DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验 2.1. 实验一 2.1.1. 被试 随机选取41名在校大学生被试(男生13人)，年龄从18岁到25岁(M = 20.41， SD = 1.35)，均为右利手，视力或矫正视力正常，身体健康且无神经系统疾病，被试之前均未参加过类似实验。所有被试均自愿参加，实验完成后给予适当的金钱报酬。 2.1.2. 实验材料和程序 从国际情绪图片系统(International Affective Picture System， IAPS)  (Lang， Bradley， & Cuthbert， 1999) 中选取三组经过效价匹配的正性图片(第一组：效价6.81 ± 0.69，唤醒度5.65 ± 0.53。第二组：效价6.80 ± 0.71，唤醒度5.66 ± 0.70。第三组：效价6.81 ± 0.68，唤醒度5.62 ± 0.65)和一组中性效价图片(效价：5.23 ± 0.43，唤醒度：4.42 ± 0.45)。这些图片的参数是经过本土化评定的，比较符合中国大陆的文化特征  (刘潇楠，许翱翔，周仁来，2009) 。正性图片每组27张(包括家庭宠物、人物风景、运动场景等)，中性图片共39张(包括动植物、物体等)。实验分为3个Block，每个Block40个试次，其中正性上调、维持、下调各9次，中性维持13次。每两个Block之间休息时间为两分钟，试次流程如图1所示。首先1 s的注视点，注视点结束后出现图片，图片共呈现8 s，当图片呈现4 s时，被试会听到一个声音指令，指令为“上调”、“维持”或“下调”中的任意一种。当被试听到指令后，按照事先学习的认知重评策略对图片所激发的情绪按指令要求进行重新评价，图片呈现结束后评分屏幕出现，要求被试对自身的即时情绪唤醒度进行5点按键评分，不同的分数代表唤醒程度的不同，评分屏幕持续时间3 s，然后呈现一个为时3 s的休息屏，被试看到“放松”字样后休息，直到下一试次开始。调节阶段从听到声音提示开始，直到看到屏幕显示“放松”调节结束。正性情绪调节分为“上调”、“维持”和“下调”三种调节，中性情绪作为对比条件仅作“维持”调节。在实验前主试告知被试在调节过程中按照指令要求尽最大努力进行调节。 调节所用的策略为认知重评策略，被试可以想象一个与图片中所描述的情况不一样的结果或者改变情境的自我卷入程度来进行情绪调节  (Lee et al.， 2012) 。例如，在对一幅优美的风景进行情绪下调时，我们可以想象过一会儿突然发生了风暴，风暴过后现场一片狼藉；在对一张孩子的笑脸进行情绪上调时，我们可以想象图片中的小孩跟邻家可爱的小弟弟长得很像。在实验中，被试允许自由选择自己在生活中常用到的认知重评策略对情绪进行调节，而避免被试选择一些非认知的策略对情绪进行调节，如转移注意力，深呼吸等。 2.1.3. 数据分析与结果 实验一采用单因素被试内设计，考察三种听觉调节指令下被试的正性情绪唤醒度变化。剔除被试没有按键反应的试次，将每个被试正性上调、维持和下调条件的愉悦度评分进行平均，然后对平均后的正性上调、维持和下调分数做单因素方差分析，结果显示调节条件间差异显著(F (2，80) = 42.566， p < 0.001)，结果见图2。事后检验显示正性上调愉悦度评分显著高于正性维持(T 40 = 8.474， p < 0.001)；正性维持的平均值虽然大于正性下调，但两者之间没有显著差异(T 40 = 1.722， p = 0.093)。 2.2. 实验二 2.2.1. 被试 随机选取63名在校大学生被试(男生20人)，年龄从18岁到25岁(M = 20.90， SD = 1.49)，均为右利手，视力或矫正视力正常，身体健康且无神经系统疾病，被试之前均未参加过类似实验(做过实验一的被试不能再做实验二)，实验一和实验二的被试在年龄和性别上都没有显著差异。所有被试均自愿参加实验，实验完成后给予适当的金钱报酬。 2.2.2. 实验材料和程序 从国际情绪图片系统中选取三组经过效价匹配的正性图片(第一组：效价6.81 ± 0.49，唤醒度5.71 ± 0.42。第二组：效价6.83 ± 0.49，唤醒度5.79 ± 0.67。第三组：效价6.85 ± 0.50，唤醒度5.66 ± 0.54)和一 图1. 实验一试次流程 图2. 正性情绪调节效应(唤醒度) 组中性效价图片(效价：5.38 ± 0.44，唤醒度：4.71 ± 0.55)。正性图片每组28张(包括家庭宠物、人物风景、运动场景等)，中性图片共42张(包括动植物、物体等)。实验分为6个Block，每个Block21个试次，其中中性维持7次。第1和4个Block正性上调5次、维持5次、下调4次；第2和5个Block正性上调5次、维持4次、下调5次；第3和6个Block正性上调4次、维持5次、下调5次。每两个Block之间休息时间为两分钟，试次流程与实验一类似，详细请见图3。 参照人体系统解剖学面部肌肉解剖  (柏树令，2008) ，实验过程中被试的颧肌经酒精清洁处理后被贴上正负两个电极片，电极片的位置在被试间进行左右平衡，一半被试贴在左侧颧肌，另一半被试贴在右侧颧肌，接地电极贴在被试的颈部后方。实验过程中主试告知被试专心完成任务，不要受所贴电极片的影响。 2.2.3. 数据收集 用西南大学生理心理实验室配备的SPIRIT-10和BioTrace+软件对被试的zEMG数据进行实验同步采集，采集到的数据经过硬件模数转换后即时显示在电脑屏幕上，试验结束后将数据导出，数据导出前软件默认对数据放大19.5倍，采样率默认为2048 Sps (Samole per Second)。我们将导出数据降采样到32 Sps，数据统计采用条件间分段处理，用研究者自行研发的MATLAB代码分别对图片呈现之后4 s和声音指令呈现之后12 s的数据进行被试间平均分析，得出被试情绪加工和情绪调节阶段的zEMG平均值(单位：μV)。 2.2.4. 数据分析 1) 图片刺激有效性分析 对图片呈现之后4 s被试的zEMG数据进行被试间平均，然后正性与中性条件间做配对样本T检验，结果显示：被试在加工正性图片时比加工中性图片时有显著增高的颧肌肌电(T 62 = 3.113， p = 0.003)，如图4所示。这说明相比中性图片刺激，正性图片能引起被试更大的肌电活动。 2) 正性情绪调节效应显著性分析 对声音指令呈现之后8 s上调、维持、减弱进行单因素方差分析，结果显示调节条件间差异显著(F (2，124) = 24.038， p < 0.001)，结果见图5。事后检验显示正性上调阶段肌电显著高于正性维持阶段(T 62 = 4.778， p < 0.001)；正性维持的平均值虽然大于正性下调，但两者之间没有显著差异(T 62 = 1.234， p = 0.222)。 图3. 试次流程 图4. 正性与中性情绪图片加工的颧肌肌电差异 图5. 正性情绪调节效应(颧肌肌电)
