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基于压缩感知的低复杂度超分辨角度估计方法

系统工程与电子技术 2024年第6期46卷 1831-1837页

作者：吴敏黎子皓郝程鹏胡桥中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 西安交通大学机械工程学院陕西西安710049

在空域目标角度估计中,分辨率受阵列孔径的限制,依靠增加阵元数量提高分辨率会增加系统成本。为了在受限阵列尺寸中减少阵元数量,基于压缩感知(compressive sensing,CS)理论,提出了一种超分辨角度估计算法。首先建立阵列接收信号模型并... 详细信息

在空域目标角度估计中,分辨率受阵列孔径的限制,依靠增加阵元数量提高分辨率会增加系统成本。为了在受限阵列尺寸中减少阵元数量,基于压缩感知(compressive sensing,CS)理论,提出了一种超分辨角度估计算法。首先建立阵列接收信号模型并构造冗余字典,然后利用目标空间域稀疏先验信息将目标角度估计问题建模为优化问题,最后设计低复杂度算法对优化问题求解。所提算法通过贝叶斯CS理论推导了正则化系数,保证了算法的噪声抑制性能,通过共轭梯度运算及Hadamard乘积提高了算法效率。所提算法可利用较少快拍在信号数目未知的条件下,实现高精度角度估计。仿真结果和实测数据验证了所提算法的有效性。

关键词：阵列信号处理压缩感知波达方向估计波束形成

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乘风而上，书写龙湾发展新篇章

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创新改革“五个年” 同心共建新龙湾 007

温州日报

作者：徐龙飞余平

温州高新区排名首次迈入全国前40%，中国眼谷获评国家首批“科创中国”创新基地示范项目、全省唯一，温州湾新区正式挂牌，新能源相关产业入选“浙江制造”省级特色产业集群协同区、核心区创建名单；举办亚运赛事、世界青年科学家峰会... 详细信息

温州高新区排名首次迈入全国前40%，中国眼谷获评国家首批“科创中国”创新基地示范项目、全省唯一，温州湾新区正式挂牌，新能源相关产业入选“浙江制造”省级特色产业集群协同区、核心区创建名单；举办亚运赛事、世界青年科学家峰会分会场等重大活动，国科系学校、高新文化广......

关键词：新篇章营商环境

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创新改革“五个年” 同心共建新龙湾

温州日报

作者：徐龙飞余平

所有卓越成绩的背后，总有一个开端。2023年2月8日，在温州市十四届人大三次会议龙湾代表团第二次全体会议上，龙湾区开始谋划推进“改革创新跨越年”“产业振兴提速年”“城乡品质突破年”“基层治理深化年”“共同富裕增进年”这“五... 详细信息

所有卓越成绩的背后，总有一个开端。2023年2月8日，在温州市十四届人大三次会议龙湾代表团第二次全体会议上，龙湾区开始谋划推进“改革创新跨越年”“产业振兴提速年”“城乡品质突破年”“基层治理深化年”“共同富裕增进年”这“五个年”行动;去年2月18日，龙湾区召开了动

关键词：龙湾区营商环境企业服务中心

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中国突发公共卫生事件风险沟通知识生产研究

中国安全科学学报 2024年第4期34卷 26-32页

作者：谭爽柴子曈中国矿业大学(北京)文法学院北京100083

为深入探究我国突发公共卫生事件风险沟通领域的知识生产状况与发展逻辑,运用文献计量法与内容分析法,系统梳理中国知网234篇核心文献。首先,通过量化统计总结知识生产态势;其次,利用Citespace软件构建知识生产主体与载体以及核心议题... 详细信息

为深入探究我国突发公共卫生事件风险沟通领域的知识生产状况与发展逻辑,运用文献计量法与内容分析法,系统梳理中国知网234篇核心文献。首先,通过量化统计总结知识生产态势;其次,利用Citespace软件构建知识生产主体与载体以及核心议题可视化知识图谱,分析知识生产现状;最后,通过分析文献内容,梳理知识生产的内容逻辑与过程逻辑。结果表明:当前,我国突发公共卫生事件风险沟通知识生产受“推力”与“拉力”共同驱动;存在明显学科交叉趋势;知识生产内容体系初具雏形;知识生产方法具有多样化特征。

关键词：突发公共卫生事件风险沟通知识生产知识体系知识创新

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广义线性模型在神经电生理信号分析中的应用

复旦学报（自然科学版） 2024年第1期63卷 59-67页

作者：刘子悦肖晓复旦大学类脑智能科学与技术研究院认知神经科学中心上海200433

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞... 详细信息

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞外电信号,通过海马区节律性场电位进行了3种常见生理状态(清醒、快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠阶段)的划分,并介绍了利用海马区尖波涟漪事件研究海马区和皮层区的放电特征的方法。最后,利用5折交叉验证的广义线性模型预测神经信号的方法,以特定时间窗内神经元群体放电个数矩阵为自变量,该时间窗或其他时间窗内的单个神经元放电个数向量或尖波涟漪事件是否出现为因变量,进行预测,与解耦不同生理意义下的神经活动结果进行对比。本研究将有助于分析及解码不同生理状态下大脑功能区的神经信号特征,尤其是对研究学习记忆功能及其相关脑区之间的相互作用提供方法学依据。

