DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 古往今来，成功和幸福都是人们追求的重要目标。但相对于成功来说，幸福才是人类追求的终极目标。然而，在现实生活中，人们强烈的渴望成功、追求成功，以至于有人过度地追求成功，却严重地损害了身心健康和生活质量 [ 1 ] 。那么，成功真的会带来幸福感吗？哥伦比亚大学哲学博士霍华德金森在《人的幸福感取决于什么》的博士论文中指出，世界上有两种人最幸福：一种是淡泊宁静的平凡人，一种是功成名就的杰出者。然而20年后的追踪调查发现，那些成功者中仅有少部分人依然感觉幸福，大部分人却感觉一般甚至痛苦 [ 2 ] 。在衡量成功时，经济地位和收入是主要的衡量指标。但美国南加州大学经济学教授理查德·伊斯特林在《经济增长可以在多大程度上提高人们的快乐》中提出了伊斯特林悖论(Easterlin Paradox)：收入增加并不一定导致快乐 [ 3 ] 。虽然美国的人均收入在近几十年里飞速增长，但是美国人的主观幸福感不但没有大幅度增长，反而略有下降的趋势，净资产超过125百万美元的人幸福度只是比随机选择的被试略高一点 [ 4 ] 。“幸福棘轮”现象表明，当人们不断获得成功，预期随之上升后会习惯新的生活状况，感觉不再那么幸福。这些事实和证据令人对成功和幸福的关系提出了质疑。 关于成功和幸福感的关系研究，特别是实证研究尚不多见。已有研究主要是从收入和财富的角度研究成功与幸福的关系。本研究将同时从主观和客观角度界定成功，探索成功对幸福感的作用及其影响机制，我们试图探明：成功何以会影响幸福感，如何在取得成功的同时能够保持甚至增进幸福感，即探寻幸福的成功模式。在现实生活中，个人寻求幸福的成功模式，不仅有利于拓展自身的生理、智力和社交资源，更好地发展事业，而且有助于培养良好的心态和生活方式。从企业角度，帮助员工构建一种既成功又幸福的工作方式，不仅可以提高员工的工作满意度、工作绩效和组织承诺，而且可以降低离职率和缺勤率，使企业健康地发展壮大。此外，因为心理资本可以通过培训、干预等外在手段在短时间内得到提升，所以如果可以通过开发心理资本来确保人们既成功又幸福，将具有重大的实践意义。因此，本研究旨在考察员工职业生涯成功与幸福感的关系，以及心理资本在其中的作用。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献回顾与研究假设 员工幸福感是员工在工作场域中的积极心理状态，反映了个体在工作中的生理唤醒状态和心理满意水平，是衡量组织员工心理健康的指标 [ 5 ] 。幸福感研究存在主观幸福感和心理幸福感两种不同的取向，其哲学基础分别是快乐论和现实论。主观幸福感的四维结构是：① 对过去、现在和未来生活的满意度；② 积极的情感体验；③ 消极的情感体验；④ 对生活各方面的满意度 [ 6 ] 。心理幸福感则认为不仅要获得快乐，更重要的是个体对完美的努力追求以表现出个人的潜能 [ 7 ] 。本研究融合了快乐论和实现论的观点，同时测量主观幸福感(包括生活满意度和正/负性情感)和心理幸福感。员工整体幸福感的测量公式为生活满意度 + 正性情感 − 负性情感 + 心理幸福感。近年来西方对员工幸福感的研究主要集中在测量，影响因素和作用(主要是与工作绩效的关系研究)等方面 [ 7 ] ，关于幸福感与成功两者关系的研究尚不多见且没有定论。 在本研究里成功被界定为职业生涯成功。职业生涯成功最广泛认可的定义是个体在工作经历中逐渐积累获得的积极心理感受以及与工作相关的成果或成就 [ 8 ] 。目前主要从客观和主观两方面来衡量职业生涯成功。客观的职业成功标准是指可以从外部观察到的、能用报酬、可支配的权力之类的尺度来衡量的职业成就 [ 9 ] 。目前使用最广泛的客观成功标准是薪水、晋升次数。主观职业生涯成功是指对于实际的和期望的与职业有关的成就的反应，它是更广的时间范围内而不是一个人的即时工作满意度 [ 10 ] 。职业满意度(或工作满意度)目前被视为衡量主观成功的最有效的指标。 就客观职业生涯成功来说，它与幸福感密切相关。贾文文等(2013)的研究表明，幸福感与客观职业成功显著正相关 [ 11 ] 。个体的满意度和自我认知是对客观成功中在公司中的位置和收入的主观感知结果，因此客观成功很有可能带来积极的自我感知，增加满意程度，从而增加幸福感。进一步的研究表明，客观成功中的收入和社会经济地位均与幸福感有显著关系。高收入人群的幸福感更高 [ 12 ] 。成功的青年在早期的职业生涯中可以利用经济资本来提高自身的幸福感 [ 13 ] 。员工幸福感会受到收入等外部激励(主要是工作的经济回报)的影响 [ 14 ] 。另外，社会经济地位越高，声望越高的职业，幸福感也越强 [ 12 ] [ 15 ] 。提升自己社会和经济地位的能力可以被认为是一个成功的成就和完成了父母的期望，这会导致幸福感增加。因此，晋升次数越多的员工，获得越高的社会经济地位，幸福感会越高。除了上述的收入和社会经济地位因素，郑晓明等(2010)通过对神东煤炭集团的案例研究，发现影响员工幸福感的因素还包括工作成就 [ 16 ] 。在现实生活中，员工拥有越多的工作成就，获得越多的表彰次数，就越容易激发幸福感。基于以上分析，本研究提出以下假设： H1a：薪酬水平、晋升次数、表彰次数等客观职业生涯成功变量均与员工幸福感的正向指标生活满意度、正性情感和心理幸福感显著正相关，与员工幸福感的负向指标负性情感显著负相关。 就主观职业生涯成功来说，它与幸福感显著相关。研究表明，主观职业生涯成功与幸福感是显著正相关关系 [ 11 ] 。个体只有体会到较高的职业满意度时，才能获得较高的主观幸福感 [ 17 ] 。更进一步的研究发现，在控制了人口学变量的影响下，主观职业成功对主观幸福感有显著正向预测作用 [ 11 ] 。作为主观成功指标之一，更高的工作满意度会导致更高的主观幸福感水平 [ 18 ] 。然而，工作满意度在不同学者的研究中均当作是幸福感和主观成功的指标，本文为了防止工作满意度可能在两者关系中出现混合影响，并未用其作为幸福感或主观成功的测量指标。基于以上分析，本研究提出以下假设： H1b：主观职业生涯成功，即职业满意度，与员工幸福感的正向指标生活满意度、正性情感和心理幸福感显著正相关，与员工幸福感的负向指标负性情感显著负相关。 心理资本是个体在成长和发展过程中表现出来的一种积极心理状态，具体表现为：1) 在面对充满挑战性的工作时有信心(自我效能)并能付出必要的努力获得成功；2) 对现在与未来的成功有积极的归因(乐观)；3) 对目标锲而不舍，为取得成功在必要时能调整实现目标的途径(希望)；4) 当身处逆境或被问题困扰时能够持之以恒，迅速复原并超越(韧性)以取得成功 [ 19 ] 。在职业生涯成功与心理资本的关系中，心理资本不但与薪酬水平(客观成功)中的绩效工资正相关 [ 20 ] ，而且与主观成功中的工作满意度显著正相关 [ 21 ] 。自我认知工作的重要性(主观成功)会使员工产生内在的激励，从而影响个体的心理资本水平 [ 22 ] 。这表明，工作越成功，越容易影响个体的心理资本。在心理资本和员工幸福感关系中，心理资本与工作满意度、心理幸福感显著正相关 [ 23 ] 。心理资本中乐观的员工比悲观者具有更高的幸福感。李志勇等(2011)发现，心理资本对工作满意度、生活满意度均具有显著预测作用 [ 24 ] 。心理资本会通过能量补充与动机激发双过程影响职业幸福感 [ 25 ] 。综上，职业生涯成功很可能通过影响心理资本来进一步正向作用于幸福感。基于以上分析，提出以下假设： H2：心理资本是职业生涯成功影响员工幸福感的中介变量，职业生涯成功与心理资本的结合将增强个体的幸福感。
