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基于SOPC的软件无线电数字频谱分析技术研究和实现

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基于SOPC的软件无线电数字频谱分析技术研究和实现

作者：戴泽国电子科技大学

学位级别：硕士

5G的应用给物联网带来发展机遇,物联网的海量接入会加剧频谱资源的短缺。认知无线电通过无线电频谱分析技术扫描可接入频段频谱状况,动态接入空闲频率以提高频谱利用效率。无线电频谱分析技术是认知无线电的关键技术,是认知无线电发现... 详细信息

5G的应用给物联网带来发展机遇,物联网的海量接入会加剧频谱资源的短缺。认知无线电通过无线电频谱分析技术扫描可接入频段频谱状况,动态接入空闲频率以提高频谱利用效率。无线电频谱分析技术是认知无线电的关键技术,是认知无线电发现空闲频率的前提。同时,无线电频谱分析在无线电监测中也十分重要,其目的是保证合法的无线通信系统正常运行和搜索非法通信及定位非法通信设备位置。在每个国家,无线电频谱监测都具有很高的地位。物联网和无线电频谱监测都要求频谱分析设备便携和低功耗,而SOPC的运用可以使频谱分析设备满足体积小和低功耗的要求。本文首先研究了无线电频谱分析技术,包括采样率变换、傅里叶变换和频谱检波等数字信号处理技术。在研究频谱分析技术的基础上,根据频谱分析性能需求,本文在SOPC芯片上设计了可灵活配置的无线电频谱分析系统,CPU给系统提供灵活的配置,FPGA完成可配置的频谱分析模块。本文对频谱分析系统内相关模块做出了下面的三点改进:1)对FFT的乒乓RAM实现结构提出了改进,提高FFT吞吐率。2)改进了块浮点FFT数据处理方式,每次中间蝶形运算的数据单独确定小数点位置,提高了多频率信号内小信号功率精度;仿真可知存在两个信号且功率差超过30dB时,改进的块浮点FFT小信号的功率精度提高了一个量级,而大信号的功率精度未受到影响。3)对窗函数系数采取了分段定点策略,保证了窗函数处理的更高精度。根据系统设计,本文实现了频谱分析模块并对其进行了测试。本文改进的FFT乒乓RAM结构增加了28.6%的BRAM资源,提高了40%吞吐率。改进的块浮点FFT数据处理方式和窗函数分段定点方式不会增加BRAM和DSP资源占用情况。

关键词：频谱分析快速傅里叶变换可编程片上系统乒乓RAM结构

西南地区民营上市企业债务融资效率及影响因素研究

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西南地区民营上市企业债务融资效率及影响因素研究

作者：戴泽曦贵州财经大学

学位级别：硕士

近年来我国西南地区的经济发展速度一直位列前茅,民营企业为西南地区的经济发展贡献了重大动力。但我国西南地区的民营企业发展也存在不少障碍,尤其是融资约束问题严重制约了西南地区民营企业的发展。从外部环境来讲,民营企业融资难度... 详细信息

近年来我国西南地区的经济发展速度一直位列前茅,民营企业为西南地区的经济发展贡献了重大动力。但我国西南地区的民营企业发展也存在不少障碍,尤其是融资约束问题严重制约了西南地区民营企业的发展。从外部环境来讲,民营企业融资难度较大且成本也较高;从自身的原因来讲,西南地区民营企业整体融资效率水平较低。当前的研究文献高度重视企业融资约束问题,但对西南地区民营企业融资困难的研究还有待深入。在此背景下,选取西南地区民营上市企业作为研究样本,深入分析企业债务融资效率及其影响因素之间的关系,具有重要的意义。我国西南地区民营企业融资渠道不断拓展、融资规模不断扩大,但仍以债务融资方式为主,而且融资效率受到诸多因素的影响。基于规模报酬可变的DEA模型对西南地区99家民营上市企业融资效率进行实证分析,并构建二阶段DEA-Tobit模型探究西南地区民营上市企业债务融资效率各影响因素,得出以下结论:（1）从融资结构上来看,我国西南民营上市企业的融资结构不太合理,债务融资成本较高,且企业整体技术管理水平整体较为落后;（2）从经营效率角度来看,我国西南地区民营上市企业的债务融资效率整体不高,大部分的公司的债务融资效率未能达到有效水平,但是在逐年提升;（3）企业技术层面影响较低,技术管理水平还有较大发展空间;（4）企业总负债和财务费用对债务融资效率具有显著负相关影响,而营业收入和区域GDP具有显著正相关影响。我国西南地区民营企业债务融资效率整体不高,综合效率平均值仅处于中等效率水平,企业应该持续提高内部管理水平、加强人才引进、积极控制融资成本控制。地方政府应当积极推出鼓励支持政策,扩宽企业融资渠道,引导企业优化产业结构。

