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针对国内现阶段泛在电力物联网的云平台形式单一、各层级之间通信技术使用标准混乱的问题,设计一种基于5G通信的新型泛在电力物联网架构,致力于满足未来国内外用户的智能化电力终端的远程监控需求。该架构主要使用5G技术实现不同层级之间的通信,同时在平台层使用两种物联网云平台对用户的用电数据进行处理分析。
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进店维修的客户流量是卡车维修店铺运营的关键,对客户身份的识别是统计客流量的前提。本文以某商用车维修服务站为研究对象,参考基于手机信令数据的职住空间识别思路,设计层次化数据清洗流程,最终从多类型人群中筛选出了进店维修目标群体(卡车司机)的手机信令数据,为下一步统计分析维修店铺客流量提供依据。
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数字技术作为现代科技发展的重要领域,已成为全球重要发展技术之一。通过梳理数字信号处理(DSP)技术在数字信息领域的发展规律,综述国内外的应用现状,探索DSP开发环境、系统结构、芯片制造等关键特点,进而完成DSP技术的发展前景和趋势研判,为我国DSP的开发应用提供可资借鉴的参考。
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医院是一种特殊的单位,近几年,伴随无线网络技术的不断成熟,完善医疗信息化具备更大的可能性,将无线网络技术引入到医院的管理系统中,能够提升工作效率,降低运维成本,同时能够最大限度提升医疗质量,保证患者获得全面有效的治疗和护理。在医院的日常工作中需要使用大量的检查信息,想要保障病人信息的有效性就必须确保医院内部网络拥有可移动性和高速传输的可能。
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在供应链环境下,供应商与制造商不仅是竞争关系,更是伙伴关系。因此,核心企业如何选择适合自身发展的供应商(也称为合作伙伴),是供应链管理中至关重要的问题之一,核心企业也越来越重视供应商的选择(评价)问题。供应商的优劣对核心企业甚至整个供应链的绩效都会产生重要的影响。
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随着物联网(IoT)应用的大规模部署,室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备,存在许多的局限性,如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
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社区是城市的重要组成单元,社区治理水平直接影响城市的治理水平。为了提升社区智慧化管理水平,物联网技术被广泛应用[3,4,5],大量的水压[6,7]、烟感[8]等方面的感知设备在社区部署。大量物联网设备产生了海量的未清洗感知数据[9,10],冗余消息甚至是误报消息夹杂在一起,加重了社区运营管理负担;同时,部署设备的运维与管理也处于空白状态。
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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.
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。
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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