关键词：神经信号广义线性模型尖波涟漪海马

书法之美、人文之美、传播之美——中国书法类综艺节目研究

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中国电视 2024年第3期 73-78页

作者：荆雪子李荣乔子骄西安交通大学人文学院延安大学西安创新学院艺术与设计学院西安财经大学文学院

中国书法作为中华文化瑰宝,承载数千年华夏文明史,蕴含中华民族特有的哲学思想和审美意蕴。在构建文化强国和坚定文化自信的语境下,央视及地方电视台相继推出多部大型书法类综艺节目,将书法经典与新时代精神相结合,让古老的国粹艺术在... 详细信息

中国书法作为中华文化瑰宝,承载数千年华夏文明史,蕴含中华民族特有的哲学思想和审美意蕴。在构建文化强国和坚定文化自信的语境下,央视及地方电视台相继推出多部大型书法类综艺节目,将书法经典与新时代精神相结合,让古老的国粹艺术在新时代焕发生机,引发全民收视热潮。此类节目通过诗意化呈现书法之美,深入挖掘并展现书法的人文内涵和精神追求。节目在实现全民书法美育、涵养大众精神生活的同时,凸显了电视媒介技术对于弘扬传统文化的时代价值,也为文化类电视节目的创新传播提供了新思路。

关键词：书法书法类综艺节目书法美育电视传播

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新能源在新型电力系统中运用分析

电力设备管理 2024年第1期 229-231页

作者：余平张齐周江木曾庆金国电南瑞科技股份有限公司深圳分公司

在“双碳”背景下,构建以新能源为主体的新型电力系统,对提高我国电力发展水平有积极意义。本文以某电力企业为例,将新能源应用到构建新型电力系统中,风电与光伏发电将迎来新的机遇。新能源发展迅猛,对电力系统优化与升级将产生重要影... 详细信息

在“双碳”背景下,构建以新能源为主体的新型电力系统,对提高我国电力发展水平有积极意义。本文以某电力企业为例,将新能源应用到构建新型电力系统中,风电与光伏发电将迎来新的机遇。新能源发展迅猛,对电力系统优化与升级将产生重要影响。从构建新型电力系统的意义出发,探究新能源出力模型,指出构建新型电力系统所面临的挑战,据此提出相关措施,旨在为相关人员提供参考。

关键词：新能源新型电力系统出力模型

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基于语义感知的工业制造领域知识抽取方法

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 357-365页

作者：黄子麒胡建鹏上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

工业制造领域通用知识抽取方法研究对于实现工业知识库自动化构建意义重大。针对工业本体定义需要大量人工成本和专家经验作指导的问题,基于义原分析设计了一种半自动本体构建方法,最后以汽车生产制造故障维修数据为例,完成了本体、本... 详细信息

工业制造领域通用知识抽取方法研究对于实现工业知识库自动化构建意义重大。针对工业本体定义需要大量人工成本和专家经验作指导的问题,基于义原分析设计了一种半自动本体构建方法,最后以汽车生产制造故障维修数据为例,完成了本体、本体类、层级和关系定义。为解决工业领域关系抽取存在的关系嵌套和级联模型误差传播问题,设计了一种基于语义感知的关系抽取模型:在该模型的潜在关系挖掘、主语抽取、宾语抽取三个环节中,基于阅读理解方法拼接不同的引导问句,得到适用于不同环节的句子编码;为利用主语先验知识,在宾语抽取模块融入注意力机制,提高了该模块编码的表达能力;三环节联合优化训练提升抽取效果。在汽车生产制造故障维修数据集、汽车工业故障模式抽取评测数据集、装备制造数据集中进行实验,提出的模型比其他关系抽取基线模型取得了更好的效果。

关键词：本体构建义原分析关系抽取注意力机制工业制造领域

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

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电子学报 2024年第3期52卷 772-782页

作者：廖勇尹子松田肖懿重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多... 详细信息

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多普勒频移能力弱和传统神经网络可解释性不强的问题,本文提出基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的单载波频分多址(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)智能信道估计算法.该算法将信道频率响应中的数据点作为图的节点、符号间时域相关性作为边,将图化后的数据送入GraphSAGE信道插值器(GraphSAGE Channel Interpolator,GCI)中,通过边更新、聚合操作、节点更新三大模块进行网络训练,同时采用多普勒频移矢量作为节点特征控制网络拟合不同多普勒条件的信道,使得网络具备可解释性.最后,系统仿真验证了在不同速度环境下算法的有效性和鲁棒性,较线性插值、样条插值以及全连接网络,本文所提GCI在低、中和高速移动环境下具有最优的误码率(Bit Error Rate,BER)和归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)性能,特别地,在200 km/h高速移动条件下GCI的优势更为明显.

关键词：车联网 V2I 双选衰落信道高速移动多普勒频移 GNN 信道估计信道频率响应