一、公式H_n=lnn+C+ε_n应用举例（论文文献综述）
李仁先[1]（2008）在《非均匀粒子电磁散射Debye级数展开及应用》文中研究说明在许多工业过程或科学研究中所遇到的粒子由于本身的性质、形成的机理、生产过程或实际需要等多种因素,其折射率呈现非均匀性,如生物粒子、大气中有核凝结的粒子、梯度折射率光纤、喷雾燃烧室中的油滴等均为非均匀粒子。为了对这些粒子进行测量或操纵,光散射法是常用且有效方法,但其前提是需要对粒子散射机理和光学特性有清楚的了解。在众多的电磁散射理论中,Debye级数既是一种严格理论,又可以对散射机理进行分析,具有特殊重要的意义。本文将在前人提出的均匀以及双层球粒子Debye方法的基础上,系统研究非均匀球形粒子和非均匀无限长柱对平面波和有形波束散射的Debye级数展开及其在粒子测量等技术中的应用。本文主要研究工作和成果如下:1.在均匀和双层球粒子散射结果基础上,推导出了多层球粒子对平面波散射的Debye级数展开公式,该公式可以从物理上给出非均匀球散射的明确解释,对研究粒子散射特性有十分重要的意义,同时提出了一种快速稳定的数值算法。2.在经过数值验证后,利用所编程序计算并研究了一种特殊的彩虹现象——多一阶彩虹。多一阶彩虹包含了粒子各层的尺寸和折射率信息,对研究分层球粒子散射特性有很重要的意义,同时也可以用于粒子参数的测量;利用Debye级数可以分离出单种光线贡献,便于研究单阶彩虹强度和多阶彩虹干涉强度分布,这是Debye级数的一个重要特点,所以它也提供了一种研究粒子散射特性和散射机理的重要方法。3.推导了非均匀球粒子对有形波束散射的Debye级数展开公式,并以高斯波束为例对波束因子的计算进行了研究。在积分区域近似法基础上,推导出了一阶高斯波束的波束因子计算的Bessel函数形式,该方法可以用来计算强会聚、离轴远的波束,是一种快速稳定的波束因子计算方法。一阶彩虹现象是粒子散射特性彩虹测量法所采用的主要彩虹现象之一,因此利用得到的公式对一阶彩虹散射机理进行了详细研究。4.研究了非均匀柱粒子对垂直入射平面波散射的Debye级数展开,同时提出了一种有效的数值算法。在Intel Pentium 4 CPU 2.93GHz、512M内存的计算机上,所计算的最大粒子尺度参量可达到8000,粒子层数为1000。这一限制取决于计算机内存。模拟了柱粒子下的单阶强度和多阶彩虹干涉强度后,对球、柱粒子远场强度分布进行了比较。5.在前面工作的基础上研究了非均匀柱对有形波束的散射,给出了Debye级数展开公式。同时以高斯波束为例,给出了波束因子的主要计算方法:积分法和区域近似法。6.利用矩阵形式,推导了非均匀柱对斜入射平面波散射的广义Debye级数展开（GDSE）公式。在斜入射情况下,由于交叉极化的出现,如果使用普通的Debye级数展开,公式推导将会变得十分复杂。而GDSE基于矩阵形式,推导过程将变得方便容易。最后模拟了均匀冰柱和三层光纤的远场散射强度分布,并将其与已有文献结果进行了对比,验证了公式和程序的正确性。数值模拟了不同倾斜角入射时的一阶彩虹强度分布,发现一阶彩虹角会随着倾斜角的增大而增大,得出了改变倾斜角与垂直入射时改变粒子折射率在数值上有相同效果的结论。最后模拟了梯度折射率光纤对斜入射平面波散射的远场强度分布。
陈定均[2]（2015）在《均值不等式在数列极限中的应用》文中提出均值不等式,是数学中的一个很常用的基本公式之一:即调和平均数不超过几何平均数,几何平均数不超过算术平均数.但它的运用较灵活、抽象,且逻辑性也较强,不易被掌握.立足于数学分析教学过程,简要地对其在数列极限的应用进行了阐述和举例分析.
程凡永[3]（2009）在《高分辨谱估计及其在雷达信号处理中的应用研究》文中认为雷达成像技术是现代雷达技术的一个十分重要的发展方向,在军事和民用领域,尤其是精确制导领域有着十分重要的应用价值。雷达高分辨距离像（HRRP）与SAR二维分辨图像包含了目标的几何形状结构特征信息,在雷达目标检测、目标识别、高精度跟踪等领域都有着良好的应用前景。根据目标多散射中心理论,高分辨雷达目标回波可以用一维或二维的谐波模型来描述,因此雷达成像问题可以作为谐波谱估计问题看待。本文对谐波参数估计中的经典谱估计方法与现代谱估计方法进行了分析和仿真,指出了它们各自的优点和缺陷:经典谱估计方法频率分辨力低,但运算简单、保留幅度信息;现代超分辨谱估计算法频率分辨力高但运算复杂;“伪谱”函数不包含真实的幅度信息、对噪声比较敏感等。针对现有谱估计方法的不足,提出了两种改进的谱估计方法:基于四阶累积量最优加窗曲面积分的谱估计方法以及基于噪声功率补偿与限带最小二乘估计的谱估计方法。本文的研究工作主要是提出了两种新方法:（1）针对常规的四阶累积量对角切片在小样本集情况下存在信号模型失真、从而影响谱估计性能的问题,设计了一种适用于小样本情况下谐波谱估计的高阶统计量:四阶累积量的最优加窗曲面积分,建立了基于该统计量的谐波谱估计模型。理论分析与仿真实验结果表明,改进的方法相对于传统的四阶累积量方法在小样本情况下具有更好的分辨性能和参数估计精度。（2）针对传统超分辨算法的幅度信息缺失、运算开销量大的缺点,提出了一种基于噪声功率补偿及限带最小二乘估计的谱估计方法;理论分析与仿真实验结果表明,改进的方法在保留超分辨性能的同时,显着降低了运算开销,具有较高的幅度参数估计精度。
冯林安[4]（2002）在《进一步探讨正项级数的收敛与发散》文中指出介绍一个关于正项级数收敛与发散的判别法 ,并由此判别几个重要级数的敛散性 ,以此说明没有一个正项级数发散得最慢 ,也没有一个正项级数收敛得最慢
鲁万波[5]（2009）在《基于特征变量的中国股票市场微观结构数量研究：日内模式、持续时间与价格发现》文中研究指明人们普遍认为金融经济是整个经济的一个特殊分支,这是因为金融产品不同于其他实体商品和服务。金融学的核心问题是研究资本和资产的配置效率问题。在市场经济中,这种配置是通过金融市场来进行的。近年来,随着世界经济的飞速发展,金融在经济中的地位日益增强,对金融市场的研究也更加深入。金融市场微观结构理论是金融学中发展最快的一个重要的新兴分支,已经逐渐发展成为现代微观金融学中最为活跃的一个研究领域,并且极大地深化了人们对于金融市场运作、金融产品交易、金融资产价格形成以及金融风险管理与控制的认识。美国“次贷危机”于2006年春季开始逐步显现,2007年8月开始席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场,2008年演变成为全球金融危机。中国的股票市场也同样受到美国“次贷危机”的影响,接受着严峻的考验。但是,我们并不能因此而停滞不前。中国股市的深度与发达国家相比还远远不够。已有的金融证券产品,还不能满足改革开放30年来人民群众财富日益增长的需求。面对这样的需求,中国金融证券市场的逐步深化在所难免,这将成为中国股市新的增长点。这就对深入的研究中国股市的市场微观结构,对市场进行有力监管、建设高效透明的高质量有效市场提出了更高的要求。市场微观结构的概念有狭义和广义之分。狭义的市场微观结构仅指证券交易价格的发现、形成过程和运作机制（O’Hara,1995）,广义的市场微观结构涉及一个完整市场的几乎所有组成部分,包括技术（Technology）、规则（Regulation）、信息（Information）、市场参与者（Participants）和金融工具（Instruments）等五个方面（杨之曙,2000）。总的来说,不管是狭义还是广义,市场微观结构理论研究所有金融市场共同的普遍运行规律,具有较强的抽象性和普适性,市场微观结构的研究方法与理论框架对于各种金融市场包括股票、债券、外汇等市场都是适用的。通过对相关文献的系统梳理之后,笔者发现关于市场微观结构的研究对象和内容,虽然国外学者从不同的角度出发描述了市场微观结构的内涵,但是其基本内容是一致的。即市.场.微.观.结.构.反.映.了.市.场.本.身.各.个.方.面.的.特.征.,这.些.特.征.规.定.了.投.资.者.的.行.为.,从.而.决.定.了.市.场.的.流.动.性.、透.明.性.、价.格.的.有.效.性.、波.动.性.和.交.易.成.本.。中国股市经过近二十年的迅速发展,已经成为仅次于日本、香港的亚洲第三大股票市场,也是目前国际上采取限价委托指令驱动为交易机制的最大新兴市场之一。作为转轨经济阶段发展起来的新兴证券市场,中国股市具有独特的市场结构,这就要求我们在运用市场微观结构理论分析中国股市时,考虑中国股市的特殊结构和各种约束条件。政策市、全民市、博弈市、震荡市与过渡市依然是中国股市的主要特征。同时我们也应该看到,当前我国股市具有上市公司股权高度分割、规模集中度低、换手率高等特点。