)絡(luò), 物理損傷感知, 負(fù)載均衡, 頻譜分區(qū), 能耗

針對彈性光網(wǎng)絡(luò)中物理損傷導(dǎo)致業(yè)務(wù)頻譜利用率低和傳輸能耗高問題,該文提出一種面向業(yè)務(wù)的鏈路損傷感知頻譜分區(qū)(LI-ASP)能效路由策略。在LI-ASP策略中,為降低不同信道間非線性損傷,基于負(fù)載均衡設(shè)計(jì)一個(gè)綜合考慮鏈路頻譜狀態(tài)和傳輸損傷的路徑權(quán)重公式,根據(jù)調(diào)制方式的頻譜效率和最大傳輸距離構(gòu)造分層輔助圖,從最高調(diào)制等級(jí)開始,為高質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最大權(quán)重傳輸路徑;為低質(zhì)量業(yè)務(wù)選擇K條邊分離的最短能效路徑。然后,LI-ASP策略根據(jù)業(yè)務(wù)速率比值對頻譜分區(qū),采用首次命中(FF)和尾端命中(LF)聯(lián)合頻譜分配方式,減少不同傳輸速率業(yè)務(wù)間的交叉相位調(diào)制。仿真結(jié)果表明,該文所提LI-ASP策略在有效降低帶寬阻塞率的同時(shí),減少了業(yè)務(wù)傳輸能耗。

基于FPGA和2位串行分布式算法的實(shí)時(shí)高速二維DCT/IDCT處理器研制
向暉, 滕建輔, 王承寧
1999, 21(6): 797-805.  刊出日期:1999-11-19
關(guān)鍵詞: 現(xiàn)場可編程門陣列; 二維DCT/IDCT處理器; 分布式算法
本文在W.Li(1991)循環(huán)斜卷積算法和分布式算法的基礎(chǔ)上,通過軟件模擬和具體硬件設(shè)計(jì),利用FPGA完成了可用于高清晰度電視核心解碼器及其它信號(hào)與信息處理系統(tǒng)的88二維DCT/IDCT處理器的全部電路設(shè)計(jì)工作。它采用一根信號(hào)線控制計(jì)算DCT/IDCT,其輸入、輸出為12位,內(nèi)部數(shù)據(jù)線及內(nèi)部參數(shù)均為16位。
一種安全的群簽名方案
王曉明, 符方偉
2003, 25(5): 657-663.  刊出日期:2003-05-19
關(guān)鍵詞: 密碼學(xué); 群簽名; 偽造攻擊; 可注銷群成員
對Tseng-Jan(1999)的群簽名方案提出了一種新的偽造攻擊,任何人利用這種攻擊都能偽造出有效的群簽名。針對該文提出的偽造攻擊和Z.C.Li等人(2000)提出的偽造攻擊,對 Tseng-Jan的群簽名方案進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種新的安全群簽名方案。新方案不僅能抵抗各種偽造攻擊,而且保留了Tseng-Jan方案的主要優(yōu)點(diǎn),并且增加了群成員可注銷的特性。
一組基于廣義局部沃爾什變換的紋理特征
張志龍, 沈振康, 李吉成
2006, 28(6): 1031-1035.  刊出日期:2006-06-19
關(guān)鍵詞: 圖像處理;模式識(shí)別;廣義局部沃爾什變換;紋理特征
該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義,并在空域中對其加以推廣,用以提取圖像的局部紋理信息;然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析,并與Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類能力。
基于深度布隆過濾器的NDN網(wǎng)絡(luò)三級(jí)名字查找方法
吳慶濤, 師君如, 張明川, 王倩玉, 朱軍龍, 張宏科
2021, 43(12): 3597-3604. doi: 10.11999/JEIT200766  刊出日期:2021-12-21
關(guān)鍵詞: 命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 內(nèi)容名字查找, 深度布隆過濾器, 內(nèi)存消耗
為提高命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Name Data Networking, NDN)路由過程中內(nèi)容名字查找的效率,該文提出一種基于深度布隆過濾器的3級(jí)名字查找方法。該方法使用長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory, LSTM)與標(biāo)準(zhǔn)布隆過濾器相結(jié)合的方法優(yōu)化名字查找過程;采用3級(jí)結(jié)構(gòu)優(yōu)化內(nèi)容名字在內(nèi)容存儲(chǔ)器(Content Store, CS)、待定請求表(Pending Interest Table, PIT)中的精確查找過程,提高查找精度并降低內(nèi)存消耗。從理論上分析了3級(jí)名字查找方法的假陽性率,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能夠有效節(jié)省內(nèi)存、降低查找過程的假陽性。
信號(hào)DOA和極化信息聯(lián)合估計(jì)的降維四元數(shù)MUSIC方法
李京書, 陶建武
2011, 33(1): 106-111. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00242  刊出日期:2011-01-19
關(guān)鍵詞: 簡化矢量傳感器, 降維Q-MUSIC, 波達(dá)方向, 四元數(shù)