关键词：西南地区民营企业债务融资融资效率

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完整系统的能量方程及其积分

北京理工大学学报 1996年第S1期16卷 95-97页

作者：戴泽墩北京理工大学应用力学系

由完整系统所遵循的能量方程，不仅能导出保守系统在拉格朗日函数不显含时间ｔ的广义能量积分，而且对于一般系统在其拉格朗日函数里含时间ｔ的情况下，同样有可能得到一个广义能量积分．

关键词：完整系统广义能量积分能量方程

Livin和HIF-1α蛋白在食管鳞状细胞癌中的表达

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Livin和HIF-1α蛋白在食管鳞状细胞癌中的表达

作者：戴泽文南昌大学

学位级别：硕士

目的:研究凋亡抑制蛋白Livin和缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)蛋白在食管鳞状细胞癌和正常食管组织中的表达及其与食管鳞状细胞癌的发展、侵袭和转移的关系。方法:收集南昌大学第一附属医院胸外科行手术切除的食管鳞状细胞癌组织标本49例... 详细信息

目的:研究凋亡抑制蛋白Livin和缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)蛋白在食管鳞状细胞癌和正常食管组织中的表达及其与食管鳞状细胞癌的发展、侵袭和转移的关系。方法:收集南昌大学第一附属医院胸外科行手术切除的食管鳞状细胞癌组织标本49例及距肿瘤边缘6cm以上的正常食管组织37例,采用免疫组织化学链霉菌抗生物素蛋白-过氧化物酶连结(streptavidin-perosidase,SP)法检测其中Livin和HIF-1α蛋白的表达。标本取材后以10%福尔马林固定,制作蜡块并切片3张,分别行HE染色复查诊断和组织学分级、免疫组织化学染色检测Livin蛋白和HIF-1α蛋白的表达。细胞浆和/或细胞核中出现棕黄色颗粒的细胞为阳性细胞。随机观察1000个癌细胞,计数阳性细胞染色程度及阳性细胞百分比,综合评分来判定阳性和阴性。采用SPSS13.0统计软件进行数据处理,样本率的比较采用χ检验;相关性检验用spearman相关分析,检验水准α=0.05。结果:Livin和HIF-1α蛋白在食管鳞状细胞癌组织中异常高表达,表达阳性率分别为55.1%(27/49)和71.4%(35/49),与相应正常食管粘膜组织相比差异十分显著(P0.05)。食管鳞状细胞癌组织中Livin蛋白的表达与HIF-1α蛋白的表达无明显相关性(γs =0.247, P >0.05)。结论:Livin和HIF-1α蛋白在食管鳞状细胞癌组织中异常高表达,并与食管鳞状细胞癌的浸润、淋巴结转移密切相关。食管鳞状细胞癌组织中Livin蛋白的表达与HIF-1α蛋白的表达无相关性。

关键词：食管鳞状细胞癌 Livin HIF-1α 免疫组化

两种MOF衍生、改性材料的制备及其对水中刚果红和Hg（Ⅱ）的吸附、检测研究

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两种MOF衍生、改性材料的制备及其对水中刚果红和Hg（Ⅱ）的吸附...

作者：戴泽铭扬州大学

学位级别：硕士

冠心病患者CYP2C19*17基因型分布与氯吡格雷治疗后血小板聚集率及出血风险之间的关系

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冠心病患者CYP2C19*17基因型分布与氯吡格雷治疗后血小板聚集率及...