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user: 3. 讨论 本文对正性情绪调节进行研究，用行为学方法和生物反馈技术综合考察正性情绪调节变化。两个实验结果基本一致，上调时唤醒度和zEMG相比维持条件显著增大，这一结果与假设一直，但是下调时两个实验都没有发现与维持条件的显著差异，我们发现了新的与以往研究结果不一致的结果。 实验一用行为学的方法对情绪调节过后被试的情绪唤醒度进行评分，结果发现显著的正性情绪调节上调效应(上调后的唤醒度显著大于维持)，但是下调效应(下调后的唤醒度与维持相比)不显著。实验二发现在前4 s图片呈现阶段，当被试看到正性效价的情绪图片时，比看到中性情绪图片时有更强的zEMG，这个结果表明不同效价的图片造成zEMG的不同，正性情绪图片比中性图片能激起被试更大的肌电反应，两者的差异也说明了被试的正性情绪确实是由正性情绪图片诱发的。情绪调节效应分析显示，正性情绪上调效应显著，下调效应不显著，这一结果与实验一的结果一致。 两个实验均发现了显著的正性情绪调节上调效应，但却没有发现显著的下调效应，研究者认为这种结果可能跟以下原因有关：首先，在Kim和Hamann的研究中显示  (Kim & Hamann， 2007) ：无论正性情绪调节还是负性情绪调节，下调调节要比上调调节难，这可能是造成下调效应不明显的原因之一；其次，根据人们趋利避害的本性  (Etkin et al.， 2015) ，被试可能不愿意降低自身好的情绪水平，而且下调调节在生活中也不常被用到，因此可能是被试下调自身正性情绪的低意愿性和熟练性造成这一结果。 由于没有考虑性别差异，因此本研究也存在缺陷。性别因素可能影响实验结果，在以往的负性情绪调节研究中，有专门进行性别差异的研究(  Domes et al.， 2010 ;  Garnefski， Teerds， Kraaij， Legerstee， & van den Kommer， 2004 ;  Koch et al.， 2007 ;  Nolen-Hoeksema， 2012 )，但是由于考虑到本篇研究仅仅是从普遍的角度去研究正性情绪调节，因此实验设计中并没有考虑到性别因素。 未来可以在以下三个方向做深入研究：首先可以研究性别差异，探究性别因素是否作为一种潜在的变量影响个体的正性情绪调节能力，如果性别影响正性情绪调节，那么其内在的神经机制是什么；其次考虑到情绪调节对社会适应的重要作用，可以探究情绪调节的训练效应  (Jackson et al.， 2000) ，通过一些可操作的训练手段提高或修正个体的情绪调节能力，这无论对正常人还是情绪失调者都有重大意义，同时可以用功能核磁共振等脑成像方法考察情绪网络在训练过程中的变化。第三，相关研究指出，在选择情绪激发刺激时，动态的视频材料要比静态的图片更能诱发被试的情绪  (Gross & Levenson， 1995) ，因此在以后的研究中，研究者可以选择视频材料作为情绪刺激材料，从而更有效的激发被试的情绪。
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user: 4. 结论 综上所述，本文综合应用行为和电生理手段对正性情绪调节进行探究，发现被试在进行正性情绪上调调节时，唤醒度和颧肌肌电指标比维持调节时有显著的增强，而下调与维持时差异不大，这表明正性情绪调节有显著的上调效应，而下调效应不显著。本文用新的方法拓展了现有的情绪调节研究领域，拓宽了对正性情绪调节的认识，对未来正性情绪调节的研究产生重要的影响。
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user: 摘 要 传统的PCA方法，人脸图像加噪后，人脸识别率会明显下降。本文针对这种情况，分别利用正交小波 + PCA和小波框架 + PCA方法进行了研究.首先对人脸图像进行加噪处理，然后对图像进行正交小波和小波框架分解，进而对分解后的子图分别利用PCA方法进行降维和特征提取，最后用三阶近邻法作为分类器进行分类识别。通过ORL人脸数据库的验证，结果证明了本文方法的有效性，很好的提高了加噪情况下人脸图像的识别率。 关键词 :人脸识别，MRA-框架，PCA，加噪，权重系数
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user: 1. 引言 人脸识别是一门既有理论价值又有应用价值的研究领域，已经成为当前模式识别和计算机视觉领域的一个热门话题[ 1 ] ，愈加受到研究人员的重视。在过去的一段时间里，人们陆续给出了很多实用的方法，主成分分析[ 2 ] (PCA)方法是人脸识别中最基本也是最长见得方法，目前很多的人脸识别算法都是对这种方法的改进或与其他方法的综合，由于其降维和特征提取方面的有效性，已在该领域获得普遍推广。但是因为成像的系统、记录的设备、传输的介质以及处理的方法等并不完善，致使图像在后续形成、记录、处理和传输过程中，会导致图像质量严重下降，其中噪声是造成图像质量下降的重要元素之一。人脸图像中夹杂了噪声不仅使得图像质量下降，还影响了图像的视觉效果，而且研究发现还大大降低了传统PCA人脸识别的效果。 小波变换是1980年代发展的一种时频分析工具，Mallat提出了快速分解算法后，已成功地应用于图像处理域。小波变换是窗口大小固定，其形状、时间窗口、频率窗口都能改变的时频局部化分析方法。其中，低频处，拥有较高的频率和较低的时间分辨率，高频处，与低频处完全相反，因此被科学家誉为数学显微镜。针对上述现象本文在传统PCA方法的基础上用小波变换 + PCA方法进行了研究。通过在ORL人脸数据库中做了相应实验，结果表明了这种分析方法的有很好的提升效果。 在不同的应用中，都期望找到具有对称(或反对称)性质的紧支撑的小波，因为这样的小波具有线性相位的性质，使得在处理不同的信号时能够避免信号的失真。但Daubechies等已经证明，除了一阶基数B样条函数和Haar小波，其它任何紧支撑正交的实尺度函数和相应的小波不可能具有对称性或反对称性，而Haar小波的正则性很差，就制约了它的实际应用。事实上，使小波具有对称性的方法有很多，比如，放弃小波的对称性，或者考虑多小波。幸运的是，小波框架也很好的解决了这个问题，小波框架和正交小波是离散小波变换的两个主要内容，它们是同时发展的．在图像处理领域，小波框架与正交小波的计算复杂度是一致的，但是小波框架不但能够弥补正交小波的缺点，而且增加了一定的冗余性，既保留了除正交之外的所有小波的特点，像较好的时频局部化特性、平移不变形等，在临床应用中它能够把光滑性、紧支撑、对称性(或反对称性)等众多特点恰当的组合在一起，与正交小波相比，对信号的重构有更好的稳定性，而且比正交小波更易于构造。所以本文重点就是小波框架和PCA方法的人脸识别的研究。
