基于FPGA的可变速率PSK数字解调器实现

针对QPSK变速率调制数字系统,提出了一种新的基于现场可编程门阵列(FPGA)实现方法,该系统可以支持4.88 Kb/s到2 Mb/s和更高的连续比特速率。设计采用混合乘法器、数控振荡器(NCO)和积分-梳状滤波器(CIC),并给出了系统中载波和信号恢复电路的设计结构,且可以移植到任何FPGA器件。提出的设计在Xilinx Virtex-5 FPGA平台进行了硬件测试。硬件实现结果显示,采用本方法实现的解调器,表现出优越的使用效率。     

基于Neumann谱和PM谱的海浪感应磁场能量分布计算

结合前人在海浪功率谱以及海浪产生磁场两方面的研究 ,求出了海浪 磁场系统的传递函数 ,分析了该系统的性质 ,并利用该传递函数和Neumann谱、PM谱计算了磁场功率谱 ;在此基础上 ,根据实际观测我国海区的海浪高度 周期分布 ,求解海浪分布参数 ,模拟实际的海浪过程 ,求出了实际情况下的海浪感应磁场功率谱 ,并分析了其特性 .     

Do Employers Favor those with Military Experience in the U.S. Reserve Forces? Evidence from a Field Experiment

This study examines whether completed service in the military reserves results in a civilian labor market benefit. Reservists are not completely absent from the civilian labor market during their military service, possibly allowing them to receive the benefits associated with military experience without forgoing valuable civilian labor market experience. Using a resume study, the results suggest that completed service in the military reserves, relative to no military experience, increases the probability of receiving a request for an interview by 19%.     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1,1）模型产生误差的两个主要原因出发,重新选择灰导数,并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1,1）组合模型,提出了求该组合模型参数的计算方法,通过实例验证了组合模型的模拟精度,具有重要的应用价值。     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

多分辨率建模航空武器装备体系对抗效能评估

根据多分辨率建模的思想,分析航空武器装备体系对抗的特点,提出基于多分辨率建模的航空武器装备体系对抗效能评估模型框架,通过体系对抗过程物理特性的分析提炼数学描述方法,基于主动元建模技术建立从高分辨率实体仿真模型的仿真元模型,探讨了对仿真元模型进行基于马尔科夫链的串联聚合和基于元胞自动机的空间聚合方法,提出效能评估多维矢量空间指标体系,研究结果对我军航空武器装备效能评估以及作战论证都具有一定的指导意义和参考价值.     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

等离子体天线辐射特性研究

用环形荧光灯制作了两幅等离子体天线,等离子体激励源分别为220 V交流电压和射频信号.测量了两种等离子体天线的电压驻波比和远区辐射场强,并与周长相同的方框金属天线的特性进行了对比.结果表明,等离子体天线的增益较金属天线平均低5 dB左右;在试验频率低端,220 V电源预激励方式下等离子体天线增益比RF直接激励要高2～4 dB,随着频率增加,两者增益差变小.     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。