当前的中国股市大而不强,如何规范、管理与发展股票市场是当务之急,在证券市场改革的宏观调控下,对中国股市的微观结构进行改造,以提高其效率,对于中国证券市场的组织者、监管者和参与者都有着重要的现实意义。本文从中国股市的特殊结构和各种约束出发,基于持续时间过程和标值点过程的数理建模理论,全面的考察了中国沪、深A、B股市场各市场微观结构特征变量的统计特征与日内模式,各市场微观结构特征变量之间的线性与非线性关系及其传导机制,重点研究了市场微观结构特征变量的日内模式,金融持续时间的线性与非线性建模与应用,价格的形成、发现和变化机制这几个方面,在探讨中形成了“线.性.与.非.线.性.模.型.并.用.”、“参.数.与.非.参.数.时.间.序.列.分.析.交.叉.”、“日.内.时.序.数.据.与.面.板.数.据.互.补.”的研究特色,为市场微观结构问题的研究提供了一条可行且特色鲜明的路径。研究结论和实证结果对中国证券市场的交易制度设计者,金融市场监管者和证券交易商都有参考价值。论文的整体结构安排如下:第1章,导论。介绍了论文的选题背景和研究意义,概括了本文的主要研究方法、研究内容、研究工具、数据来源和创新之处。第2章,中国股票市场微观结构概述。介绍了中国股市概况,市场微观结构的主要研究对象和研究内容,市场微观结构的主要理论,纽约证券交易所与上海证券交易所的微观结构比较。总结了中国股市的微观结构特征,为进一步的理论和实证分析奠定了坚实的市.场.理.论.和约.束.基.础.。第3章,中国股票市场的高频微观结构特征变量。本章介绍了国内外高频金融研究的概况,首.次.总.结.提.出.市.场.微.观.结.构.特.征.变.量.的.概.念.,从标.值.点.过.程.的.角.度.讨.论.了.市.场.微.观.结.构.特.征.变.量.的.定.义.和.计.算.方.法.,奠定了论文的建.模.基.础.。介绍了高频金融数据库的概况,进一步给出了研究中国股市微观结构的高频数据的样本选择以及数据的预处理,为后面章节的实证分析提供了“原材料”,奠定了论文的数.据.基.础.。第4章,中国股票市场微观结构特征变量的高频统计特征。基于日内交易数据全面考察了各市场微观结构特征变量的描述统计规律和分布特征,关注了与日内交易活动密切相关的股票收益率（价格变动）、交易量、买卖价差、交易持续时间、价格持续时间和成交量持续时间这几个特征变量的描述统计与无条件分布特征。特别是将金融持续时间分为交易持续时间、价格持续时间和成交量持续时间进行深入细致的研究是本章的一个创新。第5章,中国股票市场微观结构特征变量的日内模式研究。基于日内交易数据全面考察了中国沪、深A、B股市场各微观结构特征变量的日内变化模式,采用参.数.与.非.参.数.的.计.量.方.法.检验了与日内交易活动密切相关的股票收益率（价格变动）、波动率、成交量、买卖价差和金融持续时间这几个特征变量的日内动态变化,并与国外成熟市场的已有结论进行了比.较.。最后运用线.性.与.非.线.性.G.r.a.n.g.e.r.因.果.关.系.检.验.揭示了信息传递的非对称性,结.合.隔.夜.信.息.积.累.和.信.息.传.递.的.非.对.称.性.解释了日内模式形成的原因,对交易机制的设计和信息的监管提出了建议。第6章,中国股票市场金融持续时间的数量研究。本章首先对ACD模型的理论以及ACD模型在经济和金融中的应用进行了系统回顾。然后在6.1节中总结了金融持续时间的市场微观结构含义,在此基础上提出了五个重要假设。而后在6.2节中系统的介绍了持续时间的理论基础、ACD模型的特点和相应的估计方法,并基于Monte Carlo模拟方法对于极大似然估计与非参数估计方法进行了评价,模拟结果证实:随机误差项分布的错误设定会导致极大似然估计的严重失效,在均值函数和随机误差项分布都未知的情况下,可以运用非参数估计方法来选择合适的随机误差项分布函数。6.3节从五个方面全面的总结了ACD模型的扩展和发展。6.4节对目前ACD模型的三个重要检验方法进行了总结与评价,提.出.了.基.于.N.P.估.计.的.A.C.D.模.型.检.验.方.法.,该方法简单易行,适合于嵌套与非嵌套的模型检验。6.5节是ACD模型的应用,首先应用Granger因果检验挖掘各市场微观结构特征变量和交易持续时间之间的信息传递关系,考察了各市场微观结构特征变量对交易持续时间的预测能力;然后构.建.多.元.线.性.A.C.D..（M.L.A.C.D..）和.半.参.数.单.指.数.A.C.D..（.In.A.C.D..）标.值.模.型.及.估.计.算.法.,检验了有关我国股票市场微观结构理论的五个假设;最后讨论了基.于.A.C.D.模.型.的.日.内.风.险.测.量.,利用不等间隔日内在险价值（ISIVaR）模型估计了日内交易的条件波动率,对实时交易数据的价格变化给出了VaR预测,并进行了返回检验,弥补了目前国内这方面研究的空白。第7章,中国股票市场价格影响因素的面板分析。本章首先基于线性与非线性的Granger因果检验验证了个股市场微观结构变量间信息传导的异.质.特.性.。然后基于异质性固定系数面板数据模型的同质无因果关系（HNC）假设检验探讨了中国股市各市场微观结构变量之间的Granger因果关系及其传导机制,为买卖价差及价格（变动）面板模型的构造提供了信.息.支.撑.。7.3节运用日内15分钟的面板高频数据,建.立.固.定.影.响.变.截.距.买.卖.价.差.面.板.数.据.模.型.研究了中国沪、深股市A、B股市场买卖价差的周内效应、日内效应及影响因素,探讨了我国股票市场买卖价差的成因。7.4节运用日内15分钟的面板高频数据,建.立.固.定.影.响.变.系.数.价.格.面.板.数.据.模.型.研究了中国上海A、B股市场上限价订单簿状态特征及其所蕴含的各市场微观结构特征对股票价格的影响,检验了限价订单簿特征与市场微观结构状态变量对股票价格形成和变化的解释能力。7.5节运用日内15分钟的面板高频数据,建.立.固.定.影.响.变.截.距.涨.跌.幅.面.板.数.据.模.型.研究了中国上海A、B股市场上限价订单簿状态特征及其所蕴含的各市场微观结构特征变量对股票价格涨跌幅度的影响,检验了限价订单簿特征与市场微观结构状态变量对股票价格涨跌幅度的预测能力。第8章,总结与展望。对全文的研究内容和主要结论进行了总结,在此基础上提出了今后的研究展望。在总结前人研究的基础上,本文的主要创新性研究工作表现在以下几个方面:1.关于研究思路的创新。本文首.次.总.结.提.出.市.场.微.观.结.构.特.征.变.量.的.概.念.,通过挖掘持续时间过程与标值点过程的交易行为特征,试图从订单薄上揭示交易过程中的“黑箱”之谜,深入细致的研究了具有代表性的市场微观结构特征变量,在市场微观结构特征变量的日内模式分析、持续时间的线性与非线性建模及应用,价格的形成、发现和变化机制这几个方面的探讨中形成了“线.性.与.非.线.性.模.型.并.用.”、“参.数.与.非.参.数.时.间.序.列.分.析.交.叉.”、“日.内.时.序.数.据.与.面.板.数.据.互.补.”的研.究.特.色.。论文的研究视角、研究方法和研究框架拓宽了市场微观结构理论的数量研究和实证分析思路,为进一步研究市场微观结构的数量特征指出了一条可.行.且.特.色.鲜.明.的.研.究.路.径.。2.论文第6章提.出.了.基.于.N.P.估.计.的.A.C.D.模.型.检.验.方.法.;构.建.多.元.线.性.A.C.D..（M.L.A.C.D..）和.半.参.数.单.指.数.A.C.D..（.In.A.C.D..）标.值.模.型.及.估.计.算.法.,检验了有关我国股票市场微观结构理论的五个假设;讨论了基.于.A.C.D.模.型.的.日.内.风.险.测.量.,利用不等间隔日内在险价值（ISIVaR）模型估计了日内交易的条件波动率,对实时交易数据的价格变化给出了VaR预测与返回检验,弥补了目前国内这方面研究的空白。3.论文第7章从面板数据的角度,首.次.系.统.的.从.单.位.根.检.验.、G.r.a.n.g.e.r.因.果.关.系.检.验.、协.整.检.验.和.面.板.数.据.模.型.的.构.造.上研究了中国沪、深股市A、B股市场买.卖.价.差.的.影.响.因.素.、中国上海A、B股市场价.格..（变.化..）和.涨.跌.幅.度.的.影.响.因.素.,从而在一定程度上反映了各种交易信息对交易价格的作用机理,揭示了交易过程中的价格发现机制。4.论文第5章从日内高频数据的角度,采.用.参.数.与.非.参.数.的.计.量.方.法.全面考察了中国沪、深A、B股市场股票收.益.率..（价.格.变.动..）、波.动.率.、成.交.量.、买.卖.价.差.和.金.融.持.续.时.间.