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user: 2. 框架 2.1. 框架的相关概念 框架的概念是1952年R. I. Duffina和G. Schaeffer在研究非调和Fourier级数中提出来的，它是对规范正交基概念的推广。框架和基底相同，都能表示可分Hilbert空间元素的工具，区别是框架中并不要求其元素是线性无关的。 定义1 [ 3 ] ：在Hilbert空间 中一个函数族 ，如果 ，对于所有的 ，有 (1) 称集合 是 中的一个框架，常数 称为框架界。 若 ，则称 为紧框架。特别的若 ，称 为帕塞瓦尔框架。 当 时，考虑集合 ， ，其中： ， 。 定义2 [ 4 ] ：设 ，当集合 是 空间的框架，即对于所有的 满足 (2) 时，就称 是 空间的小波框架，集合 中的每个元素为这个框架的一个生成元。类似地，当 ，则称 为紧小波框架。当 ，称 为紧帕塞瓦尔框架。 定义3 [ 5 ] ：在 的空间中，如果存在一个MRA (多分辨分析)，使得 ，则帕塞瓦尔框架 称为是MRA-帕塞瓦尔框架，简称MRA-框架。 设MRA 是有紧支撑的尺度函数 生成的，且满足两尺度方程 (3) 则有限序列 是尺度函数 的滤波器，称为低通滤波器。 MRA-框架 ，构成 的一个帕塞瓦尔框架，相应的每个每个框架生成元满足两尺度方程 (4) 则有限序列 是框架生成元 的滤波器，称为高通滤波器。 公式(3)和(4)在频域中的等价形式分别为: (5) (6) MRA-框架的分解与重构算法为：对于任意的 设 ； 分解算法为： (7) (8) 重构算法为： (9) 2.2. 本文所选用的框架 近阶段，很多研究者重点关注了小波框架的分析。2000年，C. K. Chui研究了对应于紧支撑加细函数的紧支撑的紧框架 ，给出了 存在的一个充分必要条件：只要加细函数的洛朗多项式符 满足一个不等式 ，还讨论了小波框架的分解和重构算法[ 6 ] 。后来I. Daubechies，C. K. Chui，Bin Han等人又相继研究出了一些新的构造紧小波框架的方法及很好的性质[ 7 ] -[ 11 ] 。2013年Bin Han又使用斜扩展原则(OEP)来构造对称紧小波框架，分别得到了一个更简单的算法[ 5 ] ，即构造具有两个高通滤波器的对称紧框架滤波器组和具有三个高通滤波器的对称紧框架滤波器组。这种算法比之前方法[ 4 ] [ 7 ] -[ 9 ] [ 12 ] [ 13 ] 更简单。 本文引用文献[ 8 ] 中例三构造的具有两个高通滤波器的紧框架滤波器组。 通过尺度函数 ，相应的两尺度符号可表示为： (10) 由其构造的MRA-框架生 的两尺度符号分别表示为： (11) (12) 则 ，其中 ，是具有两个高通滤波器的对称紧框架滤波器组。 滤波器 和加细函数(尺度函数) 、MRA-框架 的生成元的图像框架函数 的图像分别图1所示。
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user: 3. PCA分析 3.1. PCA识别算法的理论基础 本文中所使用的PCA分析(也称为主成分分析)是侧重于人脸图像的重构。Pearson在1901年的时候第一次提出了主成分分析的方法，直到1963年Karhunan Loeve对该问题的归纳进行了多次的修改。PCA识别算法方法在数据表示、模式识别、图像信息压缩、人工智能等领域一直是一个热点的研究话题。 “特征脸”在PCA人脸识别算法 [ 10 ] 中指的是过程重构而获得的用于识别的样本，原理是降低人脸图像的维数来得出人脸特征的统计性模板比配方法，然后对人脸进行识别。PCA算法第一步提取人脸的主要成分组成特征脸库，接下来在识别过程中，将测试样本投影到第一步的特征脸库中得到一组投影系数，然后与特征脸在距离上作比较，与距离最小的特征脸相对应的就是其识别结果。 3.2. 快速PCA识别算法的设计 对于一张 的人脸图像，将其每列组合构成一个大小为 维的列向量。对于 维空间中的 个样本 ，能够看作为一个 维随机变量，将其表述为矩阵的形式 ，PCA的识别算法中，最主要的步骤即为得出样本协方差矩阵(散布矩阵) 的特征值和特征向量。设样本矩阵 大小为 ( 个 维样本向量)，在本文的人脸识别中 ， 。那么方差矩阵 就是一个大小为 的方阵，因此，当维数d比较大时，直接计算就非常困难，要想得出样本协方差矩阵的全部特征值可能需要很长的时间来计算。因此可采取快速PCA算法。 令 矩阵为样本矩阵 中的每个样本与样本平均值 之差的矩阵，那么散布矩阵 为 ， 图1. 图像框架函数 现在考虑矩阵 ，在本文的人脸识别中 。而 则远远大于 ，所以 的尺寸远远小于 ，但它们有相同的非零特征值，因此 所对应的特征值可通过计算 的特征值来得出。 设 的特征值 对应的特征向量为 维列向量 ，可以得到： (13) 将式(13)两边同时左乘 ，再利用矩阵乘法结合律，则： (14) 公式(14)说明 为散布矩阵 的特征值 对应的特征向量。因此我们可以通过计算小矩阵 的特征向量 ，之后左乘 间接得出散布矩阵 的特征向量 。总之，这种做法可以很大程度上降低传统PCA算法中的计算量，以此来提高运算效率。
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user: 4. 仿真及算法过程 4.1. 仿真环境 仿真利用Matlab的编程来实现，实验中学，利用ORL人脸库作为数据集，该人脸库来自英国剑桥Olivetti实验室，其中总共包括40个人，每一个人都有10幅图像，总共400幅图像，并且每幅图像有256个灰度级，其大小都为11 × 292，将该数据库中每一个人的的图像分成两组，前5幅组成训练集，另外5幅组成测试集。训练集与测试集将分别有200个人脸图像样本。部分人脸图像如图2所示。 图2. ORL人脸数据库中部分人脸图例 4.2. 算法过程 方案一：传统的PCA方法 1) 读取图像 将ORL人脸库中的400幅人脸图像平均分成训练集与测试集，然后把训练集包含的200幅人脸图像读取进来。 2) 快速PCA算法提取人脸特征 利用快速PCA算法，对图像进行降维处理，去除像素之间的相关性。从训练样本中提取主成分，然后通过投影完成基的转换。在后面的实验中，用降维后的特征向量来代表此人脸样本。类似地，利用快速PCA算法还可以得到训练集的主成分脸。 3) 分类器 在识别过程中，分类器的设计是一个很重要部分，把待识别的图像投影到特征空间之后，接下来就是判别这些图像的相似度的主要依据。实验中选取三阶近邻作为分类器。三阶近邻分类优于欧几里地距离(欧氏距离)分类。且对投影后的距离进行不同的加权处理会提高识别效果，这也是本文的另一改进之处。 方案二：小波+PCA方法 1) 图像加噪 将方案一1)中读取的图像进行加噪处理，在本文中分别加入不同大小的高斯噪声进行了比较，具体见实验结果。 2) 图像预处理 对加噪后的人脸图像分别利用正交小波(Haar小波) [ 11 ] 进行两层分解，分别得到四个子图。 3) 快速PCA算法提取人脸特征 对(2)中分解后得到的子图分别利用快速PCA算法来降维，从而去除像素之间的相关性。从训练样本中提取主成分，然后经过投影实现基的转换。在接下来的实验中就以降维后的九个子图的特征向量来代表该人脸样本。类似地，利用快速PCA算法还可以得出训练集的主成分脸。 4) 分类器 同方案一中(3)。 方案三：加权值的小波 + PCA方法 在方案二的基础上对投影后的距离给予一定的权重系数。其余同方案二。 方案四：MRA-框架 + PCA方法 将方案二中进行两层小波分解改为进行两层小波框架分解，得到九个子图，其余同方案二。 4.3. 实验结果与分析 在实验中，对测试集中40个人的后5张人脸图像，总共200个样本进行了分类，加噪前和加噪(分 Table 1 Experiment result 加噪 方案一识别率/% 方案二识别率/% 方案三识别率/% 方案四识别率/% 0 80.0 77.0 80.5 86.5 0.01 77.5 78.5 81.5 85.0 0.02 76.0 80.0 81.0 87.5 0.03 75.5 80.5 81.5 87.0 0.04 74.5 80.0 84.0 90.0 0.05 70.5 79.5 81.0 90.0 0.06 70.0 80 82.0 88.5 0.07 63.5 81.5 83.5 83.5 0.08 58.0 80 83.0 87.5 0.09 51.5 82.5 83.5 90.0 0.1 45.0 81.0 84.0 87.5 表1. 实验结果 别加入了0.01，0.02，…，0.1等不同大小的高斯噪声)后进行了比较。 加噪前方案一即传统的PCA方法的识别率是80%，方案二的识别率是77%，方案三的识别率是80.5%，方案四的识别率是77%。此时四者之间的差距相对并不大。 但加入高斯噪声后，传统PCA方法的识别率一般会随着噪声的增大逐渐减小，且当噪声达到0.1时识别率已低于50%。而此时另三种方法的识别率却有所提高。且较加噪的PCA方法相比，效果差距更大，有些已高出20多个百分点。且方案三的识别率一般情况下要高于方案二的识别率。进而方案四的识别率更高一些。由于高斯噪声分布是随机的，所以在噪声下不同次的实验结果会稍有偏差，而本文结论是根据每种方法在不同噪声大小下至少进行10次实验下得出的。选取其中的一组实验结果如表1所示。
