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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,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,基于負載均衡設(shè)計一個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,減少了業(yè)務(wù)傳輸能耗。

差異區(qū)域平衡法探索時間序列變化的因果關(guān)系
王開軍, 曾元鵬, 繆忠劍
2021, 43(8): 2414-2420. doi: 10.11999/JEIT200756  刊出日期:2021-08-10
關(guān)鍵詞: 時間序列, 變化的因果關(guān)系, Granger因果檢測, 差異區(qū)域平衡
針對探索時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系問題,在每個窗口進行Granger因果檢測的滑動時間窗口方法是求解該問題的常用方法,但其性能對窗寬敏感,不合適的窗寬很可能導(dǎo)致低性能。該文提出一種差異區(qū)域平衡方法,首先計算當(dāng)前滑動窗口W內(nèi)序列的波動程度Sw并作為波動界,計算窗口W的前向相鄰區(qū)域U內(nèi)序列的波動程度Su。然后,實施前向探索策略:若Su未超過Sw,則實施不同長度區(qū)域的平衡檢測方案,即對窗口W、對窗口W與U的合并區(qū)域、對窗口W與后向相鄰區(qū)域V的合并區(qū)域這3種不同長度的差異區(qū)域,分別進行時間序列之間因果關(guān)系的檢測;若Su超過Sw,則實施上述平衡檢測方案時,其中區(qū)域U和V的長度取相同值。最后,將窗口W的多次檢測結(jié)果進行綜合后輸出。新方法將不同長度區(qū)域的結(jié)果進行綜合,能夠降低方法的性能對窗寬的敏感性,保障最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在1個模擬數(shù)據(jù)集和4個真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示,該文方法能有效地揭示出時間序列之間隨時間變化的因果關(guān)系,在正確率高且性能穩(wěn)定的綜合性能上優(yōu)于對比方法。
一種基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解的運動估計算法
黃浴, 袁保宗
1996, 18(4): 337-343.  刊出日期:1996-07-19
關(guān)鍵詞: 單位四元數(shù)分解; 空間位置; 運動參數(shù)估計; 奇異點
本文基于旋轉(zhuǎn)矩陣單位四元數(shù)分解定理,提出一種由3D特征點空間位置估計運動參數(shù)的算法。單位四元數(shù)表示旋轉(zhuǎn)矩陣時不存在奇異點,故基于單位四元數(shù)的運動估計方法具有更大的實用價值,而本文算法無需Horn(1987)和Su等人(1989)提出的單位四元數(shù)方法的迭代運算。本文給出了解的唯一性分析和模擬實驗結(jié)果,可見其性能是令人滿意的。
非理想信道狀態(tài)信息的認知無線網(wǎng)絡(luò)下行功率分配和波束賦形方法
季中恒, 季新生, 黃開枝
2018, 40(9): 2072-2079. doi: 10.11999/JEIT171135  刊出日期:2018-09-01
關(guān)鍵詞: 認知無線網(wǎng)絡(luò), 非理想信道狀態(tài)信息, 迭代算法, 可行解區(qū)域
針對非理想信道狀態(tài)信息(CSI)條件下工作于underlay模式的認知無線網(wǎng)絡(luò)(CRN)多用戶下行功率分配和波束賦形研究中普遍存在的問題,包括忽略主網(wǎng)絡(luò)(PN)對認知用戶(SU)的干擾、傳統(tǒng)的凸優(yōu)化SDR方法對約束條件的近似要求以及實現(xiàn)算法復(fù)雜、實用性受限等,首先建立CRN模型,增添PN對SU的干擾項,而后在非理想CSI的最差條件下形成優(yōu)化問題。再通過Lagrange對偶對問題的約束條件進行變換,并基于變換后的問題形式,利用上行和下行的對偶特性,引入虛擬功率,將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為上行功率分配和波束賦形問題,進一步得到簡便、快速和實用的迭代算法。數(shù)值仿真顯示,算法收斂很快。并且發(fā)現(xiàn)非理想CSI引起的誤差不僅對下行功率影響明顯而且還改變優(yōu)化問題的可行解區(qū)域;PN基站(PBS)的發(fā)送功率的變化對可行解區(qū)域有顯著的影響。
基于FPGA和2位串行分布式算法的實時高速二維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,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)計工作。它采用一根信號線控制計算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的群簽名方案進行了改進,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,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;然后在一個宏窗口中估計12個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行了分析,并與Haralick(1973),Wang Li(1990),以及Yu Hui提出的紋理特征進行了比較。實驗結(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。
基于隨機矩陣?yán)碚摰腄ET合作頻譜感知算法
曹開田, 楊震
2010, 32(1): 129-134. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00517  刊出日期:2010-01-19
關(guān)鍵詞: 合作頻譜感知; 隨機矩陣?yán)碚? 采樣協(xié)方差矩陣; 最大特征值
針對認知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題,該文采用隨機矩陣?yán)碚?Random Matrix Theory, RMT)對多認知用戶(Secondary User, SU)接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進行了分析和研究,提出了一種新的基于雙特征值判決門限(Double Eigenvalue Threshold, DET)的合作頻譜感知算法。由該算法感知性能的理論分析可知:DET合作感知算法無需主用戶(Primary User, PU)發(fā)射機信號的先驗知識,也不需要預(yù)先知道信道背景噪聲功率。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的頻譜感知方法相比,該方法只需較少的認知用戶就能獲得較高的感知性能,并且對噪聲的不確定性具有較強的魯棒性。
基于隨機矩陣?yán)碚摰姆侵貥?gòu)寬帶壓縮頻譜感知方法
曹開田, 高西奇, 王東林
2014, 36(12): 2828-2834. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00028  刊出日期:2014-12-19
關(guān)鍵詞: 認知無線電, 寬帶頻譜感知, 隨機矩陣?yán)碚?/nobr>, 壓縮感知, 非重構(gòu)
該文采用隨機矩陣?yán)碚?RMT)直接對壓縮采樣得到的觀測數(shù)據(jù)進行分析,設(shè)計出了一種基于廣義似然比檢驗(GLRT)的非重構(gòu)寬帶壓縮頻譜感知新算法。該算法無需任何先驗知識就能對寬帶頻譜中的每個子帶進行盲檢測。此外,為了減輕次用戶(SU)在數(shù)據(jù)獲取和頻譜感知過程中的通信開銷,該文提出一種基于傳感器節(jié)點(SN)輔助感知的合作頻譜感知架構(gòu)。理論分析和仿真結(jié)果均表明,與傳統(tǒng)基于信號重構(gòu)的GLRT感知算法以及Roy最大根檢測(RLRT)算法相比,該算法不僅具有計算復(fù)雜度低、開銷小、感知性能穩(wěn)定等諸多優(yōu)點;而且只需較少的SN就能獲得較好的檢測性能。
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