这几个特征变量的日.内.变.化.模.式.,并与国外成熟市场的已有结论进行了比.较.。运用线.性.与.非.线.性.G.r.a.n.g.e.r.因.果.检.验.揭.示.了.信.息.传.递.的.非.对.称.性.,结合隔.夜.信.息.积.累.和.信.息.传.递.的.非.对.称.性.解.释.了.日.内.模.式.形.成.的.原.因.,对交易机制的设计和信息的监管提出了建议。由于市场微观结构的研究涉及领域较为广泛,任何试图涵盖所有领域的理论和实证研究都将是肤浅和不现实的。本文从市场微观结构特征变量的角度,通过挖掘持续时间过程与标值点过程的交易行为特征,研究了具有代表性的市场微观结构特征变量的日内模式分析、持续时间的线性与非线性建模及应用,价格的形成、发现和变化机制。但是由于微观结构理论的深奥和市场交易活动的异常复杂,论文在日内风险的度量与价格发现机制的研究方面还有待深入,在数量结论的使用和政策评价方面有待深入。另外,由于写作时间以及数据来源的限制,论文只采用了2006年和2007年的日内数据,而这段时间中国股市处于牛市,由此得到的结论在取样期间内成立,而在其它时段是否成立尚不知晓,一定程度上影响了结论的推广和使用,获取熊市期间的日内数据,进行更为广泛的研究,可以弥补本文的不足,获得更为稳健的结论和规律。但是,论文的研究视角、研究方法和研究框架拓宽了市场微观结构理论的数量研究和实证分析思路,为进一步研究市场微观结构的数量特征指出了一条可行且特色鲜明的研究路径,对于市场微观结构的数量特征研究是具有参考和借鉴价值的。
那振宇[6]（2010）在《卫星互联网服务质量保障方法研究》文中提出骨干拥塞、接入困难和内容分发缓慢是当今地面互联网面临的一系列棘手问题。而基于全球覆盖的、具有远程接入和广播特性的卫星互联网是解决这些难题的有效途径,同时也是未来空天地一体化信息网络的重要组成部分。当前,卫星网络正在向卫星互联网发展,注重高效性,以期提供随时随地的通信与信息服务。但是,设计和实现卫星互联网面临很多技术挑战,首要的就是服务质量（QoS, Quality of Service）问题。一方面,地面互联网的IP QoS问题依然存在于卫星互联网。另一方面,由于卫星通信自身特点又使得卫星互联网的QoS问题需要特殊考虑。因此,分析卫星互联网QoS保障需求,设计高效和易于实现的保障算法是一项重要的研究课题。目前,对卫星互联网服务质量保障的研究主要集中在控制拥塞以及TCP在卫星链路下的适应性问题。然而基于端到端的TCP拥塞控制机制往往无法确知网络内部状态,同时TCP的反馈工作机制又使得各种基于TCP层的改进方法仍不能很好地适应卫星网络环境;此外,切换性和移动性又使得卫星网络中的资源分配变得比地面网络复杂。在分析国内外文献的基础上,本文对卫星互联网服务质量保障方法进行了深入研究,从业务层面入手,着重从网络（IP）层解决拥塞问题,同时改善资源分配方式。这些研究工作完善了卫星互联网QoS保障体系,对未来空天地一体化信息网络QoS保障具有积极意义与参考价值。本文针对卫星互联网QoS保障方法,主要研究了以下几个问题:第一,对卫星网络业务自相似性的研究。考虑到近年来业务自相似性对QoS影响的研究多集中于地面网络,而对卫星网络中自相似性及其影响研究较少这一情况,针对卫星网络特点,研究了自相似业务在卫星网络中的汇聚和传播特性;进而,通过建立地面信关站模型,研究了地面有线网络自相似业务经过信关站进入卫星无线链路的传播特性,并通过仿真进行了验证。此外,仿真并分析了自相似业务对网络节点处队列性能的影响,为后文针对这些影响提出改善QoS的算法奠定基础。第二,对自相似业务量预测的研究。针对卫星互联网中业务普遍存在的自相似性对网络性能产生的不利影响,考虑到自相似业务本身具有可预测性,提出了基于改进卡尔曼滤波的自相似业务量预测算法。针对经典卡尔曼滤波无法求解所提滤波模型这一情况,重新推导了滤波过程。为了提高滤波预测精度,还引入在线噪声估计。所提算法不仅精确度较高,并且与真实流量具有相近的相关结构。第三,对基于业务预测的主动队列管理算法的研究。主动队列管理是IP层的网络拥塞控制方法,而业务量预测对于主动队列管理具有指导意义。鉴于现有主动队列管理算法对估计拥塞有效性不高的情况,提出基于业务量预测的主动队列管理算法。该算法使用改进卡尔曼滤波方法对拥塞进行预测,并结合基于测量的分组丢失率共同做出分组丢弃判决。该算法能动态调节分组丢弃概率,具有队列稳定,链路利用率高的特点。第四,对卫星网络公平服务质量带宽分配算法的研究。针对目前卫星网络的带宽分配算法存在着过度预留和公平性欠佳的问题,提出了卫星网络中公平服务质量的带宽分配算法。该算法使用自适应带宽预留策略,根据效用公平带宽分配准则,保持了用户连接的有效性,保障了用户之间服务的公平性。
张琛[7]（2006）在《多载波通信系统中的峰值平均功率比抑制技术研究》文中研究指明多载波技术以其潜在的多径对抗能力、高的频谱效率、简单的信道均衡和可灵活地结合其它技术形成衍生系统的能力成为高速数据传输的有效解决方案。目前,以正交频分复用（OFDM）为代表的多载波技术已经成功应用于数字音频广播、数字视频广播、数字用户线、无线接入网、卫星通信、电力线通信等领域,并被认为是下一代无线通信系统的关键技术之一。然而,多载波通信系统存在峰值平均功率比（PAPR）较高的缺点,高PAPR容易导致信号失真、频谱扩展、系统性能下降。论文重点研究如何有效抑制多载波通信系统的高PAPR。首先,论文建立了PAPR抑制问题的理论基础。通过推导OFDM信号的包络变化、自相关和瞬时功率特性,分析了高PAPR产生的原因;从证明OFDM复信号在子载波数增大时依分布收敛于复平稳Gaussian随机过程出发,引入此条件下描述PAPR特性的统计分布函数,研究了衡量PAPR抑制效果的度量;基于高功率放大器（HPA）的模型,讨论了HPA非线性特性对OFDM信号带来的带内失真和带外噪声,阐述了高PAPR对系统的影响。其次,论文研究了基于加扰技术的PAPR抑制方法。在对基于加扰技术的PAPR抑制方法进行总结归类的基础上,重点探讨脉冲成形技术和虚拟子载波技术用于PAPR抑制,提出了基于Nyquist脉冲成形和高频虚载波技术的PAPR抑制方法。前者的研究完善了脉冲成形技术抑制PAPR的原理论证,构造了实用的成形脉冲集合,揭示了PAPR抑制性能与成形脉冲抗码间干扰（ISI）特性间的关系。后者巧妙利用了最小化多载波强度调制光信号最大平均功率的方法,证明了降低离散多音频（DMT）信号峰值功率的下界,给出了求解最优高频虚载波信号的算法。然后,论文研究了基于编码技术的PAPR抑制方法。鉴于多进制调制多载波传输能实现有限带宽内更高速率的数据传输,重点讨论M进制正交幅度调制（MQAM）OFDM信号PAPR抑制的Golay互补序列（GCS）映射方法和格状成形技术,比较了利用M进制相移键控（MPSK）互补序列合成低PAPR的MQAM序列的各算法性能,提出了部分格状成形技术。部分格状成形技术减小了格状成形技术的计算量,可采用序列译码堆栈算法的成形准则,可结合纠错编码使算法适于对误码率性能要求较高的通信系统。针对宽带卫星通信系统应用背景,构建了基于部分格状成形技术的OFDM宽带卫星通信系统模型,推导了MQAM-OFDM系统在加性高斯白噪声（AWGN）、对数正态/莱斯衰落卫星信道的误比特率性能,为多载波技术应用于宽带卫星通信系统做了一些探索性工作。最后,论文研究了基于优选扩频码的PAPR抑制方法。以多载波CDMA（MC-CDMA）系统为对象,立足MC-CDMA信号特点设计具有优良PAPR特性的扩频码。从MC-CDMA信号PAPR与扩频码特性之间的关系式入手,提出了衡量扩频码抑制MC-CDMA信号PAPR性能的两个度量,推导了基于正交互补码的MC-CDMA信号PAPR上界,提出了三类PAPR特性良好的正交互补码作为多用户MC-CDMA系统可用扩频码,采用所提度量对仿真实验结果进行了合理的解释说明。同时,利用雷达脉冲压缩相位编码信号中的多相序列设计了多相脉压扩频码集合,证明了多相脉压扩频码的性质,分析和仿真实验结果表明所设计的多相脉压扩频码不失为MC-CDMA系统扩频码的一个很好选择。