system: [SYSTEM]

user: 3. 测量过程及方法 3.1. 样本与测量过程 传统上幸福感的研究对象主要针对教师、大学生、老年人等 [ 7 ] ，对企业员工和政府人员的研究很少。故本文将对象定为他们，采用方便抽样的调查问卷方式，在广州、湛江等广东省地区的企业和国家机关中收集数据。共随机发放259份问卷，回收239份，其中有效问卷227份(回收有效率为87.6%)。我们采取了程序控制来降低共同方法偏差。比如，采用匿名方式填写问卷；测试安排在不同测量环境中进行；在测量前告知调查的学术用途，减少被试对测量目的的猜度和后顾之忧；同时告知被试应该据实填写，没有正确答案，从而减少社会赞许性的影响等等。样本的分布情况如下：男女比例为43.6%、56.4%；年龄25岁以下、26~30、31~35、36~40、40岁以上的比例分别为26.0%、30.4%、18.5%、11.0%、14.1%；学历专科及以下、本科、硕士及以上的比例分别为32.2%、58.1%、9.7%；未婚和已婚的比例为50.2%、49.8%；工作年限为1年以内、1~3、3~5、5~10、10年及以上的比例分别为14.5%、18.9%、16.7%、21.1%、28.6%；民营或私营、国有企业、外资及合资、国家机关/事业单位的比例分别为26.4%、37.4%、22.0%、14.1%；高新技术行业、制造业、服务业、国家机关/事业单位的比例分别为7.5%、17.2%、56.4%、18.9%；普通员工、一线主管、中高层管理者的比例分别为62.6%、19.8%、17.6%；职称为初级、中级、副/正高级的比例分别为59%、33%、7.9%。 3.2. 量具 共分为四个部分。第一部分是关于调查对象的人口学变量和工作特征的信息，具体包括性别、年龄、学历、婚姻状况、工作年限、企业性质、企业所在行业、职位、职称。第二部分是幸福感的测量，包括主观幸福感和心理幸福感。主观幸福感的测量采用Diener编制的生活满意度量表 [ 26 ] ，以及Watson等(1988)编制的快乐感量表。根据Diener [ 26 ] 的报告，这三个量表的α系数分别为0.91、0.76、0.82。本研究中的α系数分别为0.89、0.75、0.80。心理幸福感的测量采用幸福取向量表 [ 27 ] ，涵盖员工生活意义取向和工作参与程度，其α系数为0.75。该量表在本文的α系数是0.83。第三部分是职业生涯成功的测量，包括客观和主观两个维度。本研究将采用薪酬、晋升次数、授予荣誉次数作为客观成功的标准；主观成功则采用由Greenhaus等(1990) [ 10 ] 编制的职业满意度量表。该量表要求被试报告对自己职业生涯的所有成绩、取得的进步、收入、晋升、新技能的发展这5个方面的满意度。该量表经过多次的验证，α系数为0.8以上，在本文中是0.85。第四部分是心理资本的测量，采用的是由Luthans等人于2007年编制 [ 19 ] ，李超平翻译的心理资本量表，包含自我效能、希望、韧性、乐观四个方面。该量表在本文的α系数为0.91。本研究采用SPSS19进行数据分析。发现所有量表的KMO值均>0.65，Bartlett检验的显著性均<0.001，适合做因子分析。通过Harman单因素检验后发现，数据主要析出了14个因子，解释了总变异量的70.7%，其中因子1解释了23.6%。这表明没有单一的一个因子解释了绝大部分的变异量，因此数据不存在严重的共同偏差。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果与分析 4.1. 变量之间的偏相关分析 考虑到人口学变量和工作特征变量对幸福感有影响，本研究控制了人口学变量和工作特征变量，对幸福感、成功、心理资本采用偏相关分析方法。如表1所示，除了薪酬水平与生活满意度显著正相关，薪酬水平与幸福感其他维度关系不显著。晋升次数、表彰次数与幸福感各维度也均不显著相关。研究假设H1a只是得到小部分支持。主观成功中，除了正性情感，职业满意度均与幸福感其他维度显著相关。研究假设H1b大部分得到支持。另外，心理资本与幸福感各维度、主观成功都具有显著的相关关系。 4.2. 职业生涯成功对员工幸福感的回归分析 第一步，控制人口学、工作特征变量的影响；第二步，加入自变量成功的各维度，使用强迫进入法进行回归分析。如表2，从Model 2的ΔR 2 可知，随着成功各维度的加入，有另外15%员工幸福感变异量可被解释。从回归系数中可知，主观成功，即职业满意度(β = 0.408， p < 0.001)为显著正向影响幸福感的预测变量。共线性检测发现，成功各个变量的容差均>0.1，方差膨胀因子VIF均<10，特征根均不等于0，条件索引均<20，显示自变量间不存在严重的共线性问题。 4.3. 心理资本对职业生涯成功与员工幸福感关系的中介效应分析 本文采用温忠麟，张雷和侯杰泰(2004) [ 28 ] 在前人理论基础上总结得出的中介效应检验程序：第一步，以成功为自变量，心理资本为因变量；第二步，以心理资本为自变量，幸福感为因变量。结果发现，第一步和第二步的回归系数均达到显著水平，分别为0.294 (t = 4.605， p < 0.001)和0.562 (t = 10.182， p < 0.001)。以上分析结果符合了Baron和Kenny (1986)部分中介作用的条件。第三步，进行Judd和Kenny (1981)完全中介检验，即以成功和心理资本为自变量，幸福感为因变量进行回归分析。结果发现，成功对幸福感的回归系数显著(β = 0.248， t = 4.474， p < 0.001)。这说明心理资本在成功和幸福感关系中是部分中介作用，假设H2得到验证。 那么成功各个维度如何通过心理资本对幸福感产生影响呢？为此，用SPSS19进一步分析。具体步骤如下：第一步，以成功各维度为自变量，心理资本为因变量；第二步，以成功各维度和心理资本为自变量，幸福感为因变量。第一步发现，成功解释了心理资本12.8%的变异量(F = 8.173， p < 0.001)。其中，薪酬水平和职业满意度达到显著水平，路径系数分别是0.163 (t = 2.075， p < 0.05)和0.239 (t = 3.595， p < 0.001)。第二步发现，成功和心理资本解释了幸福感42.7%的变异量(F = 32.975， p < 0.001)。