作者：戴泽龙福建医科大学

学位级别：硕士

目的探讨CYP2C19*17等位基因变异对国人冠心病患者PCI术后应用氯吡格雷的血小板聚集率、出血事件是否有影响。方法研究2010年1月至2011年4月间福建省立医院心内科择期进行皮冠状动脉介入术成功的冠心病患者520例，PCI术前常规服用... 详细信息

目的探讨CYP2C19*17等位基因变异对国人冠心病患者PCI术后应用氯吡格雷的血小板聚集率、出血事件是否有影响。方法研究2010年1月至2011年4月间福建省立医院心内科择期进行皮冠状动脉介入术成功的冠心病患者520例，PCI术前常规服用阿司匹林300mg、氯吡格雷300mg。以PCR-RFLP基因分析方法检测CYP2C19*17基因多态性。术前采血，制备富血小板血浆（platelet-rich plasma，PRP）、贫血小板血浆（platelet-poor plasma，PPP）及ADP诱导剂应用液制备，采用比浊法，以最终浓度为5μmol/L二磷酸腺苷（adenosine diphosphate，ADP）为诱导剂，在氯吡格雷治疗前及治疗后10天，均检测血小板聚集率。分析参数最大的血小板聚集率（Aggmax）和残余血小板聚集率（Agglate）。根据溶栓标准（Thrombolysis in Myocardial Infarction，TIMI）出血分级标准，将主要终点定义为随访期间内发生的TIMI出血事件,包括大出血和小出血。随访7个月（中位数）。运用统计学方法分析氯吡格雷治疗前后患者的血小板聚集率、出血事件与CYP2C19*17基因型之间的关系。结果（1）试验发现有5.96%（31/520）的患者发生出血事件，且国人的CYP2C19*17等位基因频率为7.98%;对于CYP2C19*17等位基因携带者（wt/*17和*17/*17, n=71+6=77）来说，其出血事件发生率远高于野生型[wt/wt,n=443,14.29%（11/77）对比4.51%（20/443），χ2检验，p=0.0008];（2）在基线水平，5μmol/L ADP诱导的Aggmax和Agglate以及血小板聚集解聚率（Disaggregation）在CYP2C19*17各基因型之间并没有显著区别;然而经氯吡格雷治疗10天后，CYP2C19*17等位基因携带者的血小板聚集抑制率（Inhibition of plateletaggregation,IPA）显著高于野生型患者（wt/wt, n=443, P＜0.01）,表明*17携带者的血小板聚集抑制功能被强化。（3）携带有CYP2C19*17等位基因的患者，与野生型相比，具有更高的出血风险（wt/*17和*17/*17对比wt/wt: OR,1.95;95%CI,1.31-3.16, P=0.006）。结论CYP2C19*17等位基因携带者有着显著的氯吡格雷强反应性以及出血风险明显增加。

关键词： CYP2C19 出血风险氯吡格雷

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关于矩阵正定性的一些研究

关于矩阵正定性的一些研究

作者：戴泽俭安徽师范大学

学位级别：硕士

矩阵的正定性是矩阵论中的一个重要概念，本文主要讨论一般未必对称的矩阵的正定性，并进一步推广了正定矩阵的定义．全文分两章，在第一章，我们对一般矩阵给出了正定性的定义，推广了正定矩阵的一些结果，得出了矩阵正定性的若干充... 详细信息

矩阵的正定性是矩阵论中的一个重要概念，本文主要讨论一般未必对称的矩阵的正定性，并进一步推广了正定矩阵的定义．全文分两章，在第一章，我们对一般矩阵给出了正定性的定义，推广了正定矩阵的一些结果，得出了矩阵正定性的若干充要条件，研究了正定矩阵的特征值，主子式等方面的性质，并初步研究了矩阵乘积的正定性．在第二章，我们主要讨论广义的正定矩阵．得出了广义正定矩阵的若干刻画和判定．同时推广了广义的正定矩阵的定义，在本文的最后给出了几个广义的正定矩阵的简单命题，并通过一些例子加以说明．