钟亮[8]（2011）在《河道形态阻力分形特征研究》文中进行了进一步梳理河道阻力直接决定着河流的泄流、输沙等能力,是水力学与河流动力学研究的基本问题,也是江河治理设计的关键参数,河道阻力问题研究具有重要的理论意义和广阔的应用前景。本文采用理论分析、数值计算和水槽试验相结合的方法,开展了河道形态阻力的分形特征研究,取得了如下主要成果:（1）河道床面形态具有自相似特征,可视为分形。采用分形理论中的一维和二维RMD模型,实现了在给定平面区域上生成不同分形维数、粗糙程度及分辨率的河道剖面轮廓及床面形态,模拟结果凸显了精细的微观粗糙结构。（2）基于少量的数据资料,应用一元分形插值理论和二元分形插值理论分别实现了河道剖面轮廓及床面形态的分形重构,较好地克服了规则欧氏几何粗糙度测量中的尺度相关性和数据有限性问题。（3）从定性与定量角度对剖面轮廓及粗糙表面分形维数的各种计算方法进行了系统分析比较,提出分别采用结构函数法和改进立方体覆盖法来计算河道剖面轮廓及床面形态的分形维数。（4）对爱因斯坦法、姜国干法、洛特尔法以及加权平均法等综合阻力分割方法进行了分析讨论与验证比较,提出爱因斯坦法总体最优。（5）探讨了糙率尺寸法及暴露度分析法在床面粗糙度表征中存在的问题,提出采用分形理论来研究具有自相似精细结构的床面粗糙度,确立了床面粗糙度分形表征函数的基本结构形式。（6）建立了沙粒当量粗糙度ks1与沙粒阻力系数nb ’及fb’的分形关系式,式中引入的剖面轮廓分形维数D,可综合反映床沙粒径级配及随机排列所形成的粗糙形态,对公式的验证、分析与讨论表明,公式结构较为合理,计算精度令人满意。（7）通过引入充分体现三维沙波床面特征（如平面沙波多寡、几何形态及分布状况等）的分形维数D,建立了沙波当量粗糙度ks2 /Δ及沙波阻力系数fb"的分形关系式,导得了ks2 /Δ与fb"之间的关系,讨论了fb"随ks2 /Δ的变化规律。（8）对曼宁公式存在的量纲不和谐及影响因素不明确两大缺陷进行了尝试性改进,初步建立了量纲和谐且经分形细化的曼宁公式。
叶施仁[9]（2001）在《海量数据约简与分类研究》文中研究说明本文的主要研究是在国家863高技术项目——面向CIMS的数据仓库及数据挖掘研究（863-511-946-01）、渔情分析专家系统（818-07-03）,以及国家自然科学基金项目——多策略数据库知识发现研究（69803010）支持下完成的。本文介绍了KDD中机器学习和统计学习理论,研究了大规模数据约简和分类中的基于格的数据约简、高维数据的降维、决策树的画法与可视化等关键技术,并给出了应用实例。本文的贡献主要包括如下几个方面:（1）基于格的数据约简:数据约简是保留决策相关信息的前提下减少数据的尺寸。本文着重讨论了基于格的约简中的机制,提出了基于格的约简算法INREDUCT和INREDUCTCLS。前者用于聚类问题,后者用于分类问题。它们生成最小E-集和最大E-集之间的超元组,从超元组中能够得到与原始数据相同的、甚至更好的决策。超元组h表示成三元组（|h|, {xdsp}, {childi}）,其中|h|表示h中包括的简单元组数目,{xdsp}是每个属性的表示,{childi}是指向h包含的元组的指针的集合。超元组是特征空间中的超立方体,通过分析它们边界的密度朝样本密集区域移动,因而具有很好的代表性和概括能力。算法是渐增的,次优的,具有近似线性的复杂度。在该方法中,我们首次提出利用各个维上的边界（处密度）控制超元组对应的超立方体在特征空间中调整,达到次优的覆盖能力和代表性,前者是约简率的保证,后者是正确性的保证,并且通过引入格的方法可以从理论上分析该方法的有效性和合理性。（2）高维数据中高效的相似性计算方法:相似性的计算是CBR和k-NN等Lazy Learning研究中十分关键的问题。本文研究了降低相似性计算代价的方法,并以k-NN为例,介绍了基于部分特征的相似性算法和基于投影的相似性算法,它们能够通过减少计算距离过程中所涉及的特征数目来提高算法的效率。实验表明效率的提高是明显的,其中基于部分特征的k-NN算法效率提高26～28%,基于投影的k-NN算法效率提高48～83%。（3）决策树的画法及可视化技术:提出了一种新的画树方法。通过对美观的树的定义,给出了三个调整算子。在该方法中,先画出一个正态树,然后在对树的遍历过程中利用这三个算子依次调整结点,将得到一棵最紧凑的任意叉树。算法的复杂度较低,结构清晰。同时,描述了树的可视化要点,并成功用于数据采掘系统的决策树可视化。（4）超范例与专家知识的融合:数据库中发现的知识与领域专家的知识
赵宁[10]（2008）在《汽轮机变工况下流量与压比关系及热力参数应达值研究》文中进行了进一步梳理目前我国能源供需日趋紧张、用电需求量日益增大,用电结构也发生了很大的变化,因此机组经常处于变工况乃至深度变工况运行中。与此同时电力行业节能问题正受到越来越多的关注。因此需要对汽轮机进行详细的变工况计算从而得出在工况变化时汽轮机的运行经济性,进而达到优化运行实现节能降耗的目的,但目前机组变工况理论明显滞后,已经成为影响电厂安全经济运行、实现现代化管理的主要制约因素之一。汽轮机变工况计算的基础是级变工况,而级变工况难点是末级变工况计算。用统一的解析函数进行级的变工况计算是不可能的。本文首先研究了级喷嘴压比和整级压比与级流量之间的关系,根据背压降低时喷嘴先达到临界状态还是动叶先达到临界状态,将级的类型分为Ⅰ、Ⅱ和0三种类型的级并推导出级流型判别准则,并研究在实用变工况范围内蒸汽轮机级的类型与级的设计几何参数之间的关系。分别求出各个类型级和级组的临界压力比,结合一个级组内各级在某一工况下的压力比,便可以判断级组内有无一级达到临界。本文在变工况计算中用整级彭台门系数来代替喷嘴彭台门系数以简化运算,并证明在正常运行工况时,此改变对效率的影响很小,在工程计算中完全可以适用。验证了加入了级临界压力比的改进型Flugle公式的正确性,即其不仅能够应用于中间级的计算,而且可以应用于末几级的计算,乃至末级的计算（非超临界工况）,而且误差很小,精度较高。通过应用改进的Flugle公式对汽轮机中间级进行顺序变工况核算,在计算排汽焓时以汽轮机末级抽汽或次末级抽汽（过热蒸汽状态）为计算起点,根据初始假定的末级流量和现场实际的末级前热力状态和背压,用汽轮机变工况流型判别准则,判别级的流型,然后从末级前参数开始顺序进行一次级的变工况核算,得到新的排汽焓和排汽干度,最后算得机组的排汽焓。最后本文通过对火电厂热力系统变工况运行条件下系统各种运行环境参数应达值的确定,结合火电厂热经济性状态方程,确定出机组在不同运行条件下的主蒸汽压力的最优值。代入到顺序变工况计算中就可以得到各级的参数应达值。并将上述所有计算方法应用到SIS系统的性能计算和能损分析中,对热力系统的主要热经济性指标进行实时的在线计算,对影响机组热经济性的运行参数进行连续监督和分析,实时诊断机组的运行能损的分布情况,定量计算这些偏差所引起的能量损失并分析导致这些损失的原因,使机组经济运行。
二、公式H_n=lnn+C+ε_n应用举例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公式H_n=lnn+C+ε_n应用举例（论文提纲范文）
（1）非均匀粒子电磁散射Debye级数展开及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 粒子对电磁波散射的国内外研究现状 |
| 1.2.1 粒子对平面波散射的国内外研究现状 |
| 1.2.2 粒子对高斯波束散射的国内外研究现状 |
| 1.2.3 粒子对电磁波散射Debye 级数展开研究现状 |
| 1.3 本文拟解决的问题 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 1.5 本文特色及创新之处 |
| 第一部分 基本介绍 |
| 第二章 粒子电磁散射基本理论介绍 |
| 2.1 粒子电磁散射概述 |
| 2.2 LMT 理论 |
| 2.3 GLMT 理论 |
| 2.4 Debye 级数展开 |
| 2.5 几何光学近似 |
| 2.6 Airy 理论 |
| 2.7 本章小结 |
| 第二部分 球形粒子散射的 Debye 级数展开 |
| 第三章 非均匀球对平面波的散射 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 均匀球和双层球 |
| 3.2.1 均匀球 |
| 3.2.2 双层球 |
| 3.3 多层球散射 |
| 3.4 数值算法 |
| 3.5 数值计算 |
| 3.5.1 数值验证 |
| 3.5.2 多一阶彩虹模拟 |
| 3.5.3 非均匀球单阶Debye 强度 |
| 3.5.4 单阶彩虹强度 |
| 3.5.5 多阶彩虹干涉强度 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 非均匀球对有形波束的散射 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 公式推导 |
| 4.3 高斯波束散射 |
| 4.3.1 波束因子的计算 |
| 4.3.2 数值验证 |