其中，职业满意度和心理资本达到显著水平，路径系数分别为0.290 (t = 5.203， p < 0.001)和0.439 (t = 8.045， p < 0.001)。以以上数据为依据，得出幸福感影响因素的路径图(见图1)。进一步得到各变量对幸福感的预测效应表(见表3)。由表可知，在成功各维度中，主观成功(即职业满意度)对幸福感有最强的正面预测力，总效应值为0.395；其次是客观成功的薪酬水平(0.145)。而心理资本对员工幸福感具有最大的预测效应，其预测力达到43.9%。 Table 1 Partial correlation coefficient matrix between variables (N = 227 生活 满意度 正性情感 负性情感 心理 幸福感 薪酬水平 晋升次数 表彰次数 职业 满意度 正性情感 0.357 *** 负性情感 −0.198 ** −0.125 心理幸福感 0.262 *** 0.201 ** −0.044 . 薪酬水平 0.235 *** 0.038 0.016 0.048 晋升次数 0.081 0.100 0.031 −0.053 0.320 ** 表彰次数 0.034 0.135 * 0.067 0.129 0.121 0.275 ** 职业满意度 0.436 *** 0.096 −0.172 * 0.388 *** 0.033 −0.004 0.034 心理资本 0.334 *** 0.352 ** −0.229 *** 0.522 *** 0.124 −0.007 0.049 0.214 ** 表1. 各变量之间的偏相关矩阵(N = 227) 注： * 在0.05水平(双侧)上显著相关； ** 在0.01水平(双侧)上显著相关； *** 在0.001水平(双侧)上显著相关。 Table 2 Hierarchical multiple regression analysis on employee well-bein 步骤 变量 Model 1 Model 2 Step1 性别 −0.063 −0.042 控制变量 年龄 −0.029 −0.153 学历 0.061 −0.036 婚姻状况 0.180 0.209 * 工作年限 0.023 0.034 企业性质 0.093 0.056 企业行业 −0.073 0.014 职位 0.209 * 0.042 职称 −0.029 −0.076 Step2 薪酬水平 0.132 自变量 晋升次数 0.024 表彰次数 0.078 职业满意度 0.408 *** R 2 0.135 0.288 Adjust R 2 0.099 0.244 ΔR 2 0.153 F 3.749 *** 6.623 *** 表2. 对员工幸福感的分层多元回归分析 注： * 在0.05水平(双侧)上显著相关； *** 在0.001水平(双侧)上显著相关。 Table 3 The predictive power of variables on employee well-bein 变量 直接效应 间接效应 整体效应 薪酬水平 0.073 0.072 0.145 晋升次数 0.060 −0.010 0.050 表彰次数 0.022 0.039 0.061 职业满意度 0.290 0.105 0.395 心理资本 0.439 0.439 表3. 各变量对员工幸福感的预测力 图1. 职业生涯成功影响员工幸福感的路径图
system: [SYSTEM]

user: 5. 讨论 在成功与幸福感的关系中，客观成功中的薪酬水平与生活满意度显著相关。这一发现与苗元江等(2009) [ 14 ] ，孙凤(2007) [ 12 ] 等的研究结论一致。另外，主观成功(即职业满意度)不但与员工幸福感显著相关(除了正性情感)，而且能显著正向地预测幸福感。这一分析结果与贾文文等(2013)发现“主观成功与幸福感显著正相关，并对幸福感有显著影响”一致 [ 11 ] 。不过并不支持Samuel等(2013)“职业成功不会系统地提高幸福感，但可以通过社会比较来产生不同的幸福效果”的观点 [ 13 ] 。在成功各维度中，主观成功的直接和间接效应值均最大，这表明主观成功不论是直接作用于幸福感，还是通过心理资本对其产生间接作用，都是影响幸福感的重要因素。因此，企业和员工个体都必须注重提高员工的职业满意度，从而提高幸福感。虽然我们发现主观成功能够影响幸福感，但主观成功是否会受到社会比较的影响而对幸福感产生作用，仍然有待进一步研究。在“成功的人会幸福”这一命题上，依然有学者持着不同的意见。张建卫(2010) [ 1 ] 指出，成功的企业家由于肩负着多重责任和承受巨大精神压力，所以并不一定会幸福。他们需要通过平衡工作与生活，塑造积极心理品质，转化动机等途径来构筑幸福。席酉民也认为，只有事业的成功并不表明幸福，还需要健康的身体，较高的素养，和谐美满的家庭生活，以及丰富人生的个人爱好。取得这五方面相对均衡与和谐，才会饱尝幸福。 本研究发现，心理资本在成功和幸福感的关系中发挥了部分中介作用。这意味着职业生涯成功的员工，可以通过提高心理资本(自我效能感、希望、乐观、韧性)来提升幸福感。另外，心理资本显著影响幸福感，且在各预测变量中具有最大的预测效力。这与李志勇等(2011) [ 24 ] ，吴伟炯等(2012) [ 25 ] 的研究结果一致。心理资本是积极的心理品质与人格特质，而那些具有积极心理资本的个体经常体会到对事件的控制感，较为乐观和主动，采取的应对方式比较积极，能较好地适应周围环境，从而有助于幸福感的保持和提高。心理资本可以通过培训、干预等外在手段在短时间内得到提升，因此企业和个人都应该关注心理资本的开发，争取收获既成功又幸福的人生。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文结论如下： 1) 客观职业生涯成功中的薪酬水平与生活满意度显著正相关。主观成功(职业满意度)与员工幸福感的正向指标生活满意度和心理幸福感显著正相关，与员工幸福感的负向指标负性情感显著负相关。 2) 主观成功能显著正向影响员工整体幸福感。 3) 心理资本充当了成功影响幸福感的部分中介变量。这意味着具有良好心理资本(自我效能感、希望、乐观、韧性)的成功员工会更幸福。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 研究广义极值分布参数估计的普通矩法、普通概率权重矩法和高阶概率权重矩法。以黔北地区五家院子和江滨水文站年最大洪峰流量序列为例，选用广义极值分布，应用普通矩法、普通概率权重矩和高阶概率权重矩进行参数估计，并对各方法的拟合效果和参数估计结果进行分析比较。结果表明：与普通矩法和普通概率权重矩法相比，高阶概率权重矩法能更好的拟合洪水序列的高尾部分洪水值，可以进行洪水频率分布的参数估计。蒙特卡洛试验表明：高阶概率权重矩法计算出的不同重现期洪水设计值的SE、Bias和RMSE较小，与常用的矩法、普通概率权重矩法相比，高阶概率权重矩法具有较高的精度。 关键词 :广义极值分布，高阶概率权重矩，普通矩法，参数估计