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user: 5. 结束语 本文对传统PCA方法的人脸识别方法进行了研究。发现图像加噪后传统的PCA方法识别率会显著下降，针对这一情况提出了三种不同的改进算法，并在ORL人脸数据库上进行了实验，实验结果表明该方法能很好地改善加噪的人脸图像的识别效果。在下一步的学习中可以研究改变分类器的方法，如支持向量机(SVM)分类工具，和有效的选择核函数和SVM核函数参数对加噪人脸图像的识别率的影响。
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user: 摘 要 阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease， AD)是一种以认知障碍为主要特征的退行性神经疾病。神经元和突触损伤伴随神经递质功能异常，以及Aβ沉积和神经纤维缠结一直被认为是AD的主要标记。但由于病因复杂，目前针对该疾病仍无有效的治疗手段。本文将从中枢神经系统主要的神经递质及其受体方面对阿尔茨海默病治疗相关靶点进行综述。 关键词 :阿尔茨海默病，神经递质，G蛋白偶联受体
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user: 1. 引言 阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease， AD)是一种由多种因素作用形成的神经退行性疾病，作为痴呆的最常见类型，这种疾病往往伴随着认知障碍，记忆巩固和恢复损伤，最终导致患者生活无法自理，对人们生命的延长及生活质量的提高构成了极大的威胁。目前，FDA批准的临床药物主要有胆碱酯酶抑制剂(如多奈哌齐等)和N-甲基-D-天冬氨酸受体拮抗剂(如美金刚等) [ 1 ] 。然而，由于该疾病的病理复杂，可靠的生物标记物的难以识别，这些药物在延缓疾病进展以及阐明机制方面却收效甚微 [ 2 ] 。因此，寻找新的药物靶点以及新药设计已成为目前AD治疗的热点和难点。本文从中枢神经系统神经递质及相应受体出发，就AD治疗的相关靶点进行综述。
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user: 2. 多巴胺家族 研究表明，AD病理常伴有神经递质异常，除了广为研究的胆碱能系统功能失调外，多巴胺系统是另一个与运动、情绪和认知功能有关的关键神经递质系统。多巴胺的作用主要通过两类受体调控：D1样(D1/D5受体)和D2样(D2/D3/D4受体)受体，它们广泛地分布于不同的脑区，尤其是大脑皮质，海马和基底核等。Ujendra Kumar等 [ 3 ] 通过免疫组化方法研究AD患者大脑不同受体亚型的改变，结果显示与对照组相比，D1受体，D3受体和D4受体的表达在AD患者大脑皮质大大降低，D2受体在额叶皮质的表达也有所降低，而D5受体在额叶皮质的表达显著增加。这些结果预示着不同多巴胺受体亚型在AD患者中的改变在AD的病理中扮演着重要的角色，并有可能作为AD治疗的潜在靶点。 D1样受体通过与Gs蛋白偶联，活化AC，参与不同的信号级联反应，影响长时程增强(long-term potentiation， LTP)的不同阶段，在海马依赖性突触可塑性和记忆的调控方面发挥着重要的作用 [ 4 ] 。C. R. G. Furini等通过新物体识别实验检测给予大鼠多巴胺D1样受体拮抗剂SCH-23390对记忆巩固的影响，发现给药组在训练后60分钟探索新物体的时间与已知物体的时间并没有显著差异，这提示多巴胺D1样受体可能参与训练后早期新物体记忆的保留 [ 5 ] 。而D2样受体对AC的作用与D1样受体相反，它们与Gi蛋白耦联，抑制AC，不同亚型的受体D2、D3、D4通过介导不同通路，影响不同的AD病理。研究表明AD病理的多巴胺系统紊乱主要涉及D2样受体(主要是D2和D3受体)，可能是通过调节神经生长因子表达和中枢乙酰胆碱的转运来介导的 [ 6 ] [ 7 ] 。 除了多巴胺受体外，Susanna Kemppainen [ 8 ] 等向AD转基因(APP/PS1)小鼠海马内注射大脑多巴胺神经保护因子(Cerebral dopamine neurotrophic factor， CDNF)蛋白，发现CDNF能提高小鼠的长期记忆能力，但其潜在的信号机制有待进一步研究。
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user: 3. 5-羟色胺受体 自从1940年5-羟色胺(5-HT)在中枢神经系统中被发现以来，报道显示5-HT几乎参与了人们所有的认知和行为学功能，并且它的神经化学的改变可能参与了许多神经系统疾病，如帕金森疾病，精神分裂症，阿尔茨海默病等。迄今为止，5-HT受体家族总共有7大类，至少14个亚型，它们广泛分布于不同脑区，参与摄食行为、焦虑、疼痛、记忆等行为的调控 [ 9 ] 。 近期的一项II期临床试验结果表明，单用5-HT 6 受体拮抗剂或与胆碱酯酶抑制剂联用对AD患者的认知损伤能起到一定的改善作用 [ 10 ] 。而Sarkisyan & Hedlund等 [ 11 ] 发现5-HT 7 受体基因敲除小鼠在新物体识别行为学实验中表现出一定的记忆学习功能障碍，这提示5-HT 7 受体可能参与了AD病理中的认知功能受损。
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user: 4. 腺苷受体 腺苷在中枢神经系统既是一种神经调节剂，同时又是一种稳态调节物质，虽然存在四种腺苷受体(A1R，A2AR，A2BR和A3R)，但由于A1R和A2AR在大脑中分布密度更高，所以目前研究的腺苷对大脑的各种功能主要是通过A1R和A2AR发挥作用的 [ 12 ] 。A1R能够抑制兴奋性传递，其激活能引发神经元退变，而A2AR在控制突触可塑性和谷氨酸盐的释放方面扮演着关键的角色 [ 13 ] [ 14 ] 。对AD患者的额叶皮质进行的验尸分析结果显示A1R和A2AR的总数目和表达水平在AD的早期或晚期阶段都存在显著地降低 [ 15 ] ，这提示腺苷受体A1R和A2AR可能参与了AD的病理发展，但其对AD的治疗效果有待进一步研究。 G. W. Arendash等发现对AD转基因(APPsw)小鼠进行长达6个月的A2AR拮抗剂咖啡因(0.3 g/L)摄入后，这些小鼠的认知损伤得到一定程度的改善，并且可溶性的Aβ水平恢复到了正常水平 [ 16 ] 。另外，一种核苷载体和腺苷受体的混合阻滞剂丙戊茶碱也被报道能减轻认知损伤，其机制可能与减少tau蛋白磷酸化有关 [ 17 ] 。