| 4.4 应用实例 |
| 4.4.1 单阶Debye 强度计算 |
| 4.4.2 一阶彩虹多波束模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第三部分 非均匀柱散射的 Debye 级数展开 |
| 第五章 非均匀柱对垂直入射平面波的散射 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论推导 |
| 5.2.1 级数展开 |
| 5.2.2 数值算法 |
| 5.3 数值验证 |
| 5.3.1 与文献结果比较 |
| 5.3.2 米理论 |
| 5.3.3 实验结果 |
| 5.4 应用举例 |
| 5.4.1 单阶强度模拟 |
| 5.4.2 多阶彩虹干涉 |
| 5.4.3 球柱粒子散射强度比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 非均匀柱对垂直入射有形波束的散射 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多层柱GLMT 及其级数展开 |
| 6.3 高斯波束散射 |
| 6.4 远场强度的模拟计算 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 非均匀柱对斜入射平面波的散射 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 广义Debye 级数展开(GDSE) |
| 7.3 均匀柱散射 |
| 7.3.1 全局散射过程 |
| 7.3.2 菲涅尔系数的推导 |
| 7.3.3 散射系数的GDSE |
| 7.4 双层柱散射 |
| 7.4.1 全局散射过程 |
| 7.4.2 散射系数的GDSE |
| 7.5 多层柱散射 |
| 7.6 数值算法 |
| 7.7 特殊情况—垂直入射 |
| 7.8 远场强度模拟 |
| 7.9 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间参加科研项目与发表论文情况 |
（3）高分辨谱估计及其在雷达信号处理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 雷达成像技术发展与研究现状 |
| 1.3 雷达成像算法与谱估计 |
| 1.4 基于高阶累计量的谐波恢复 |
| 1.5 雷达目标高分辨距离像 |
| 1.6 本文的主要研究工作及章节安排 |
| 第2章 经典谱估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 周期图谱估计 |
| 2.2.1 周期图谱估计方法的性能分析 |
| 2.2.2 平均周期图谱估计方法 |
| 2.3 谐波恢复中的周期图谱估计分析与仿真 |
| 2.4 经典谱估计方法的特点 |
| 第3章 超分辨谱估计方法 |
| 3.1 基于AR模型谱估计方法 |
| 3.1.1 AR模型原理 |
| 3.1.2 AR模型谱估计实验仿真结果 |
| 3.1.3 小结 |
| 3.2 基于样本相关矩阵特征分解的谐波恢复方法 |
| 3.2.1 谐波信号模型与样本相关矩阵特征分解法 |
| 3.2.2 MUSIC方法 |
| 3.2.3 MUSIC算法谐波恢复方法仿真 |
| 3.2.4 PISARENKO方法 |
| 3.2.5 PISARENKO算法谐波恢复方法仿真结果 |
| 3.2.6 MUSIC法与PISARENKO法小结 |
| 3.3 超分辨算法总结 |
| 第4章 基于高阶累积量最优加窗曲面积分的谱估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高阶累积量及其性质 |
| 4.2.1 高阶矩与高阶累积量的定义 |
| 4.2.2 高斯信号的高阶矩和高阶累积量 |
| 4.2.3 四阶累积量的公式表达 |
| 4.3 小样本四阶累积量及其存在的问题 |
| 4.4 一种新的高阶统计量：四阶累积量的最优加窗曲面积分 |
| 4.5 实验仿真结果 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于噪声功率补偿的限带最小二乘谱估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于限带外推准则的最小二乘谱估计算法 |
| 5.3 实验仿真结果 |
| 5.4 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 |
（5）基于特征变量的中国股票市场微观结构数量研究：日内模式、持续时间与价格发现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 导论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 本项研究的意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究方法、研究工具与数据来源 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 1.5 本文的创新之处与不足 |
| 2. 中国股票市场微观结构概述 |
| 2.1 中国股市概况 |
| 2.2 市场微观结构的主要研究对象和内容 |
| 2.3 市场微观结构的主要理论 |
| 2.3.1 基于存货的模型 |
| 2.3.2 基于信息的模型 |
| 2.3.3 基于持续时间的模型 |
| 2.3.4 理论困惑与未来研究 |
| 2.4 纽约证券交易所与上海证券交易所的微观结构比较 |
| 2.4.1 纽约证券交易所微观结构 |
| 2.4.2 上海证券交易所微观结构 |
| 2.4.3 微观结构差异比较 |
| 2.5 中国股市微观结构总结 |
| 2.6 本章小结 |
| 3. 中国股票市场的高频微观结构特征变量 |
| 3.1 高频金融研究概况 |
| 3.2 市场微观结构特征变量 |
| 3.2.1 标值点过程 |
| 3.2.2 价格标值 |
| 3.2.3 买卖价差标值 |
| 3.2.4 成交量标值 |
| 3.2.5 金融持续时间过程 |
| 3.3 高频金融数据库概况 |
| 3.4 中国股市高频交易数据的样本选择 |
| 3.4.1 高频数据的预处理 |
| 3.4.2 样本数据准备 |
| 3.5 本章小结 |
| 本章附录 |
| 4. 中国股票市场微观结构特征变量的高频统计特征 |
| 4.1 一个综述 |
| 4.2 收益率的统计特征 |
| 4.2.1 基本统计量 |
| 4.2.2 收益率的非参数密度估计 |
| 4.2.3 实证结果分析 |
| 4.3 成交量的统计特征 |
| 4.4 买卖价差的统计特征 |
| 4.5 金融持续时间的统计特征 |
| 4.5.1 研究样本和数据描述 |
| 4.5.2 交易持续时间 |
| 4.5.3 价格持续时间 |
| 4.5.4 成交量持续时间 |
| 4.6 本章小结 |
| 本章附录 |
| 5. 中国股票市场微观结构特征变量的日内模式研究 |
| 5.1 一个综述 |
| 5.2 数据与计量检验方法 |
| 5.3 市场有效性检验 |
| 5.4 收益率的日内模式 |
| 5.5 成交量的日内模式 |
| 5.6 买卖价差的日内模式 |
| 5.7 金融持续时间的日内模式 |
| 5.8 日内模式及其形状差异的信息解释 |
| 5.8.1 单位根检验 |
| 5.8.2 线性与非线性Granger 因果检验 |
| 5.8.3 实证结果分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 本章附录 |
| 6. 中国股票市场金融持续时间的数量研究 |
| 6.1 金融持续时间的市场微观结构含义 |
| 6.2 自回归条件持续时间(ACD)模型 |
| 6.2.1 ACD 模型的理论基础 |
| 6.2.2 基本的ACD 模型 |
| 6.2.3 ACD 模型的估计方法述评 |
| 6.3 基本ACD 模型的扩展 |
| 6.3.1 增广ACD 模型 |
| 6.3.2 长记忆ACD 模型 |
| 6.3.3 机制转换ACD 模型 |
| 6.3.4 潜在变量ACD 模型 |
| 6.3.5 多元持续时间模型 |
| 6.4 ACD 模型的检验 |
| 6.4.1 残差的检验 |