关键词：正定矩阵广义的正定矩阵乘积特征值主子式

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高性能层次并行流存储系统研究与实现

高性能层次并行流存储系统研究与实现

作者：戴泽福国防科学技术大学

学位级别：硕士

X64是国防科学技术大学设计并实现的一款流处理器,它在保持灵活的可编程性同时,努力减少与固定功能处理器计算性能与功效的差距。X64采用了不同于向量处理器的VLIW和SIMD结构,集成了大量计算单元以满足媒体应用对计算性能的要求,同时采... 详细信息

X64是国防科学技术大学设计并实现的一款流处理器,它在保持灵活的可编程性同时,努力减少与固定功能处理器计算性能与功效的差距。X64采用了不同于向量处理器的VLIW和SIMD结构,集成了大量计算单元以满足媒体应用对计算性能的要求,同时采用了针对性的三级存储层次结构,充分开发流应用的特殊数据局域性,降低了对片外存储器的带宽要求。测试表明,相对传统可编程处理器,X64流处理器体系结构具有很高的计算性能和较低的功耗,可扩展能力高。本论文以X64流处理器体系结构为基础,着重研究流处理器中存储系统的设计和完善方法,目标是通过提高存储系统的效率使流处理器适用于科学计算等更广的应用范围。论文中对X64的三级存储层次结构的优点和不足进行分析,论证了改进流存储层次结构的必要性和可行性。针对流应用中各种可用的并行性和局域性,我们设计并实现了由异构处理器共享的二级缓存子系统,并对片外存储层次进行改进,完善了原有的存储层次结构。为保证正确性和可靠性,我们在设计的各阶段及各集成层次上对流存储系统进行了充分的验证。论文中还详细描述了对层次并行流存储系统的性能进行评测的方法和过程,根据评测结果分析了设计的合理性和高效性。此外,我们对流存储系统的可扩展性进行了讨论,对存储系统如何支持未来更高的访存需求进行了思考。课题研究过程中,涉及异构处理器环境下的存储系统设计方法,本文介绍的标量处理器和流处理器共享二级缓存子系统的结构对今后的工作具有重要的参考价值。

关键词：层次并行流存储系统异构处理器共享二级缓存数据预取流编程模型可扩展性

针对A股医药板块的机器学习选股策略有效性对比研究

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针对A股医药板块的机器学习选股策略有效性对比研究

作者：戴泽宇上海交通大学

学位级别：硕士

当下金融行业二级市场的实际交易活动中,根据预先设定的算法程序,自动化选择交易标的与执行交易指令的量化策略越来越普遍和重要。有效的量化策略能够排除人为的偏见和情感因素,发挥程序化的优点,快速准确的执行指令,节省交易的精力和... 详细信息

当下金融行业二级市场的实际交易活动中,根据预先设定的算法程序,自动化选择交易标的与执行交易指令的量化策略越来越普遍和重要。有效的量化策略能够排除人为的偏见和情感因素,发挥程序化的优点,快速准确的执行指令,节省交易的精力和减少交易错误,创造相对稳定和持续的收益。然而量化策略这一名词涵盖的内容非常广泛,根据诸多不同的算法和数据处理方式编写形形色色的预先选股或者执行交易的程序,都可以被称作量化策略。基于我国A股市场有涨跌停限制和T+1交易规则的特点,根据不同的选择标准输入参数因子,帮助进行标的交易股票的筛选的量化选股策略目前研究众多,但大多数主流量化选股策略依然采用的是传统多因子线性回归模型,通过挖掘不同的因子对股票收益的贡献度构建投资组合模型。本文针对非线性和动态的市场进行了新的尝试,在机器学习算法模型基础上构建新的因子选股策略与传统多因子回归模型进行对比。其次,针对传统量化选股模型的标的往往为基于指数的一篮子股票,包含多个行业以分散风险,本文根据作者在医疗行业工作研究的经验,将投资标的限定在医药板块,通过行业基本面分析,深度发掘对企业表现有影响力的各种因素,结合数种不同的机器学习分类算法,最终构建了一个基于简单参考因子和机器学习算法模型的行业内选股策略,并在回测中获得了良好的效果。本文将主流的传统量化选股策略与目前热点的机器学习算法策略进行了对比探讨,对于进一步开发更精细的新型量化选股策略以辅助投资决策也提供了依据和借鉴。

关键词：量化选股机器学习基本面分析医药行业