基于簡化電磁矢量傳感器陣列,該文提出了一種新的降維四元數(shù)MUSIC估計(jì)方法。文中引用了四元數(shù)的概念,利用四元數(shù)的正交特性能夠很好地描述矢量傳感器陣元的正交結(jié)構(gòu)這一優(yōu)點(diǎn),建立了電磁矢量傳感器陣列的四元數(shù)模型,利用降維Q-MUSIC (Quaternion-MUSIC)方法先對極化信號(hào)DOA進(jìn)行估計(jì),通過已經(jīng)估計(jì)出來的DOA信息,再借助傳統(tǒng)的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估計(jì)極化信息。從而依次獲得極化信號(hào)的4個(gè)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性。
LTE上行鏈路中基于探測參考信號(hào)的信噪比估計(jì)
田浩, 楊霖, 李少謙
2014, 36(2): 353-357. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00445  刊出日期:2014-02-19
關(guān)鍵詞: 無線通信, 信噪比估計(jì), 噪聲估計(jì), 長期演進(jìn), 探測參考信號(hào)
信噪比是衡量信道質(zhì)量的一個(gè)重要參數(shù),該文主要研究LTE(Long Term Evolution)系統(tǒng)中基于探測參考信號(hào)(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估計(jì)方法。針對DASS(Difference of Adjacent Subcarrier Signal)算法在高信噪比下噪聲估計(jì)誤差較大的這一缺點(diǎn),該文提出一種適用于SRS的改進(jìn)DASS方法。該方法通過重新定義子載波的差分方式,減小了噪聲估計(jì)的誤差,并且由于對連續(xù)的3個(gè)SRS頻點(diǎn),僅需要估計(jì)一次噪聲,使得該文方法的復(fù)雜度僅為原DASS方法的1/3。仿真結(jié)果表明,所提方法的估計(jì)性能優(yōu)于其余的方法,特別是在低時(shí)延和中等時(shí)延信道下,高信噪比時(shí)的估計(jì)精度提高了約10倍。
基于小區(qū)覆蓋增強(qiáng)技術(shù)的Macro-Pico異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上行干擾識(shí)別與干擾協(xié)調(diào)機(jī)制
李林, 洪佩琳, 薛開平, 唐浩
2012, 34(12): 2823-2829. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00744  刊出日期:2012-12-19
關(guān)鍵詞: LTE(Long Term Evolution)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò), 小區(qū)覆蓋增強(qiáng), 上行干擾識(shí)別, 上行干擾協(xié)調(diào)
在LTE (Long Term Evolution)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,由于宏基站(Macro)與微微(Pico)基站的發(fā)射功率相差較大,一些離Pico基站較近的用戶因?yàn)榻邮盏降暮昊鞠滦行盘?hào)質(zhì)量好于Pico基站而選擇接入宏小區(qū)。然而,因?yàn)檫@些用戶距離Pico基站較近,因此上行通信會(huì)對Pico基站產(chǎn)生嚴(yán)重的上行干擾。小區(qū)覆蓋增強(qiáng)(Range Expansion, RE)技術(shù)能夠減少此類干擾,但同時(shí)又可能引入新的下行干擾。該文提出一種基于RE技術(shù)的上行干擾識(shí)別與協(xié)調(diào)機(jī)制(UIICRE),能夠準(zhǔn)確識(shí)別上行干擾源及其強(qiáng)度,并進(jìn)行相應(yīng)的干擾協(xié)調(diào)處理。仿真結(jié)果表明,該文提出的方案能夠解決Pico小區(qū)的上行干擾問題,提升用戶的上行通信質(zhì)量,并保證用戶下行通信質(zhì)量不受影響。
等價(jià)于MAP的SOVA譯碼方法
田志剛, 郭文彬, 楊大成
2006, 28(7): 1270-1273.  刊出日期:2006-07-19
關(guān)鍵詞: 軟入軟出譯碼;軟輸出維特比譯碼;最大后驗(yàn)概率譯碼;最優(yōu)軟輸出譯碼;最大似然
不同于MAP(Maximum A Posteriori)算法,SOVA(Soft-Output Viterbi Algorithm)算法的軟輸出不是真正意義上的后驗(yàn)概率,很少有文獻(xiàn)給出SOVA算法的完整數(shù)學(xué)解釋。該文給出了一種完整的SOVA的數(shù)學(xué)表達(dá)形式,并從SOVA的數(shù)學(xué)表達(dá)出發(fā)推導(dǎo)出了兩種等價(jià)于MAP,具有SOVA形式的譯碼方法,一種是Li等人(1995)給出的適用于連續(xù)傳輸?shù)淖罴衍涊敵鏊惴?Optimal Soft output Algorithm, OSA);后一種是對OSA算法的改進(jìn),后者可以得到與前者等價(jià)的軟輸出,但是降低了運(yùn)算復(fù)雜度。
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