| 6.4.2 条件均值函数的检验 |
| 6.4.3 标准化持续时间分布的检验 |
| 6.4.4 基于NP 估计的ACD 模型检验 |
| 6.5 ACD 模型的应用 |
| 6.5.1 基于交易持续时间的Granger 因果检验 |
| 6.5.2 基于ACD 标值模型的市场微观结构假设验证 |
| 6.5.3 基于ACD 模型的日内风险测量 |
| 6.6 本章小结 |
| 本章附录 |
| 7. 中国股票市场价格影响因素的面板分析 |
| 7.1 市场微观结构特征变量间信息传导的异质性 |
| 7.2 市场微观结构特征变量间的面板Granger 因果关系 |
| 7.2.1 面板单位根检验 |
| 7.2.2 面板Granger 因果关系检验 |
| 7.2.3 实证结果分析 |
| 7.3 买卖价差影响因素分析 |
| 7.3.1 模型设定 |
| 7.3.2 实证结果分析 |
| 7.4 价格(变化)的影响因素分析 |
| 7.4.1 解释变量的选择 |
| 7.4.2 模型设定 |
| 7.4.3 实证结果分析 |
| 7.5 涨跌幅的影响因素分析 |
| 7.5.1 解释变量的选择 |
| 7.5.2 模型设定 |
| 7.5.3 实证结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 本章附表 |
| 8. 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.1.1 关于市场微观结构特征变量的统计特征 |
| 8.1.2 关于市场微观结构特征变量的日内模式 |
| 8.1.3 关于金融持续时间的数量研究 |
| 8.1.4 关于中国股票市场价格影响因素的面板分析 |
| 8.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 英文部分 |
| 中文部分 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（6）卫星互联网服务质量保障方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源及背景 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 卫星通信网络的发展 |
| 1.2.2 卫星互联网QoS 需求 |
| 1.2.3 卫星互联网QoS 保障方法研究现状 |
| 1.2.4 存在的问题与解决目标 |
| 1.3 学位论文主要研究内容 |
| 第2章 卫星网络业务自相似特性研究 |
| 2.1 自相似性的概念 |
| 2.1.1 自相似性的数学描述 |
| 2.1.2 长相关性的数学描述 |
| 2.1.3 重尾分布及其对自相似性的解释 |
| 2.2 自相似业务量参数估计 |
| 2.3 卫星网络业务特性分析 |
| 2.3.1 卫星网络自相似业务聚合与传播特性研究 |
| 2.3.2 卫星网络信关节点对自相似业务传播特性影响的研究 |
| 2.4 卫星网络业务特性验证 |
| 2.4.1 信关节点输出业务特性验证 |
| 2.4.2 自相似业务对队列性能影响分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进卡尔曼滤波的自相似业务量预测 |
| 3.1 自相似业务预测 |
| 3.2 卡尔曼滤波 |
| 3.2.1 正交性原理 |
| 3.2.2 卡尔曼滤波算法 |
| 3.3 基于业务量预测的卡尔曼滤波 |
| 3.3.1 业务量预测模型 |
| 3.3.2 预测模型求解 |
| 3.3.3 噪声在线估计 |
| 3.3.4 NOEKF 算法 |
| 3.4 基于分形自回归整合滑动平均(FARIMA)的业务量预测 |
| 3.5 NOEKF 算法业务量预测性能验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于业务量预测的主动队列管理算法 |
| 4.1 主动队列管理 |
| 4.1.1 拥塞控制的必要性 |
| 4.1.2 主动队列管理的目标及特点 |
| 4.2 几种典型的主动队列管理算法 |
| 4.2.1 随机早期检测(RED)算法 |
| 4.2.2 PI 控制器算法 |
| 4.2.3 基于队列和负载状态的AQM 算法 |
| 4.3 基于业务量预测的主动队列管理算法 |
| 4.3.1 分组丢失率拥塞指示 |
| 4.3.2 ATPAQM 算法 |
| 4.4 ATPAQM 算法性能仿真 |
| 4.4.1 队列长度 |
| 4.4.2 分组丢失率 |
| 4.4.3 链路利用率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 卫星网络公平服务质量的带宽分配算法 |
| 5.1 卫星网络带宽分配 |
| 5.2 基于公平QoS 的带宽分配 |
| 5.2.1 业务分类及其QoS 要求 |
| 5.2.2 不同类型业务的带宽需求 |
| 5.2.3 公平QoS 带宽分配准则 |
| 5.3 业务的效用函数 |
| 5.4 公平QoS 的带宽分配算法 |
| 5.4.1 效用公平带宽分配准则 |
| 5.4.2 自适应带宽预留策略 |
| 5.4.3 FQoSBA 算法 |
| 5.5 FQoSBA 算法性能仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间所发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）多载波通信系统中的峰值平均功率比抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 多载波技术概述 |
| 1.2.1 多载波技术的发展 |
| 1.2.2 多载波技术的子载波设置方案 |
| 1.2.3 常用多载波通信系统 |
| 1.3 多载波通信系统的PAPR 问题 |
| 1.3.1 PAPR 问题的提出 |
| 1.3.2 PAPR 的研究方向 |
| 1.3.3 PAPR 抑制技术研究现状 |
| 1.4 论文研究意义 |
| 1.5 论文结构及内容安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 OFDM 信号及其PAPR 特性 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM 信号特性 |
| 2.2.1 包络变化特性 |
| 2.2.2 自相关特性 |
| 2.2.3 瞬时功率特性 |
| 2.3 PAPR 统计特性 |
| 2.3.1 OFDM 复信号依分布收敛于复平稳Gaussian 随机过程 |
| 2.3.2 PAPR 及其分布函数 |
| 2.3.3 离散过采样信号的PAPR 分布 |
| 2.4 非线性HPA 和高PAPR 对系统的影响 |
| 2.4.1 非线性HPA 的模型 |
| 2.4.2 非线性HPA 的影响 |
| 2.4.3 高PAPR 的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于加扰技术的PAPR 抑制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 加扰技术PAPR 抑制算法介绍 |
| 3.2.1 MSR 技术 |
| 3.2.2 子载波优化技术 |
| 3.2.3 矩阵变换技术 |
| 3.2.4 虚拟子载波技术 |
| 3.2.5 其它技术 |
| 3.3 基于Nyquist 脉冲成形技术的PAPR 抑制方法 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 PAPR 抑制原理 |
| 3.3.3 Nyquist 脉冲成形 |
| 3.3.4 仿真实验结果 |
| 3.4 基于高频虚载波技术的PAPR 抑制方法 |
| 3.4.1 抑制PAPR 问题建模 |
| 3.4.2 抑制峰值功率下界 |
| 3.4.3 Nehari 问题的解 |
| 3.4.4 仿真实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于编码技术的PAPR 抑制方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于GCS 的MPSK-OFDM 信号PAPR 抑制方法 |