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user: 5. 肾上腺素能受体 肾上腺素能受体是典型的G-蛋白偶联受体家族成员，根据其对去甲肾上腺素的不同反应情况，可分为α受体和β受体。除了广泛分布在骨骼肌、胃肠道、肝脏的平滑肌以及心脏外，近年来大量的α受体和β受体(主要为α 2 A、β1及β2)在中枢神经系统的海马旁回、皮质、蓝斑等部位被发现，因此越来越多的研究转向了肾上腺素受体在中枢神经系统疾病中的作用。 α 2 A受体在调控中枢神经系统去甲肾上腺素神经元的神经递质释放方面起着关键性作用，有报道称在AD的早期阶段去甲肾上腺素能系统功能失调 [ 18 ] 。而去甲肾上腺素可抑制炎症细胞因子和趋化因子在中枢神经系统中的表达，增强其对Aβ的吞噬作用 [ 19 ] 。Yunjia Chen等研究发现α 2 A受体激活能增加转基因小鼠神经元中Aβ 1-42 的沉积，加重Aβ病理，而这种作用能被α 2 A受体拮抗剂咪唑克生所阻断，这提示α 2 A受体拮抗剂可作为治疗AD的一个有效靶点 [ 20 ] 。 作为G蛋白偶联受体的一种亚型，β受体主要通过cAMP-PKA通路来调节突触功能，并在炎症因子释放、Aβ生成中发挥着重要作用。葛培兵等 [ 21 ] 研究发现给予β2肾上腺素受体激动剂克伦特罗会降低AD大鼠在Y迷宫行为学实验中的学习能力以及海马内胆碱酯酶和乙酰转移酶的含量，而β2肾上腺素受体拮抗剂ICI118，551能逆转这一作用，提示β2肾上腺素受体拮抗剂拮抗剂能减轻AD病变，并且其机制可能与改变脑内胆碱能水平有关。
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user: 6. 肾素–血管紧张素受体系统 肾素–血管紧张素系统(Renin-Angiotensin System， RAS)是由肾素、血管紧张素及其受体构成，不仅是一个循环内分泌系统，而且还存在于许多局部组织。循环或局部的RAS异常是肿瘤、炎症、衰老、退变等体内绝大多数生理功能和疾病发病机制的基础。近年来的研究发现血管紧张素受体阻断剂以及血管紧张素转化酶(angiotensin converting enzyme， ACE)抑制剂能减缓AD的病理发展，降低其发病率 [ 22 ] 。 脑内血管紧张素(angiotensin， Ang)的AT4受体亚型在认知过程中作用的研究受到越来越多的重视，研究表明血管紧张素II (angiotensin II， Ang II)对记忆的增强作用可能是由于Ang II转化为Ang IV (angiotensin IV， Ang IV)，而Ang IV作为AT4受体的激动剂发挥认知增强功能的 [ 23 ] 。在Ang IV类似物Nle 1 -Ang IV的基础上，John W. Wright和他的同事合成了一种代谢稳定、疏水性增强、能透过血脑屏障的口服小分子化合物N-hexanoic-Tyr-Ile-(6)amino hexanoic amide (Dihexa)，并通过Morris水迷宫实验表明其能改善东莨菪碱引起的大鼠空间记忆能力障碍，预示着Dihexa或Dihexa类化合物可为AD治疗的药物设计提供一个新思路 [ 24 ] 。另外，据报道ACE抑制剂对轻度认知功能障碍患者具有稳定认知功能作用，且能减缓AD患者认知下降的速度 [ 25 ] 。
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user: 7. 自由脂肪酸(FFA)受体 多不饱和脂肪酸(polyunsaturated fatty acids， PUFAs)是人体必需的脂肪酸，根据双键的位置及功能可分为n-3、n-6和n-9系列，其中以亚麻酸、DHA、EPA为代表的n-3和以花生四烯酸为代表的n-6系列在神经发生、记忆学习、情绪以及大脑结构的发育方面起着至关重要的作用。 近年来愈来愈多的证据表明人类的许多精神神经紊乱与饮食摄入n-3PUFAs不足息息相关 [ 26 ] 。Kelly等 [ 27 ] 给予自然衰老大鼠(20~22月龄)8周的乙基-EPA或DPA (n = 3)，水迷宫实验结果显示EPA和DPA都能减少大鼠的逃避潜伏期，提高空间记忆能力，并且EPA效果更好。关于n-3PUFAs对中枢神经系统作用的临床研究也很多，但缺乏对照研究以及稳定的方法学 [ 28 ] 。 PUFAs的功能是通过G蛋白偶联受体40 (G-protein coupled receptor 40， GPR40)实现的。GPR40，也被称作自由脂肪酸受体1 (Free Fatty Acid receptor 1， FFA1)，在脑部不同区域包括中脑、延髓、海马、下丘脑、大脑皮质以及小脑都有表达 [ 29 ] 。当GPR40与PUFAs结合时，其可能通过增加血清中脑源性神经营养因子(Brain-Derived Neurotrophic Factor， BDNF)的水平、减少凋亡，在AD的治疗中表现出一定的前景。
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user: 8. Sigma受体 根据与配体亲和力的不同，Sigma受体家族可分为2种亚型，σ-1和σ-2，其中σ-1受体是定位于线粒体相关的内质网膜(mitochondrion-associated endoplasmic reticulum membrane， MAM)的细胞内伴侣蛋白，有两个跨膜域，属于G蛋白偶联受体的一种。当σ-1受体从MAM转移到细胞的其它区域，与细胞膜上许多靶点如电压门控离子通道、多巴胺D1受体、离子型GABA受体、毒蕈碱样和烟碱乙酰胆碱受体以及细胞内靶点如激酶和三磷酸肌醇受体相互作用，参与许多中枢神经疾病的发展，如健忘症、抑郁、中风、AD、酒精成瘾等 [ 30 ] 。 PET显影结果显示，迟发型AD患者大脑海马和皮层的σ1受体密度和活性较正常人降低。Aren van Waarde等向σ1受体基因敲除纯合子小鼠(σ1R-/-小鼠)侧脑室注射Aβ25-35，进行Morris水迷宫等行为学实验以及组织细胞、凋亡细胞的检测，实验结果表明σ1受体缺乏能减弱Aβ25-35所致的空间认知障碍，阻止钙超载，减少神经细胞凋亡。而给小鼠腹腔注射σ1受体激动剂PRE084后，海马神经细胞大量死亡，说明σ1能促进Aβ25-35诱导的神经毒性 [ 31 ] 。但是也有研究表明σ1受体激动剂能减轻Aβ引起的神经毒性，保护神经元，延缓记忆减退 [ 32 ] 。因此σ1受体对AD的具体调控作用还有待研究。
