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快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理领域应用最广泛的算法,其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展,系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时,不同的应用环境需要使用不同点数的FFT,对于当前的数字信号处理系统来说,也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此,需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)已广泛应用于许多领域,如森林火灾监测、建筑监控等[1,2,3]。一般来说,无线传感器网络由大量的传感器组成。由于这些传感器由能量受限的电池供电,网络的运行时间通常是有限的,这阻碍了传感器网络的发展[4,5,6]。考虑到每个传感器的电池容量是有限的,在电池耗尽之前补充传感器的能量供应至关重要。
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早期的研究通常采用人工提取特征和传统机器学习方法进行情感识别.Bahari等[7]采用非线性k基于递归图的最近邻分类器(KNN),以识别不同的情感.Wang等 [8]使用基于频域特征的支持向量机(SVM)分类器对不同情感进行分类.然而,传统机器学习技术受到特征设计和特征选择的限制,需要大量的专业知识才能设计出性能更优的分类器.
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正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制是一种能够面对高速移动通信特性的先进调制技术。OTFS通过将发送数据经预处理和星座调整后映射到时延⁃多普勒(Delay⁃Doppler,DD)域,并经过一系列的二维变换使得同一个发送OTFS帧内的信号捕获到DD域等效信道的稀疏性,都经历了与时间选择无关的慢衰落,从而获得信道时间和频率的全分集增益以及更优越的抗干扰性能[3]。
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随着城市化进程的加速,高层建筑物的数量不断增加,电梯已成为高层建筑中必不可少的交通工具[1]。尽管电梯内的电波传播不受自然气候因素的影响,但是电梯环境封闭、区域结构复杂、室外信号难以穿透等因素导致电梯内网络信号较差,严重影响了人们的通信体验和面临突发事件时的应急通信保障。因此,电梯信号覆盖成为各大运营商关注的重点。
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显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展,并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等,全方位研究了玻璃断裂机理;文献[2]研究表明,显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷,并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度;文献[9]基于神经网络算法,通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练,对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
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需要解决的问题。典型远程探测场景下,4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°~0.05°,导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如:利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰(≥1 5波束宽度)[1,2,3],但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB,不满足实际应用需求;盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点,从而实现干扰与目标信号的分离。
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在扩频通信系统中,四相相移键控(Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK)信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2],应用越来越广。为了提高其抗干扰性,I、Q支路分别调制扩频码,如果载波多普勒动态范围大,不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下,锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获,再通过锁相环进行跟踪捕获,可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
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高速公路监控网络是一种新型观察与测量方法,可以通过路旁数据采集等方式,对道路状况以及设备工作状况实时监测,并借助通信网络,将所得数据信息传输至监控中心。监测行驶车辆既可以为高速公路的通行能力提供保障,也能够大幅提升道路运营效率。其中信道增益条件可以用来描述网络体系的信道属性。
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全球正在经历一场新的科技革命和产业转型,伴随着新经济模式的迅猛发展,在工程教育领域,对教育模式的改革和人才培养机制的革新提出了更高的要求。我国随着“创新驱动发展”“中国制造2025”等一系列国家重大战略的制定,迫切需要高素质的工程人才,工程教育的创新改革迎来了前所未有的重大机遇。
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在现代通信网络中,通信电源系统扮演着至关重要的角色,为通信设备提供稳定的电力保障,确保通信网络的安全、高效运行[1]。随着通信技术的飞速发展,通信电源系统面临着更高的要求,通信电源设备稳定高效的工作是整个通信网络稳定性和安全性的必要保障[2]。
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随着信息技术的飞速发展,数据驱动与人工智能在电力储能设备的声纹识别和监测诊断中扮演着愈发重要的角色。作为电力系统运行的核心部分之一,电力储能设备自身的运行状态和性能会直接影响电力系统工作的安全与稳定。然而传统的设备监测和诊断方法往往存在效率低下、准确性不高等问题。数据驱动技术的兴起为解决上述问题提供了解决路径。
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储能设备具备多样化的能量存储与释放机制,它们能够通过物理、化学或电磁等方式对电能进行转换,并结合实际需求进行电能释放[1]。这种储能手段不仅能够有效解决可再生能源发电的间歇性和不稳定性问题,同时在电力物联网中发挥着能量调度以及优化的作用。
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信号与系统的课程定位决定其同时具有数学类和实践类课程的特点和难点[3],通过引入多种数学描述及其表述入手来建立分析应用体系[4],不仅要求学生具备较好的数学基础、较强的抽象思维能力,还要求学生能够理论联系实际,掌握运用数学手段和工程手段解决应用问题。
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电磁弹射主要是指利用通电导体在磁场中受到安培力的基本特征形成非接触、稳定的动力,从而使得目标物体获得一定的速度。电磁弹射的基本原理在于电场与磁场的相互作用,简单来讲就是通电导体在磁场中会受到力的作用。在现实的应用场景中,利用电磁铁或永磁铁行程稳定的磁场,后通过控制电流的有无或者大小实现对拟移动物体施加力的作用。
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