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在实际洪水频率分析计算中，当点绘年最大洪峰流量序列的经验频率时，经验点据常常出现两段或多段的分散区，重现期较大的洪水设计值一般是根据大中洪水值的趋势进行外推。常用的参数估计方法有极大似然(ML)、矩法(MOM)、线性矩(LM)、概率权重矩(PWM)、最小二乘(LS)和间隔最大积(MPS)等 [ 1 ] ，其计算的理论频率曲线通常与经验点据的中下部分拟合较好，而曲线的中上端与经验点据拟合偏差较大，导致推求的洪水设计值过低不利于大坝及下游的安全运行。20世纪90年代，Wang Q.J.博士 [ 2 ] 提出了采用高阶概率权重矩洪水频率分布参数估计方法，该法能赋予大洪水值更多的权重，取得了较好的拟合效果。目前，我国西北农林科技大学宋松柏教授等人将这一理论方法应用到GEV分布参数估计中，并以陕北地区年最大洪峰流量序列为例，研究了高阶概率权重矩在GEV分布参数估计中的应用 [ 3 ] 。本文以黔北地区五家院子和江滨水文站年最大洪峰流量序列为例，并对GEV分布参数的高阶与普通概率权重矩法及普通矩法拟合结果进行分析与比较，进一步研究高阶概率权重矩在推求GEV分布参数中的应用与普适性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 广义极值分布 广义极值分布(Generalized extreme value distribution，简记为GEV)的概率密度函数为： (1) 其分布函数表达式为： (2) 式中： 分别为分布的形状参数、位置参数和尺度参数。当 时为极值I型，即Gumbel分布；当 时为极值II型，即Fréchet分布；当 时为极值III型，即Weibull分布 [ 1 ] - [ 5 ] 。 式(2)的逆函数形式为： (3) 式中： 、 和 意义同上。
system: [SYSTEM]

user: 3. 参数估计方法 3.1. 高阶概率权重矩法 概率权重矩法(PWM)由Greenwood (1979)等人 [ 6 ] 首先提出，假定随机变量X的分布函数为 ，则概率权重矩的定义为： (4) 式中： 为实数， 为分布函数的逆函数。当 时，概率权重矩为： (5) 式中， 为概率权重矩的阶数。式(5)表明，当概率权重矩的阶数增大时，会赋予大值 较多的权重。 给定一长度为 的升序排列样本 ，高阶概率权重矩的无偏估计量可通过式(6)来计算： (6) 式(3)中，当 时，Greenwood (1979) [ 6 ] 给出了GEV分布的概率权重矩为： (7) 式中， 为欧拉常数。 当 时，Wang Q.J. [ 2 ] 推求了GEV分布的概率权重矩为： (8) 式中： 为gamma函数。 由式(4)可知，要求解GEV分布函数中 ， ， 三个参数，需要列三个方程式进行求解。令概率权重矩的阶数 ，并分别代入式(9)，有 (9) (10) (11) (12) 同理，当 时，GEV分布的概率权重矩为： (13) 上述式中GEV分布的样本概率权重矩 可用式(6)计算出的无偏估计量 代替，采用适当的公式可求出参数 ， ， 。由于没有给出 的直接表达式，采用常规的迭代法计算量很大，因此，可采用计算机数值算法来求解。 式(12)两边同时减去 有： 令上式右边为 (14) 给定 值，可采用二次函数拟合式估算 值： (15) 设 ，分别给定 (即普通概率权重矩)、 、 、 、 ，利用式(14)求出不同阶数对应的 值，并对 和 的关系进行拟合，得出不同阶数下式(15)中的系数 ，结果见表1。 通过式(14)计算出不同阶数对应的 值后，结合表1中相应阶数的各系数值，代入式(15)中求出GEV分布的形状参数 。将形状参数 值代入式(9)和式(10)中，计算GEV分布的尺度参数 和位置参数 ，其参数表达式分别为： (16) (17) 3.2. 普通矩法 矩法是用样本矩估计总体矩，并通过矩和参数之间的关系来估计频率曲线参数的一种方法。设随机变量X服从GEV分布函数 ，则X的r阶中心矩为 [ 7 ] ： (18) 式中： 为GEV分布的概率密度函数。 令式(1)中 并带入式(18)，可计算出X的一阶、二阶和三阶中心矩如下： 由以上式子可得到偏态系数Cs的表达式为： (19) 设 ，利用式(19)求出不同 对应的 值，并对 和 的关系进行拟合(结果见图1)，得出其关系式，并通过其关系式求 的初值，再利用牛顿迭代法计算出满足条件的 值。将求出的 值带入式(20)、(21)即可求解参数 和 。 (20) (21)
system: [SYSTEM]

user: 4. 实例应用 前文简述了普通矩法、普通概率权重矩法及高阶概率权重矩法在GEV分布参数估计中的计算方法，为了分析比较三种方法的优劣，以黔北地区五家院子水文站和江滨水文站实测年最大洪峰流量序列为例，进行GEV分 Table 1 Coefficients a0， a1 and a2 and the absolute error for different higher probability weighted moment 阶数 a 0 a 1 a 2 绝对值偏差 r = 0，1，2 0.0000 7.8514 2.9388 0.0001 r = 1，2，3 0.0000 11.9038 2.7765 0.0001 r = 2，3，4 0.0000 15.9285 2.7266 0.0001 r = 3，4，5 0.0000 19.9431 2.7045 0.0001 r = 4，5，6 0.0000 23.9527 2.6927 0.0001 表1. 不同高阶概率权重矩系数a 0 ，a 1 和a 2 的取值及绝对值偏差统计表 图1. GEV分布中Cs和k的关系曲线 布的参数估算研究。 利用上述原理及公式，计算出不同方法下各测站GEV分布参数值，结果见表2。绘制各测站不同阶PWM的GEV分布理论频率曲线，拟合结果见图2。 从图2可以看出，随着概率权重矩阶数的提高，理论频率曲线的中上部与年最大洪峰流量中的大洪水段点据拟合越好。 根据图2中的拟合结果，选出其中拟合较好的r = 3，4，5阶和普通PWM (r = 0，1，2)的理论频率曲线，并将之与普通矩法的拟合情况进行对比，结果见图3。 从图3中可以看出，r = 3，4，5阶的PWM比普通PWM能更好的拟合洪水的高尾部点据，且均优于普通矩法。在水利工程规划设计中，尤其是西南地区，降水充沛，量级大，较多的考虑大中洪水段对水利工程的影响，而高阶概率权重矩法具有较好的优势，可以在洪水频率分布参数估计中加以应用。
system: [SYSTEM]