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user: 9. γ-氨基丁酸受体 γ-氨基丁酸(GABA)是中枢神经系统一种重要的抑制性神经递质，临床上常通过调节GABA含量来控制癫痫的发作。近年来随着研究的深入发现GABA在学习记忆中表现出一定的双向调节作用，GABA的过多和过少释放都会对记忆造成一定的损害作用，因此受体选择性的GABA受体激动剂和拮抗剂在一定环境下都可能改善认知障碍，从而为AD的治疗提供一个新方向 [ 33 ] 。 GABA受体可分为A型(GABAA)、B型(GABAB)和C型(GABAC)，其中GABAA受体发现最早且分布最广泛，主要位于海马、前额皮层及纹状体等脑区，而GABAA受体α5亚基几乎只在海马表达，这意味着α5亚基可能参与了空间学习能力的调节。毕丹蕾等发现α5基因敲除小鼠相比野生型在水迷宫实验中空间学习能力显著提高 [ 34 ] ，但也有报道显示GABAB受体激动剂，如Ebewe公司研制的脑活素，能改善轻到中度AD患者的认知功能，目前已进入到临床II期阶段 [ 35 ] 。GABA受体作用的两面性可能是因为GABA能系统参与中枢神经系统的兴奋/抑制平衡，从而调节Aβ导致的兴奋/抑制失衡，延缓AD进程 [ 36 ] 。
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user: 10. 小结 随着人类平均寿命延长和人口老龄化的出现，AD成为了威胁人类尤其是老年人健康的高发病，严重影响了老年人的生命健康和生活质量。AD病因复杂，涉及胆碱能神经损伤、钙平衡失调、兴奋性氨基酸毒性学说、氧化应激和自由基损伤、炎症反应、细胞凋亡等，在众多假说中，Aβ聚集、tau蛋白过度磷酸化、慢性炎症及神经元死亡被认为是AD的最根本发病假说之一，基于这些假说的新药研发如β-分泌酶(BACE1)抑制剂、tau蛋白疫苗、抗炎药物以及一些神经保护剂等也相继进入临床试验阶段，然而大多以失败告终 [ 35 ] 。本文试图从中枢神经系统一些主要的神经递质及其受体出发，通过阐述这些递质受体在AD中的作用，为AD治疗新靶点提供一些新思路。然而，AD的治疗是一个复杂的过程，没有任何一个病因是产生AD的独立因素，在AD患者脑内同时发现多巴胺系统、去甲肾上腺素系统、5-HT系统紊乱，因此这些递质受体是独立作用还是相互作用造成AD病理还有待进一步研究。
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user: 摘 要 无线传感器网络(Wireless Sensor Network， WSNs)在民用和军事上有着广泛的应用，如居民区无线抄表(水表、电表和燃气表)系统。无线传感器网络的主要功能是收集传感器节点的数据。WM2RP协议是无线抄表领域的一种数据收集协议。MATLAB和UPPAAL工具都具有仿真功能，但是对协议进行仿真时各有其优缺点。这篇文章通过对WM2RP协议的仿真来比较MATLAB和UPPAAL工具。仿真结果表明，MATLAB擅长于仿真能量的消耗和数据收集轮数的表示，通常以曲线图的形式进行显示；而UPPAAL倾向于对有时间戳的协议进行仿真，并可以通过时序图形象的展示出通信过程。 关键词 :WSNs，数据收集协议，MATLAB，WM2RP，UPPAAL
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user: 1. 引言 无线传感器网络(WSN， Wireless Sensor Network)是许多传感器通过无线方式形成的一个多跳自组织网络。WSN在国际上引起了很高的关注度，成为众多学者研究的热点话题。WSN广泛应用于军事、智能交通、环境监控、医疗卫生等多个领域[ 1 ] [ 2 ] 。其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。数据收集是传感器节点的主要功能。 无线抄表系统是无线传感器网络的具体应用。传统的抄表大部分依赖于手工，这种抄表方式既费时又费力，抄表结果的准确性和及时性也得不到保证。这已经不适应社会的发展需求了。这样也对抄表提出了更高的要求，为此提出了新的抄表方案——无线抄表[ 3 ] 。小区抄表基本有两种数据传输方式，有线数据传输和无线数据传输。无线抄表成为主流的抄表方式，数据收集协议是无线传感器网络中用于收集传感器节点数据的协议。 无线传感器网络最重要的功能就是完成传感器节点的数据收集，即把网络中所有节点的数据通过一定的方式收集到基站，然后进行下一步的数据分析。本文所关注的就是数据收集协议。因为传感器节点处理能力和存储能力比较弱，使用电池供电等特点，所以能量的使用效率是数据收集协议比较关注的方面，即节点能量剩余情况。目前企业实际应用的WM2RP [ 4 ] [ 5 ] 协议是链状拓扑结构的数据收集协议。该协议设计简单，实用价值高，目前全国的很多居民区都在使用WM2RP协议作为水表、电表、燃气表的数据收集协议。 对数据收集协议的仿真工具有很多，常见的有NS2、OPNET、MATLAB和UPPAAL [ 4 ] 等。本文针对WM2RP协议分别使用MATLAB和UPPAAL对表节点每轮抄写过程中能量剩余情况进行仿真。MATLAB是通过编程以图表的形式显示节点剩余能量，UPPAAL是通过建模以表节点间交互的形式来显示剩余能量。
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user: 2. 相关工作分析 2.1. 无线传感器网络及数据收集协议 2.1.1. 无线传感器网络 无线传感器网络和其他的网络有着很大的不同。文献[ 4 ] 指出，传感器网络和Adhoc网络相比，有如下特点：a) 传感器网络的节点数量比Adhoc网络的节点数量要大几个数量级。b) 传感器节点分布很密集。c) 传感器节点容易发生故障。d) 传感器节点主要使用广播的交流技术，而Adhoc网络是点对点的交流方式。e) 传感器节点的电量、计算能力和存储性能都是有限的。f) 传感器节点不需要有全局的ID号。 2.1.2. WSN路由协议 到目前为止，WSN的路由协议仍缺乏一个完整和清晰的分类。从具体应用的角度出发，根据不同应用对传感器网络各种特性的敏感程度不同，将路由协议分为四种类型，分别是：能量感知路由协议、基于查询的路由协议、地理位置路由协议和可靠的路由协议。 2.1.3. 数据收集协议 数据收集协议是WSN路由协议的一种。PEADG协议是典型的数据收集协议。PEADG协议[ 6 ] -[ 8 ] 通过计算最小生成树的个数，采用多棵树的拓扑结构，考虑了能耗消耗问题，解决了越靠近基站的节点能量越先消耗完毕的问题，延长了网络的生存时间。但是PEADG协议不支持单独抄写某一个表节点数据，实际部署没有得到证实，本身有很大的局限性。 2.2. 协议仿真 协议仿真是指在计算机上建立一个虚拟的网络平台来实现真实网络环境的模拟。技术人员在这个平台上不仅能对网络设备、网络协议等进行设计研究，还能对网络的性能进行分析和评价[ 9 ] 。几种常用的网络仿真软件有MATLAB [ 10 ] 、UPPAAL、NS-2 [ 11 ] 、GlomoSim [ 12 ] 、OPNET [ 13 ] 等，它们为通信协议的研究提供了与真实网络相同的环境，还可以方便和直观的分析协议。 MATLAB由是一个很强大的工具体。MALAB具有很多功能，其中仿真功能是其非常重要的一个方面。MATLAB提供了方便用户使用的一些函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。MATLAB有着强大的功能和广泛的应用领域。模型检查器UPPAAL验证MCF路由协议，形式化证明了协议具有的一些活性，如：协议可以找到能耗最小的路径。