| 4.2.1 GCS 抑制PAPR 的原理 |
| 4.2.2 GCS 的性质 |
| 4.2.3 基于RM 码的编、译码算法 |
| 4.3 基于GCS 的MQAM-OFDM 信号PAPR 抑制方法 |
| 4.3.1 GCS 构造低PAPR 的MQAM 序列 |
| 4.3.2 GCS 构造低PAPR 的MQAM 互补序列 |
| 4.3.3 GCS 构造低PAPR 的MQAM 超互补序列 |
| 4.3.4 方法的分析比较 |
| 4.4 基于星座成形技术的PAPR 抑制方法 |
| 4.4.1 ACE 技术 |
| 4.4.2 整数星座成形技术 |
| 4.4.3 格状成形技术 |
| 4.5 基于部分格状成形技术的PAPR 抑制方法 |
| 4.5.1 PT 成形技术 |
| 4.5.2 PT 成形的Viterbi 算法 |
| 4.5.3 PT 成形的堆栈算法 |
| 4.5.4 仿真实验结果 |
| 4.6 基于PT 成形技术的OFDM 宽带卫星通信系统 |
| 4.6.1 系统模型 |
| 4.6.2 卫星信道 |
| 4.6.3 误比特率性能 |
| 4.6.4 仿真实验结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于优选扩频码的PAPR 抑制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MC-CDMA 系统模型和信号PAPR |
| 5.2.1 MC-CDMA 系统模型 |
| 5.2.2 MC-CDMA 信号PAPR |
| 5.3 MC-CDMA 系统扩频码 |
| 5.3.1 非正交扩频码 |
| 5.3.2 正交扩频码 |
| 5.3.3 扩频码相关特性与PAPR 性能 |
| 5.4 MC-CDMA 系统中的正交互补扩频码方案 |
| 5.4.1 互补序列集合及PAPR 特性 |
| 5.4.2 正交互补扩频码 |
| 5.4.3 仿真实验结果 |
| 5.5 基于正交多相脉压扩频码的MC-CDMA 系统 |
| 5.5.1 多相脉压序列 |
| 5.5.2 正交多相脉压扩频码 |
| 5.5.3 仿真实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）河道形态阻力分形特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 应用前景及研究意义 |
| 1.1.1 应用前景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 河道形态分形特征研究现状 |
| 1.2.2 综合阻力研究现状 |
| 1.2.3 沙粒阻力研究现状 |
| 1.2.4 沙波阻力研究现状 |
| 1.2.5 曼宁公式研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 河道形态特征的分形量化研究 |
| 2.1 分形理论概述 |
| 2.1.1 分形理论的形成与发展 |
| 2.1.2 分形几何的基本概念 |
| 2.1.3 分形维数的数学定义 |
| 2.1.4 数学中的经典分形 |
| 2.2 随机分形模拟理论及应用 |
| 2.2.1 河道剖面轮廓的随机分形模拟 |
| 2.2.2 河道床面形态的随机分形模拟 |
| 2.3 分形维数的测定与计算 |
| 2.3.1 分形维数的测定方法 |
| 2.3.2 剖面轮廓分形维数的计算方法 |
| 2.3.3 粗糙表面分形维数的计算方法 |
| 2.4 河道形态特征的尺度效应 |
| 2.4.1 床沙粒径分布的尺度效应 |
| 2.4.2 床面形态作用的尺度效应 |
| 2.4.3 床面测量的尺度效应 |
| 2.5 河道剖面轮廓的分形量化研究 |
| 2.5.1 一元分形插值理论 |
| 2.5.2 河道剖面轮廓的一元分形插值模拟 |
| 2.5.3 河道剖面轮廓的分形维数计算 |
| 2.6 河道床面形态的分形量化研究 |
| 2.6.1 二元分形插值理论 |
| 2.6.2 河道床面形态的二元分形插值模拟 |
| 2.6.3 河道床面形态的分形维数计算 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 综合阻力分割方法的分析验证 |
| 3.1 河道阻力概述 |
| 3.1.1 河道阻力的本质 |
| 3.1.2 河道阻力的分类 |
| 3.1.3 研究河道阻力问题的合理途径 |
| 3.2 几种典型的综合阻力分割方法 |
| 3.2.1 水力半径分割法 |
| 3.2.2 能坡分割法 |
| 3.2.3 加权平均法 |
| 3.3 综合阻力分割方法的理论分析 |
| 3.3.1 能耗最小原理分析 |
| 3.3.2 解析分析 |
| 3.4 综合阻力分割方法的验证比较 |
| 3.4.1 变坡水槽设计 |
| 3.4.2 加糙板制作 |
| 3.4.3 试验参数控制 |
| 3.4.4 试验实施方案 |
| 3.4.5 试验成果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 沙粒阻力分形特征试验研究 |
| 4.1 现有床面粗糙度表示方法分析 |
| 4.1.1 床面糙率尺寸法 |
| 4.1.2 暴露度分析法 |
| 4.2 床面粗糙度的分形表征 |
| 4.2.1 分形维数与尺度参数 |
| 4.2.2 床面粗糙度的分形表征参数 |
| 4.2.3 粗糙度分形表征函数的结构形式 |
| 4.3 明渠紊流的垂线流速分布公式 |
| 4.3.1 明渠紊流流场分区及其流速分布 |
| 4.3.2 对数流速分布公式推导回顾 |
| 4.3.3 粗糙河床的理论床面位置 |
| 4.3.4 对数流速分布公式的验证 |
| 4.4 沙粒阻力试验 |
| 4.4.1 粘沙平整床面的沙粒阻力试验 |
| 4.4.2 初始静平整床面的沙粒阻力试验 |
| 4.4.3 清水冲刷粗化床面的沙粒阻力试验 |
| 4.5 沙粒当量粗糙度的分形关系式 |
| 4.5.1 沙粒当量粗糙度的推求 |
| 4.5.2 沙粒当量粗糙度公式的建立 |
| 4.5.3 沙粒当量粗糙度公式的验证比较 |
| 4.5.4 沙粒当量粗糙度公式讨论 |
| 4.6 沙粒阻力系数的分形关系式 |
| 4.6.1 沙粒阻力的影响因素分析 |
| 4.6.2 沙粒阻力系数计算公式的建立 |
| 4.6.3 沙粒阻力系数计算公式的验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 沙波阻力分形特征试验研究 |
| 5.1 沙波阻力的现有计算方法及其分析 |
| 5.1.1 基于沙波几何形态的方法 |
| 5.1.2 基于水流泥沙条件的方法 |
| 5.2 沙波河床的水流特性及理论床面位置 |
| 5.2.1 沙波河床的水流特性 |
| 5.2.2 沙波河床的理论床面位置 |
| 5.3 沙粒阻力与沙波阻力的分离 |
| 5.3.1 摩阻作用可加性原理及其验证试验回顾 |
| 5.3.2 阻力系数的分离关系 |
| 5.3.3 沙波河床中沙粒阻力系数的确定方法 |
| 5.4 沙波阻力试验 |
| 5.4.1 概化规则沙波阻力试验 |
| 5.4.2 水流塑造沙波阻力试验 |
| 5.4.3 随机铺制沙波阻力试验 |
| 5.5 沙波当量粗糙度的分形关系式 |
| 5.5.1 沙波当量粗糙度推求 |
| 5.5.2 沙波当量粗糙度公式的建立与验证 |
| 5.5.3 沙波当量粗糙度公式的分析讨论 |
| 5.5.4 沙波当量粗糙度公式的比较 |
| 5.6 沙波阻力系数的分形关系式 |
| 5.6.1 沙波阻力系数计算公式的建立与验证 |
| 5.6.2 沙波阻力系数计算公式的分析讨论 |
| 5.6.3 沙波阻力系数计算公式的比较 |
| 5.6.4 沙波阻力系数与沙波当量粗糙度的关系式 |
| 5.7 沙波床面演化及阻力计算初步探讨 |
| 5.7.1 沙波形态计算的代表性公式 |
| 5.7.2 沙波床面形态的演化模型 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 曼宁公式分形细化初步研究 |
| 6.1 曼宁公式及其分析 |
| 6.2 量纲和谐的曼宁公式 |