user: 5. Monte Carlo试验 蒙特卡洛试验是对使用不同高阶概率权重矩法估计GEV分布参数时对不同重现期设计洪水值的影响评价 [ 1 ] [ 8 ] - [ 10 ] 。 为了进一步说明高阶PWM在GEV分布参数估计中的精度，本文利用具有更高灵活度的Wakeby分布模型 [ 11 ] ，设样本容量为n = 30，模拟N = 100000组序列。利用模拟出来的序列计算普通矩法及不同高阶概率权重矩下GEV分布参数值，并分别计算重现期为50年和100年的洪水设计值(即分位数x(F = 0.98)，x(F = 0.99))， Table 2 The estimated GEV distribution parameters of several method 方法 普通PWM 高阶PWM 普通矩法 阶数 r = 0，1，2 r = 1，2，3 r = 2，3，4 r = 3，4，5 r = 4，5，6 五家院子 728.8620 736.0957 762.4795 796.7254 827.2238 730.0127 330.2658 301.4621 257.2320 218.6284 192.1550 340.3679 −0.1451 −0.1957 −0.2652 −0.3253 −0.3674 −0.1255 江滨 1407.1245 1413.2028 1405.3870 1359.0219 1274.8757 1447.2538 674.9318 653.4852 667.0484 726.2543 818.8344 802.6931 −0.2012 −0.2181 −0.2089 −0.1741 −0.1272 −0.0617 表2. 各测站几种GEV分布参数估计方法结果统计表 图2. 不同高阶PWM下GEV分布理论曲线与年最大洪峰流量频率曲线拟合 最后采用标准误差(SE)、偏差(Bias)、和均方根误差(RMSE)进行评价，结果见表3，表4。 从表3，表4可以看出，基于5参数Wakeby分布模拟的数据，利用GEV分布函数估计出来的不同高阶PWM下各重现期设计值的SE、Bias和RMSE随着阶数的增大总体呈先减小后增大趋势，其中，Bias的这种趋势特别显著。当 时误差较大， 时误差最小。同时，普通矩法的SE、Bias和RMSE均比前两种方法 图3. 不同方法下GEV分布理论曲线与年最大洪峰流量频率曲线拟合 Table 3 SE， Bias and RMSE in x(F=0.98) estimates from fitting the GEV distribution with Wakeby sample wakeby分布类型 WA-2 WA-3 WA-4 WA-5 普通PWM r = 0，1，2 SE 0.9288 0.9701 0.4587 0.5109 Bias 0.1940 −0.1429 0.1463 −0.1454 RMSE 0.9489 0.9806 0.4815 0.5312 高阶PWM r = 1，2，3 SE 0.9213 0.9778 0.4553 0.5091 Bias 0.0985 −0.0254 0.0394 −0.0446 RMSE 0.9265 0.9781 0.457 0.5111 r = 2，3，4 SE 0.8986 0.9755 0.4464 0.5093 Bias 0.1004 0.0192 0.0408 −0.013 RMSE 0.9042 0.9757 0.4483 0.5094 r = 3，4，5 SE 0.8921 0.9735 0.4458 0.5099 Bias 0.1093 0.0352 0.0467 −0.0033 RMSE 0.8988 0.9742 0.4483 0.5099 r = 4，5，6 SE 0.8908 0.9698 0.4465 0.5095 Bias 0.1267 0.0565 0.0558 0.0078 RMSE 0.8997 0.9715 0.45 0.5095 普通矩法 SE 1.1288 1.1085 0.4378 0.5463 Bias 2.0588 2.0349 3.2546 3.1641 RMSE 2.2358 2.2146 3.2849 3.1944 表3. 基于Wakeby分布样本的GEV分布在x(F = 0.98)时设计值的标准误差，偏差和均方根误差 Table 4 SE， Bias and RMSE in x(F = 0.99)estimates from fitting the GEV distribution with Wakeby sample wakeby分布类型 WA-2 WA-3 WA-4 WA-5 普通PWM r = 0，1，2 SE 1.3377 1.439 0.6359 0.7176 Bias 0.3383 −0.3325 0.2276 −0.2714 RMSE 1.3798 1.4769 0.6754 0.7673 高阶PWM r = 1，2，3 SE 1.3955 1.4467 0.6701 0.7064 Bias 0.1094 −0.0906 0.0077 −0.0826 RMSE 1.3998 1.4495 0.6701 0.7113 r = 2，3，4 SE 1.3818 1.4549 0.6631 0.7118 Bias 0.0734 −0.008 −0.0035 −0.0267 RMSE 1.3838 1.4549 0.6631 0.7124 r = 3，4，5 SE 1.3699 1.4579 0.6602 0.7184 Bias 0.0788 0.0201 0.0092 −0.0112 RMSE 1.3722 1.458 0.6603 0.7185 r = 4，5，6 SE 1.3619 1.4563 0.6587 0.7228 Bias 0.1103 0.0532 0.0297 0.0036 RMSE 1.3663 1.4572 0.6593 0.7228 普通矩法 SE 1.4533 1.4128 0.7224 0.6814 Bias 2.9049 2.7671 4.3491 4.142 RMSE 3.1258 2.991 4.3875 4.179 表4. 基于Wakeby分布样本的GEV分布在x(F = 0.99)时设计值的标准误差，偏差和均方根误差 大，其中Bias和RMSE的增幅较大。因此，蒙特卡洛试验进一步表明高阶概率权重矩法在估算GEV分布参数时，具有明显的优势。但需要注意的是，可以适当的提高阶数，但不能盲目的提高阶数，当 (即阶数 )时，误差会增大。
system: [SYSTEM]