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user: 3. WM2RP协议 3.1. 协议的使用场景 WSN可以作为抄表系统的底层通信网络，这样的抄表系统可以完成的功能有：实时或周期性收集表数据，收集类型可以分为单表数据收集、部分表数据收集和所有表数据收集；远程控制，管理公司可以远程控制用户家中的表，如远程关闭欠费用户家中的表、远程诊断和排除表的故障等。因此WSN在抄表系统中的应用提高了抄表效率、准确性和实时性，节约了人力资源成本，减小了劳动强度 [ 8 ] 。 WM2RP协议对PEGASIS协议进行了改进，把小区节点组织成链状，每条链最长为35个节点，一个小区中会有多条链，每条链单独管理，这样可以弥补传感器节点资源不足的缺点。每个节点代表一个燃气表，燃气表中具有监测用户使用燃气情况的传感器。 图1中有四类节点Server，Concentrator，Repeater，Meter四类节点，Server服务器部署在厂家，并由厂家维护，它与Concentrator的通信不属于WSN，因此Server与Concentrator的通信不在本文研究范围内，不再赘述。Concentrator是收集小区内各个用户的数据，并将数据通过GPS发送给Server，并且每个小区只有一个Concentrator，它的能量供应是持续的，通信范围会覆盖整个小区。Meter是用户使用监控燃气使用的燃气表，能量有限，通信范围有限，并且障碍物对它的影响也很大，因此它优先被部署在靠近窗户的地方。因此在设计协议的时候，Meter优先跟上下楼的Meter通信。由于Meter的通信范围有限，当Concentrator的位置与Meter的距离超过Meter通信范围时，就需要部署Repeater来中转。Repeater与Meter相同，只是在网络中的职责不同，它不检测用户的燃气使用情况，只承担路由的责任。Repeater的部署位置不固定，需要与小区住户沟通。 Server通过GPS发送命令给Concentrator，Concentrator收到命令后将命令转发给传感器节点，传感器节点根据协议链将数据逐级传送，在协议链中最后的叶子节点将响应命令的数据向上逐级发送，最后发送到Concentrator，Concentrator通过GPS发送到Server。具体的收集过程下面会详细介绍。 3.2. WM2RP协议数据收集过程 在数据收集的时候，工程师在Server选择要收集数据的路径，通过GPS将命令发送到基站V，命令中的路由信息为V|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J，信息帧中关于路由和数据相关字段见表1。表中字段DATA用来填充Server需要的数据。在抄表系统中，会分为多个小区，每个小区具有唯一的标识，小区标识就是小区的ID。动态路由是在WSN存储当前节点MAC地址。外置路由级数和表路由级数表示在这个路径当中具有多少个中继器和表节点。N级路由表表示所有节点包括中继器和表节点的地址。 基站首先向A发送命令，由于在无线网络中发送信息是广播的，其他节点也会收到命令。其他节点在收到命令后会检查命令信息中的动态路由并根据路由表中自己的序号判断是否是发送给自己的命令，不是就抛弃命令。A收到命令后，重新设置动态路由，接着选择自己的下级节点B。当命令传到J时，节点J检查自己在路由表中是最后一级，因此就会将数据向上级转发。这是正常的数据收集过程，该协议还考虑了异常的情况，以确保把正常的节点的数据都收集上来。 图1. 无线抄表系统体系结构 Table 1 The fields of WM2RP protoco 数据域 DATA 说明 小区标识 Area0 Area Sign用于区分相邻小区相同路由序号的外置中继器 Area1 动态路由 DT_Router0 Router根据动态路由号码和命令或者应答决定向转上发或者向下转发 DT_Router1 外置路由级数 OuterRouterN 外置独立中继器的级数 表路由级数 MeterRouterN 用表做中继的中继的级数 N级路由表 2N 长度为2N个字节的路径表，N = OuterRouterN + MeterRouterN 表1. WM2RP协议字段 在异常的情况下，基站节点向A发送命令，如果在3秒内没有收到A的ack，就会再次向A发送命令，如果基站节点接收ack依然失败，三次后就会基站就会设置节点A在路由表的标识设置为AAAA，代表此节点失效，并接着就会向B节点发送命令。在极端情况下，基站向B节点发送命令失败，并且向 C节点发送命令依然失败，这时候基站就会自组帧向Server或者上级节点发送。 每个节点包括基站在内成功发送命令后，等待time，等待时间模型为：time = 节点的级数 * 10 + 20秒。节点的级数是逆向的，例如有N个节点的路径，基站的级数是N，剩下的节点依次是N-1，N-2，...，1，0。在time内没有收到数据，节点就会自组帧向上级发送数据，收到数据后，节点填充自己的数据后发送应答。 3.3. 小结 WM2RP协议应用在燃气抄表系统中，简单易操作，并且具有很好的可靠性，在抄表系统中发挥了重要的作用。WM2RP协议也有很多不足，WM2RP协议没有形式化模型，只是工程师根据经验的实现，在出现问题的时候需要反复测试。因此需要对协议建立形式化模型，并通过模型检查的方法证明协议的设计正确性。
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user: 4. WM2RP协议仿真 4.1. 仿真准备 为了方便观察和比较，本次仿真选取了12个表节点的抄写过程(11个中间节点和一个叶子节点)，节点的能量初始值为1焦耳(J)。基站发送数据收集命令后，通过中间节点的数据转发使得网络中的所有节点数据可以收集到基站。 无线通信的能耗计算公式为[ 5 ] ： (1) (2) 说明：公式(1)和公式(2)是分别对表节点发送数据和接收数据时消耗的能量进行计算的公式。其中，ETX是表节点发送数据时的能耗，ERX是表节点接收数据时的能耗，E elec 是表节点处理单个比特数据时的能耗，k是需要处理的比特数，E amp 是表节点传输单个比特时无线功率放大器的能耗，d是两个可直接通讯节点间容许的最大距离。 4.2. WM2RP协议的MATLAB仿真 MATLAB的图形可以对12个节点的每个节点在每轮抄写后剩余能量进行显示。 主要函数有： 1) InitWSN()：对小区中的节点进行初始化，包括对所有的节点进行编号，赋予能量初值，对节点的位置给予X、Y坐标等。 2) TransmitData()：数据收集命令从基站到叶子节点的转发过程。 3) DataGathering(BS)：叶子节点(N级路由表中最后的节点)收到基站的数据收集命令后，重新组建回传数据在帧，并把自己的数据加在帧中，按照N级路由表的逆序，将数据发送给基站。 从图2中可以很清晰的看出，节点1即与基站相离最近的表节点是能量消耗最快的节点。最终因为节点1能量消耗完毕而导致无线传感器网络中抄表过程结束，将不能再进行抄写表节点数据的功能。 