| 6.3 曼宁公式分形细化初步研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 创新点自评 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 沙粒阻力试验初始静平整床面及清水冲刷粗化层的床沙级配 |
| 附录B 沙粒阻力试验河床纵向中轴剖面轮廓分形维数计算 |
| 附录C 沙波阻力试验床面形态分形维数计算 |
| 在学期间发表的论着及取得的科研成果 |
（9）海量数据约简与分类研究（论文提纲范文）
| 独创性声明 |
| 关于论文使用授权的说明 |
| 摘 要 |
| ABSTRACT |
| 1 KDD 中的机器学习 |
| 1.1 机器学习的发展 |
| 1.2 数据库中的机器发现 |
| 1.3 分类 |
| 1.3.1 贝叶斯分类 |
| 1.3.2 分治法 |
| 1.3.3 覆盖算法 |
| 1.3.4 投票算法 |
| 1.3.4.1 Bagging 算法 |
| 1.3.4.2 Boosting 算法 |
| 1.3.5 偏置与归纳 |
| 1.4 聚类 |
| 1.5 统计学习理论 |
| 1.5.1 机器学习的本质 |
| 1.5.2 函数集的学习性能与VC 维 |
| 1.5.3 推广性的界 |
| 1.5.4 支持向量机 |
| 1.5.5 基于邻域的空间划分方法 |
| 1.6 数据约简 |
| 1.7 本文的组织 |
| 2 基于格的学习与约简 |
| 2.1 格的基础理论 |
| 2.2 超元组和域格 |
| 2.2.1 相关工作 |
| 2.2.2 保存分类结构的元组合并 |
| 2.3 数据约简与版本空间搜索 |
| 2.4 密度最大的合并超元组 |
| 2.5 基于格的高效渐增式数据约简 |
| 2.5.1 超元组的调整 |
| 2.5.2 渐增式约简算法 |
| 2.5.3 算法分析 |
| 2.6 典型实例的选择与约简数据的生成 |
| 2.7 利用超元组的近邻分类 |
| 2.8 试验结果 |
| 2.8.1 试验1——分类精度 |
| 2.8.2 试验2——参数选取与收敛性能 |
| 2.8.3 试验3——大规模数据下的性能 |
| 2.8.4 试验4——聚类 |
| 2.9 讨论 |
| 3 高维数据中高效的相似性计算方法 |
| 3.1 简介 |
| 3.2 定义 |
| 3.3 算法 |
| 3.3.1 基于部分特征的k-NN 算法 |
| 3.3.2 基于投影的k-NN 算法 |
| 3.4 实验及结果 |
| 3.5 小结 |
| 4 决策树的画法及可视化 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 定义及算子 |
| 4.3 树的画法 |
| 4.4 算法讨论 |
| 4.5 树的可视化要点 |
| 4.6 小结 |
| 5 超范例与专家知识的融合 |
| 5.1 问题的提出与背景 |
| 5.2 问题分析与范例表示 |
| 5.3 相似性度量 |
| 5.4 索引与检索 |
| 5.5 基于框架的修正 |
| 5.5.1 知识表示与框架系统 |
| 5.5.2 框架模型的设计 |
| 5.5.3 框架模型的实施技术 |
| 5.6 小结 |
| 6 多策略通用数据采掘平台MSMiner |
| 6.1 引言 |
| 6.2 海量数据的采掘平台需要具备什么 |
| 6.3 数据仓库 |
| 6.3.1 数据仓库建模及OLAP 的实现 |
| 6.3.2 数据抽取及更新 |
| 6.4 数据采掘集成工具 |
| 6.4.1 面向对象的数据采掘任务模型 |
| 6.4.2 面向对象任务模型处理机制 |
| 6.4.3 数据采掘语言DML |
| 6.4.4 可扩展的算法库 |
| 6.4.5 数据采掘任务向导 |
| 6.4.6 数据采掘结果的解释和评价 |
| 6.5 元数据 |
| 6.6 应用举例 |
| 6.7 小结 |
| 7 结束语 |
| 7.1 本文主要贡献与创新 |
| 7.2 下一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（10）汽轮机变工况下流量与压比关系及热力参数应达值研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第二章 汽轮机级的热力特性及流型判别准则 |
| 2.1 级流型判别准则 |
| 2.1.1 级流型的种类 |
| 2.1.2 级的一般关系式 |
| 2.1.3 级流型判别准则 |
| 2.1.4 级流型准则数 |
| 2.1.5 非定熵条件下的级流型准则数 |
| 2.2 级的临界压比 |
| 2.2.1 Ⅱ型级临节压力比 |
| 2.2.2 Ⅱ型级伪临界压力比 |
| 2.2.3 Ⅱ型级喷嘴的极限压力比 |
| 2.2.4 0 型级的临界压力比 |
| 2.2.5 Ⅰ型级的临界压力比 |
| 2.3 级组临界压力比的确定 |
| 2.4 喷嘴和动叶临界时的变工况分析 |
| 2.5 Ⅰ型级的变工况分析 |
| 2.6 Ⅱ型级的变工况分析 |
| 2.7 级的伪临界压力的变工况分析 |
| 2.8 级组临界压力的变工况分析 |
| 2.9 级和级组临界压比的变工况计算数据验证 |
| 第三章 Sttla 流量实验的数据验证及 Flugel 公式的改进 |
| 3.1 喷嘴彭台门系数 |
| 3.2 Sttla 流量实验的数据验证 |
| 3.3 Flugle 公式的改进 |
| 第四章 汽轮机组的变工况正向计算 |
| 4.1 热力系统热经济状态方程 |
| 4.2 排汽焓的计算 |
| 4.2.1 各种损失的计算 |
| 4.2.2 末级排汽焓的计算 |
| 4.2.3 次末级排汽焓的计算 |
| 4.3 中间级的计算 |
| 4.4 调节级的计算 |
| 4.4.1 喷嘴配汽方式 |
| 4.4.2 调节级计算 |
| 4.4.3 调节级特性曲线计算 |
| 4.4.4 调节级变工况计算 |
| 4.4.5 调节级计算实例 |
| 4.4.6 调节级能耗分析 |
| 第五章 汽轮机变工况运行参数应达值的确定 |
| 5.1 汽轮机最优运行初压 |
| 5.1.1 最优运行初压计算的数学模型 |
| 5.1.2 加热器端差应达值确定 |
| 5.1.3 变工况给水泵汽轮机参数应达值的确定 |
| 5.1.4 给水温度 |
| 5.1.5 抽汽管道压损的确定 |
| 5.1.6 凝汽器真空应达值确定 |
| 5.1.7 过热器减温喷水量的确定 |
| 5.1.8 最优初压应用实例 |
| 5.2 汽轮机各抽压力和温度应达值 |
| 5.3 汽轮机再热蒸汽压力应达值 |
| 5.4 锅炉效率的计算 |
| 5.5 机组热经济性指标的计算 |
| 第六章 基于 SIS 平台的变工况计算应用 |
| 6.1 SIS 的简介 |
| 6.2 汽轮机正向变工况计算在SIS 平台的数据验证 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 本课题的主要研究成果 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表 |
四、公式H_n=lnn+C+ε_n应用举例（论文参考文献）
- [1]非均匀粒子电磁散射Debye级数展开及应用[D]. 李仁先. 西安电子科技大学, 2008(12)
- [2]均值不等式在数列极限中的应用[J]. 陈定均. 数学学习与研究, 2015(17)
- [3]高分辨谱估计及其在雷达信号处理中的应用研究[D]. 程凡永. 湖南大学, 2009(01)
- [4]进一步探讨正项级数的收敛与发散[J]. 冯林安. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2002(02)
- [5]基于特征变量的中国股票市场微观结构数量研究：日内模式、持续时间与价格发现[D]. 鲁万波. 西南财经大学, 2009(01)
- [6]卫星互联网服务质量保障方法研究[D]. 那振宇. 哈尔滨工业大学, 2010(04)
- [7]多载波通信系统中的峰值平均功率比抑制技术研究[D]. 张琛. 国防科学技术大学, 2006(05)
- [8]河道形态阻力分形特征研究[D]. 钟亮. 重庆交通大学, 2011(03)
- [9]海量数据约简与分类研究[D]. 叶施仁. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）, 2001(02)
- [10]汽轮机变工况下流量与压比关系及热力参数应达值研究[D]. 赵宁. 华北电力大学（河北）, 2008(11)