user: 6. 结论 本文根据Wang高阶概率权重矩法的GEV分布参数估计理论，研究了不同高阶PWM在GEV分布参数估计中的应用，并以黔北地区五家院子水文站和江滨水文站的年最大洪峰流量序列为例，分别用普通PWM、普通矩法和高阶PWM估计GEV分布参数值，最后通过蒙特卡洛试验对三种方法的SE、Bias和RMSE进行分析。结果表明，随着概率权重矩阶数的提高，GEV分布曲线与年最大洪峰流量中的大中洪水段点据拟合越好，而矩法在大中洪水段偏离较大。蒙特卡洛试验表明，高阶PWM法(当 时)计算出的不同重现期洪水设计值的SE、Bias和RMSE较小，与常用的普通矩法、普通PWM法相比，高阶概率权重矩法具有较高的精度，能够在GEV分布参数估算中加以应用。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文研究潜在指纹显现的新技术，用自主研发的266 nm短波紫外陶瓷激光器作为光源照射检材，通过反射照相方法显现各种非渗透性客体表面的潜在指纹。紫外陶瓷激光器能有效显现出光滑客体表面的潜在指纹，并且油脂指纹检出率高于汗液指纹检出率。陶瓷材料由于其良好的化学稳定性、耐高温性、尺寸稳定性、光漫反射特性等优点，利用该266 nm短波紫外陶瓷激光器可以显现非渗透性客体表面的潜在指纹，在刑侦领域上有较好的应用前景。 关键词 :紫外陶瓷激光器，反射照相，显现，潜在指纹
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 指纹技术中最关键的问题是潜在指纹的显现，由于指纹所在的客体检材表面种类繁多复杂，因此适应各种不同检材并增强潜指纹显现灵敏度的显现技术一直是法庭科学的研究热点。指纹技术发展至今，根据显现原理的不同，可以分为物理显现法、化学显现法和光学显现法。物理显现法缺乏稳定性、易吸入人体且操作过程中易破坏指纹纹线；化学方法灵敏度较高，但实际操作过程中仍难以适用背景颜色复杂的客体环境，且部分试剂对人体有一定危害。总体来看，按照物证检验的无损检验方法优先原则，光学方法依然是多种显现方法中的首选。 美国Menzel、加拿大Dalrymple和Duff等 [ 1 ] 利用连续波氩离子激光检验出了一段黑色绝缘胶带粘面上的一枚潜指纹，引起了世界各国法庭科学研究人员的极大关注。激光应用于指印检测领域以来，国内在这一领域的研究也取得了一系列的成果 [ 2 ] - [ 7 ] 。然而，短波紫外激光在潜指纹显现中的应用较少，该类装置更是少见。紫外反射照相方法作为一种无损检验方法，尤其对玻璃、照片等非渗透性客体表面指纹显现具有突出效果。本文利用自主研制的266 nm陶瓷激光器对彩色照片、光滑玻璃、毛玻璃、玻璃杯、剪刀、火车票、食品塑料袋、鼠标等客体表面的潜在油脂指纹和汗液指纹进行显现，利用配置266 nm滤光镜和紫外相机进行拍摄，有效地提取了该类客体表面的潜在指纹。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 样本 采用彩色照片、光滑玻璃、毛玻璃、玻璃杯、剪刀、火车票、食品塑料袋、鼠标为承载客体，分别按捺油脂指纹和汗液指纹各10个。 1) 油脂指印：手指洗干净后，擦拭额头、鼻子后捺印。 2) 汗液指印：手指洗干净后，用塑料袋包裹手15分钟后，捺印。 2.2. 设备的设计方案 如图1所示，是266 nm紫外陶瓷激光器的装置图。该装置主要由808 nm半导体激光泵浦系统、谐振腔、KTP晶体、BBO倍频晶体和石英分光棱镜组成。808 nm半导体激光泵浦系统发射出波长为808 nm的激光，采用光纤耦合，导入谐振腔，经过掺杂浓度为1.0at%，的Nd:YAG透明陶瓷，辐射1064 nm的激光。1064 nm激光通过KTP晶体产生532 nm绿光，谐振腔由两面反射镜构成，表面镀有1064 nm和532 nm的高反膜，激光在谐振腔内来回反射，当激光功率超过输出耦合镜的阈值后，从输出耦合镜输出，532 nm经过BBO倍频晶体产生266 nm紫外激光。为获得单色性更好的紫外激光光束，最后采用石英分光棱镜分光。 2.3. 实验器材 266 nm陶瓷激光器、紫外镜头、SCENESCOPE紫外照相机、护目镜。 2.4. 实验方法 以陶瓷激光器输出的波长为266 nm短波紫外线作为光源分别照射检材，通过波长为266 nm的带通滤光镜进行滤光，利用SCENESCOPE紫外照相机分别接受检材反射的266 nm紫外激光亮度分布，针对每个检材调整照射角度、曝光时间和照射距离，拍取最佳成像照片，示意图见图2。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果 3.1. 指纹检测结果 指纹检测结果如表1所示。油脂指纹纹线清晰的共38个，占47.5%，少量纹线的共32个，占40%，总体检出率为87.5%。汗液指纹纹线清晰的共32个，占40%，少量纹线的共17个，占21.3%，总体检出率为61.3 %。 3.2. 示例照片 彩色照片、光滑玻璃、毛玻璃、玻璃杯、剪刀、火车票、食品塑料袋、鼠标表面的潜在油脂指纹和汗液指纹提取效果对比见图3~6。 图1. 266 nm紫外陶瓷激光器的装置图 图2. 266 nm短波紫外线反射照相示意图 Table 1 Visualization results of latent fingerprint 客体种类 指印数量 油脂指纹 汗液指纹 纹线清晰 少量纹线 没有纹线 纹线清晰 少量纹线 没有纹线 彩色照片 10 8 2 0 2 6 2 光滑玻璃 10 8 2 0 10 0 0 毛玻璃 10 0 5 5 0 2 8 玻璃杯 10 8 2 0 6 3 1 剪刀 10 6 4 0 8 2 0 火车票 10 0 7 3 0 0 10 食品塑料袋 10 0 8 2 0 0 10 鼠标 10 8 2 0 6 4 0 表1. 指纹检测结果
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 紫外反射照相原理探讨 紫外反射照相适合彩色照片、玻璃等光滑客体表面的指纹提取。通过调整短波紫外线的入射角度，光滑客体表面发生定向反射，使垂直方向进入镜头的紫外线很少，而指纹纹线在紫外照射下会发生漫反射，从而会反射紫外线进入镜头，故能有效提取该类光滑客体表面的潜在指纹。 4.2. 油脂指纹和汗液指纹检出率差别 油脂指纹检出率90%，整体高于汗液指纹检出率60%。这是由于额头和鼻子表面油脂含量多，且不易挥发，因此较汗液指纹检出率高。毛玻璃表面汗液指纹检出率较低，因为毛玻璃表面不光滑，玻璃表面易发生漫反射，干扰了纹线表面漫反射的光线，故检测率低。光滑的玻璃杯表面指纹比背景亮，因为玻璃杯对266 nm的光吸收比纹线强，纹线反射的紫外光较强，因此纹线亮，背景暗。火车票、食品塑料 图3. 彩色照片表面指纹(左)和光滑玻璃表面指纹(右) 图4. 毛玻璃表面指纹(左)和玻璃杯表面指纹(右) 图5. 剪刀表面指纹(左)和火车票表面指纹(右) 图6. 食品塑料袋表面指纹(左)和鼠标表面指纹(右) 袋表面汗液指纹检出率为0，分析由于火车票纸质为胶版纸，对油墨的吸收性好，但抗水性能强，难以在其表面留下汗液指印，故而无法显现。食品塑料袋表面汗液指纹无法显现分析也是该类原因导致。鼠标表面的油脂印和汗液指印有较好的显现，因为油脂印及汗液指印与鼠标的磨砂表面有较好的贴合，鼠标作为背景对紫外光的吸收更强。 4.3. 陶瓷激光器的优势 本文所用陶瓷激光器，是一种基于Nd:YAG透明陶瓷为增益介质的陶瓷紫外固体激光器，系自主研发的具有准连续短波紫外激光输出的激光器。