MATLAB的曲线图可以清晰明了的展示出每个节点的能量消耗随着数据收集轮数的增加而逐渐增加的情况，最终因某个节点的能量消耗殆尽(路由表中位于最前面的表编号)导致整个网络的数据收集无法继续。 4.3. WM2RP协议的UPPAAL仿真 4.3.1. WM2RP协议的UPPAAL模型 WM2RP协议的UPPAAL模型建立在其时间自动机的基础上，根据转换关系得到。UPPAAL模型分为基站节点、中间节点和叶子节点和全局声明(全局变量和全局函数)。下面详细介绍WM2RP协议的中间节点的UPPAAL模型 [ 4 ] 。 中间节点的UPPAAL模型通过管道(chan)与相邻节点(包括基站节点和叶子节点)同步。中间节点的位置集包含基站节点和叶子节点的位置集，因此在这一节将会详细介绍各个位置，在其他节将不再介绍。图3是中间节点UPPAAL模型。下面首先介绍各个位置： 1) 等待接收命令位置S0：这是节点的初始位置，在Uppaal中，初始位置是双圆。在此位置可以停留任意时间，send[n]?被触发就会跳转到位置S2。 2) 向父节点发送收到命令确认位置S2：位置S2是一个紧急位置，在此位置没有延迟，中间节点立即向父节点pNode[n]发送收到命令信号的ACK，然后跳转到位置S3。 3) 向子节点发送命令位置S3：中间节点在S3位置延迟SCT时间，然后检查当前节点的子节点nNode[n]是否有效，节点有效就会向子节点发送命令，并跳转到位置S4。如果子节点无效就跳转到位置S8。 图2. WM2RP协议的MATLAB仿真结果 图3. 中间节点的UPPAAL模型 4) 等待子节点发送收到命令确认位置S4：中间节点等待接收子节点发送的ACK，并且在位置S4等待WRT时间。在WRT时间内，中间节点收到ACK后，跳转到位置S5；如果没有收到ACK，中间节点跳转到位置S3。在从位置S4跳转到S3位置时根据超时次数是否更新子节点nNode[n]。如果超时次数为3次，则对nNode[n]加1，即链中当前节点的下一个节点，否则就单纯增加超时次数。 5) 等待接收数据位置S5：中间节点在位置S5等待WTime(n)时间。在WTime(n)时间内，中间节点收到消息就跳转到位置S7，没有收到数据就跳转到位置S8。 6) 向子节点nDNode[n]发送ACK位置 S7：节点nDNode[n]是给节点n发送数据的源节点。位置S7是一个紧急位置，在此位置没有延迟，中间节点会立即发送ack，并跳转到位置S8。 7) 发送数据位置S8：中间节点首先检查父节点是否在通信的范围内，在满足的情况下，向父节点发送数据，并跳转到位置S9。如果父节点无效中间节点就会跳转到位置S12。 8) 等待接收父节点发送收到数据的确认位置S9：中间节点在位置S9等待WRT时间，如果在WRT时间内，中间节点收到ACK就进入位置S12，没有收到ACK，就跳转到位置S8，增加超时次数。如果超时次数为3，表明当前节点异常，就会更新自己的父节点，更新方式为设置自己的父节点为父节点的父节点。 9) 节点n的收集数据结束位置S12：节点n跳转到位置S12时，表明在整个数据收集过程中，节点n完成自己担负的任务。 4.3.2. WM2RP协议数据收集过程 在中间节点的能耗模型的位置S1，S2，S3，S4，S5，S7，S8，S9，S10，S11，S12检查能量是否足以支持交互行为，这些检查放在SX13G(n)和SXYG(n)函数中，如果不支持就会跳转到位置S13，交互行为消耗的能量在SXYU(n)函数中，其中X={1， 2， 3， 4， 5， 7， 8， 9}。 在能耗模型的基础上，使用UPPAAL的模拟功能，即模拟节点间交互的行为，完成一次数据收集，然后就可以观察到一次数据收集消耗能量最多的那个节点，并获得消耗的能量值MAX_SING_COST，然后使用初始能量ENERGY_INIT就可以获得数据收集轮数N=ENERGY_INIT/MAX_SING_COST。UPPAAL数据收集模拟过程见图4，这是12个节点的协议链。 图4. WM2RP协议数据收集过程
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user: 5. 两种仿真工具比较 在对WM2RP协议进行MATLAB仿真时，是通过MATLAB编码，调用MATLAB的二维线画图函数plot()，将各个节点在特定轮数据收集后能量剩余情况显示出来。在这里，MATLAB不用建模，只需编码，进行函数间的调用。通过图表，节点剩余能量变化情况及趋势都可以清晰的获得。 在对WM2RP协议进行UPPAAL仿真时，需要先建出模型，然后单步运行程序，可以看到每个节点之间的交互情况，并且可以输出在这一轮节点的能量剩余情况。UPPAAL中有时间次序，即可以看到每一步的变化。 MATLAB可以仿真多次数据收集过程，并且显示每轮数据收集后节点剩余能量。而UPPAAL只能仿真无线传感器网络中各个节点进行一轮数据收集的过程，并显示此轮数据收集后节点剩余能量；MATLAB可以通过图表的形式即调用MATLAB库函数来清晰的展示节点剩余能量，而UPPAAL只能屏幕输出此轮各个节点剩余能量，没有直观的图表可供使用；MATLAB没有时序的概念，而UPPAAL注重时间次序，使用UPPAAL自带的功能就可以看到每个节点之间数据和信息的交互情况；MATLAB仿真是通过MATLAB编程实现的，只要编写好代码，运行即可。而UPPAAL仿真是需要建立模型的。
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user: 6. 结语 本文使用MATLAB [ 14 ] 和UPPAAL工具对WM2RP协议进行仿真，通过仿真过程和仿真结果，把MATLAB仿真和UPPAAL仿真进行比较，进而发现两者的优势和劣势。MATLAB擅长于仿真能量的消耗和数据收集轮数的表示，通常以曲线图的形式进行显示；而UPPAAL倾向于对有时间戳的协议进行仿真，并可以通过时序图形象的展示出通信过程。通过侧重不同实现的功能和实现的效果来选择使用MATLAB仿真还是UPPAAL仿真。 进一步的研究工作有：对WM2RP协议的其他方面进行仿真，比如抄表效率等，从其他方面挖掘MATLAB仿真和UPPAAL仿真的区别，并总结出哪些仿真内容只有MATLAB能够完成，UPPAAL不能完成；哪些功能是MATLAB不能仿真而UPPAAL能够仿真的。
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user: 动词性“自V”是主谓式还是动宾式？
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user: 摘 要 动词性“自V”是主谓式还是动宾式？我们发现，上古形成了动宾式词语模“自V”，包括“客事 + 动作”和“受事 + 动作”两种语义，也有边缘结构状中式。后来，由词语模“自V”类推产生新的动词性“自V”基本遵循这一结构语义特点，动词性“自V”中并无主谓式。词语模“自V”中的“V”从语法上看，多数基本用法是动词性的；从语义上看，主要有表“心理活动”、“社交活动”、“生活工作”、“判断”、“争斗”、“管理活动”、“司法活动”的7类。在历时演变中状中式“自V”中“自”不只有“亲自”义，其泛化出“自己/独自”义。词语模“自V”中“自”有类词缀化倾向。 关键词 :动词性，词语模，自V，结构，语义