目前高重复频率、高峰值功率266 nm紫外激光输出普遍采用调Q技术，该技术的缺点是持续高频激光输出导致单晶内部热效应过大，降低输出激光的质量，影响紫外固体激光器的连续应用。近年来发展的新型激光材料——Nd:YAG透明陶瓷，具备与单晶一致的热导率、热膨胀系数、吸收光谱、发射光谱、荧光寿命和激光性能，还具有单晶难以比拟的优势，钕离子掺杂浓度高利用激光器的小型化，易于制备的复合结构有利于实现主动调Q，大尺寸有利于提高激光输出功率，并且陶瓷的高温热损伤阈值是单晶的1.5倍，更适合在高温条件下使用。激光为自由发散输出，通过功率调节器可控制输出激光功率大小，发散的激光适合照射检材表面的指纹区域。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 在光功率为20 W的808 nm半导体激光泵浦下，Nd:YAG陶瓷激光器在266 nm波段的输出功率平均为0.32 W，转换效率达1.6%。据我们所知，这是首次利用Nd:YAG陶瓷产生1064 nm，再经过光学倍频晶体四倍频获得266 nm的紫外激光输出。该激光器具有高的光学品质和良好的热导率、化学稳定性、尺寸稳定性、光漫反射特性等优点，而且制造成本低、生产周期短，比单晶激光器提供了更加灵活的设计，可以很容易地控制其光学特性，在法庭科学领域有较大应用前景。
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 本文将自主研制的Nd:YAG陶瓷紫外固体激光器应用于刑案现场潜在指纹探测，激光器为全固态结构，具有制备工艺简单、性能稳定、操作方便、成本低廉、转换效率高等优点，鉴于陶瓷的热损伤阈值比单晶高约1.5倍，更有利于连续高功率激光输出。在潜在指印的显现中，在客体表面的油指印显现率达87.5%，汗液指印显现率达61.25%，具有较好显现效果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对脑电EEG (electroencephalograph)传感网络近距离无线传输与可穿戴应用的需要，给出了一款无线射频电路控制系统：集成了模拟电路(8通道低噪声脑电放大器与中速SAR-ADC模数转换)、信道编码EEG-DSP加速器、射频发射芯片。在ISM-2.4 GHz波段，射频物理层使用射频直接上变频架构，通过FSK/OOK (on-off-keying)的数据调制方式；重点优化基于PLL的频率综合器(PLL-FS)与可开关的E类功率放大器(PA-E)；PLL-FS具有低相位噪声(−119 dBc/Hz@1 MHz)、锁定时间短(28~60 us)、环路特性好的特点；PA优化了输出功率(4~5 dBm)、功率增加效率PAE(25%)、S-参数等。流水EEG-DSP负责整体系统控制、数据缓存、精简无线信道编码以及输出码流调制射频电路。设计利用Cadence Co.的SpecterRF软件、Synopsys Co.的系列数字软件/Caliber软件进行了功能仿真/物理版图验收，设计使用SmicRF180 nm数模混合工艺进行了加工，流片回来的测试结果表明EEG-DSP与射频发射芯片可以满足实际应用。 关键词 :脑电EEG，数模混合芯片设计，FSK/OOK，射频直接上变频，相位噪声，DSP流水硬件加速器
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 由于国家“脑健康”的要求，针对癫痫、抑郁等脑疾病的预警治疗的要求 [ 1 ] [ 2 ] ，自主研发了该款“多通道无线EEG脑电检测芯片”。随着移动生物医疗的发展，人体医疗数据的实时安全高效的无线传输成为研究的热点。传统的设备没有考虑检测的脑电数据可以无线发送到附近基站或者手机上，导致使用者不能够随意移动。此外，可穿戴要求脑电设备的体积要小，但是，传统的设备的体积很大，其没有把尽可能多的IP集成在一起。例如，Neural Scan公司的脑电检测产品，体积庞大，不适合可穿戴场景使用；传统的设备，也没有把系统的能量消耗，作为重要的设计因素进行考虑，由于设备电池的续航时间越长越好的要求，低功耗的设备或者系统变得越来越重要。例如，ADI公司的ADS1299芯片里面使用了8路放大器，每路后面连接着一路ADC电路，功耗变大 [ 3 ] 。同时，随着智能脑电穿戴设备的迅速发展，服务于脑电传感数据处理的DSP硬件加速器芯片已经具有迫切的需求。例如，麻省理工大学在2009年，针对癫痫病在线分析，设计了一款集成了chopper-LNA、ADC、processor的SOC，进行癫痫病特征波形的提取，以降低发射功耗，这类芯片是未来的智能脑电设备的发展趋势；目前国内类似智能脑电SOC产品的研发处于起步阶段。该文针对以上存在的几个主要问题，自主研发了面向可穿戴应用的高性能普适性脑电检测编码发射器。该文对射频电路的一系列关键指标进行了优化，包括面积、能耗、噪声抑制、带宽、效率、数字可调、抗干扰能力等，同时兼顾硬件电路的设计复杂程度和成本。EEG-DSP加速器芯片，则可以灵活对系统整体进行灵活控制管理与参数重新配置，弥补了模拟与射频电路固化不变的缺点。同时，考虑数字逻辑，会对模拟射频造成很大的信号耦合干扰，因此在设计时考虑信号完整性。
system: [SYSTEM]

user: 3. PLL-FS、PA-E电路的仿真、测试 3.1. PLL-FS、PA-E电路版图后仿真结果 利用Cadence的SpecterRF软件在不同工艺角(tt， ss， sf， ff， fs)下进行了版图后寄生参数提取与仿真；如表1所示，其左侧、右侧分别是设计的PLL-FS、PA-E电路的一些关键指标。 如表2所示，其是设计的射频电路系统的关键指标与其余文献中相关设计的对比 [ 7 ] - [ 9 ] 。 3.2. 射频芯片(PLL-FS、PA-E)的测试介绍 对射频发射芯片施加控制电压与稳定的电源电压，利用Agilent 86100A信号示波器(观察输出射频波 图6. PA-E电路结构 图7. 射频PLL-FS、PA-E版图缩微照 Table 1 Key parameters of PA-E and PLL-FS circuit PA-E 参数数值 PLL-FS 参数数值 功耗(mA) 9.4 信道间隔(MHz) 1 输出功率(dBm) 4~5 参考频率(MHz) 1 频率(GHz) 2.3-2.5 锁定时间(us) 28~60 PAE 25% 相位噪声(dBc/Hz) −119@1 MHz S参数(dB) S21 S22 功耗 9.8 mA 2.5 −16 面积(mm 2 ) 0.9*0.7 表1. PA-E、PLL-FS关键指标 Table 2 Key parameters comparison in this paper V.S. related papers R.R. Harrison等 A. Bonfanti等 Chi B等 文本 供电电压V 3.3 2.5 3.0 1.8 工艺nm 500 250 350 180 调制方式 FSK OOK FSK OOK/FSK 频率MHz 433 2400 433 2300~2520 数据速率Mbps 0.3 1 1.25 3/24 输出功率dBm −80 −23 0 4~5 功耗mW 1.8 7.9 17 32~38 能量效率Nj/bit 5.6 8.0 13.0 11.1/1.6 面积mm 2 - 3.7 8.4 2.77 表2. 该文的射频发射机与相关文献设计的性能对比 形)、Agilent E4440频谱分析仪(分析相位噪声、频谱纯度、杂散)，通过芯片外管调试管脚对片内的PLL-PS的多频点输出进行了分析，符合预期设计要求；对芯片内部的PA-E电路模块也进行了测试，利用网络分析仪，测试得到了其S散射参数，也符合预期设计指标。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 该文的4段流水的精简无线编码加速器EEG-DSP芯片，可以完成对整个脑电检测系统的控制，以及实现对无线信道的编码；直接上变频架构的射频芯片使用FSK/OOK调制在多个参数之间进行了权衡设计，射频电路参数在不同工艺角下的严格后仿真满足预期设计指标，实际芯片测试也满足设计要求。该文的无线射频芯片可以应用于可穿戴脑电传感节点数据的无线发射，以满足近距离通信的要求。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 LRU作为末级缓存的替换算法造成的缓存“抖动”现象严重的影响了缓存的效率，为此本文提出了基于进程绑定的IBP替换算法，通过将进程数据绑定到缓存中，并根据数据源的不同选取不同的替换策略，从替换策略的角度粗粒度的实现了缓存的划分，并与其他Cache划分方案相比硬件依赖明显减弱。在相同环境下提高了工作负载7%的运行速度，Cache缺失率下降了14%，并且随着核数的增多，对缓存效率的提升也更加明显。 关键词 :IBP替换算法，进程绑定，缓存抖动
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 在过去的20多年中，处理器的性能以每年大约55%速度快速提升，而内存性能的提升速度则只有每年10%左右 [ 1 ] 。不均衡的发展速度造成了当前内存的存取速度严重滞后于处理器的计算速度，内存瓶颈对日益增长的高性能计算形成了极大的制约。而缓存的出现极大的缓解了这一现象，但末级缓存中大量的有害替换造成的缓存抖动极大的影响了缓存的效率。 1.1. 末级缓存的抖动现象 在系统运行时，有些缓存中的数据块会当缓存空间不足时，根据替换策略替换出去，但是，在被替换不久后可能又会因为使用到再次被放置到缓存中，这就是所谓的缓存抖动现象，如果被替换出去的数据在很短时间内又被使用到，那么这就是一种有害替换 [ 2 ] [ 3 ] ，而这种有害替换有很大几率出现在后台监控等大型应用中，因为这些应用是在系统中持续执行的，所以，当这些应用的数据被替换出去时，会很快再被替换回来放置到缓存中，这样的有害替换将会大大的影响缓存的效率。而在末级缓存上会发生缓存抖动的原因是常用的LRU替换策略并不适用于末级缓存中，因为末级缓存通常是共享的，这会使得末级缓存的访问局部性很差，并且多线程之间的干扰也是造成缓存抖动的原因之一，为了解决这一点，我们提出的基于进程绑定的IBP替换算法加入了对线程(即数据源)的判断，并进行保护，避免了多线程之间缓存的干扰以及竞争，在一定程度上也改善了缓存抖动的现象，提高了缓存的命中率。 之前提到的缓存抖动现象出现的实质原因是因为多核处理器的出现造成的末级缓存时间局部性差所引发的，虽然每个处理器的私有缓存通常可以表现出很强的时间以及空间的局部性，在LRU替换策略下往往效率也不低，但是由于末级缓存是共享的缘故，使得多个处理器对有限的末级缓存资源进行竞争，从而才引起的线程间即数据间的干扰，继而产生缓存的抖动，尤其在末级缓存中这种抖动尤其明显，时间局部性低的数据被替换进缓存之后就很少在会被使用到，但是由于上一级缓存的过滤作用，使得这些很少被使用到的缓存数据块并不能第一时间被找到并替换出缓存，这就造成了缓存中的数据污染，相反，这些经常被使用到的地址上的数据反而会被经常替换出去，如图1所示，这样交替的数据替换大大的降低了缓存的效率，处理器只能一次又一次的从内存中读取相应数据，所以处理好末级缓存中由于时间局部性及共享性引起的数据污染问题是非常关键的，通常情况下会有两种方案，一个是对LRU替换算法进行改进，在末级缓存替换算法中用更优质的替换方案来找到被替换的数据块，二就是对缓存本身做划分，以避免进程间的干扰，本文用的是第二种方案，通过对绑定进程数据的保护达到缓存划分的效果，从而 图1. 末级缓存抖动示例 保护关键进程的数据，在进行数据替换的时候尽量不对关键进程的数据进行替换，缓解了数据交替替换引起的系统效率降低以及末级缓存数据时间局部性差引起的数据污染现象，从而提高了缓存的效率。 1.2. 末级缓存的“抖动”现象 缓存的抖动现象在末级缓存中非常明显，浙江大学的陈天舟等在LRU替换算法，16路组相联，大小为512kB的L2Cache的环境下运行SPEC CPU2000测试集，结果发现平均60%的替换数据多次被取回Cache重复使用，重复使用次数超过2次的约为20% [ 4 ] ，而这些有害替换会造成CPU直接从内存中读取数据，而其速度要远慢于直接从缓存读取的速度。现代最主流的解决方案是通过缓存划分的方式来解决缓存抖动的问题，Cho and Jin [ 5 ] 提出一种操作系统级页分配方案来解决Cache局部性、容量以及隔离性方面的问题。基于共享Cache组织，该方案通过将物理页映射到Cache体来开发局部性，并且使用“虚拟多核”来提供对多道程序各线程之间的隔离。然而，这一方案需要页映射硬件的支持，同时需要对操作系统进行大量修改，如位置感知页分配，局部性和容量感知调度等。 Qureshi [ 6 ] 提出的基于效用的缓存分区方法，监控所有正在运行的进程的对于共享资源的利用率，从而通过将缓存按路划分的方式分配给不同的进程，从而提高共享资源的利用率。McKee [ 4 ] 综合考虑了缓存带宽，功耗的情况下来划分共享缓存，通过实时的监控应用程序在不同的划分方式下反馈的效果，按照作者提出的算法对划分模型进行计算，最后以此为依据对划分空间进行探讨，并且为了进一步探究缓存空间划分的有效性，提出通过5种指标进行加权计算得出分配共享缓存空间的方式 [ 7 ] ，并提出了两种空间划分的算法。 然而，按路划分的缓存空间分配方式的缺点也是显而易见的。首先，为了实现性能的隔离，组相连高速缓存的路数要比并发进程的数量更多 [ 8 ] ，随着当今系统上并发进程数的增加，这类实现方式对硬件的需求也变的越来越高，并伴随着对操作系统大量的修改 [ 9 ] ，而IBP替换算法是从替换策略的角度粗粒度的实现了缓存的划分，通过在数据替换时对数据源(即进程)的判断来对关键数据进行保护，从而避免了关键数据的交替替换，缓解了缓存的抖动现象。