DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 洪水是最主要又频发的自然灾害之一，给国家和人民造成了重大损失，因此我国一直十分重视防洪救灾问题。防洪调度是防洪减灾的重要手段 [ 1 ]，随着研究的不断深入，有关水库群防洪调度的研究也日渐成熟。Kelman [ 2 ] [ 3 ] 等依照可控性标准对水库群联合防洪调度模型进行了构建，对各水库汛期最高蓄洪量进行了计算，获取了水库防洪调度图；陈西臻 [ 4 ] 于2015年借助聚合–分解思想构建了防洪调度模型，并借助遗传算法进行了求解，对水库群防洪优化调度予以指导。金羽 [ 5 ] 根据淮河并联水库群中各个水库的特点，运用加速遗传算法对单一水库防洪调度进行了优化，并将此优化调度的结果作为“大系统分解一协调”法第一级子问题的解，通过协调运算得到并联水库群防洪错峰调度的优化解。 防洪错峰调度是保障下游控制点安全的有效方法，现有的防洪错峰调度中，错峰期水库下泄流量一般设定为某个定值，该值小于下游控制点安全流量与干流洪水洪峰流量的差值 [ 6 ]，以此定值来指导支流水库的下泄，虽然降低了调度的难度，但下泄流量过小容易使水库水位增长过快，加大水库自身的防洪压力。目前，针对水库防洪错峰调度中错峰流量选择仍是一个值得探究的课题，为了平衡下游防洪安全和水库自身安全，有必要对错峰流量进行优选，在一定约束条件下，寻求水库错峰期最优下泄过程。 本文以雅砻江下游梯级水库群为研究对象，一方面，将原错峰流量值转化为错峰期最小下泄约束，并延长错峰时间，对现有错峰调度方法进行了改进，建立了梯级水库控泄调度–错峰调度联合调度模型，并采用动态规划算法(DP)对模型进行了求解；另一方面，在采用一节季节性自回归模型(SAR(1))模拟洪水过程的基础上对防洪风险率进行计算，并采用熵权–集对分析法对方案集进行了优选，得到最满意的梯级水库联合调度方案，为两库的防洪调度提供参考。
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user: 2. 研究对象概况 雅砻江是金沙江的第一大支流，发源于青海省玉树县境内的巴颜喀拉山南麓，于攀枝花市下游的倮果汇入金沙江。雅砻江河道全长约1570 km，流域面积约13.6万km 2 ，占金沙江(宜宾以上)集水面积的28.7%。 锦屏一级水库是雅砻江干流下游控制性水库，距坝址距雅砻江与金沙江的交汇口攀枝花市358 km，承担着发电、防洪、供水、旅游等任务，该水库具有年调节能力，在雅砻江防洪调度中具有重要的作用。水库于2005年11月12日开始建设，2006年12月4日，截流工程顺利竣工，2009年10月23日启动修建大坝工程，于2013年12月底封顶，并开始运行。 二滩水库处于雅砻江下游，坝址距雅砻江与金沙江的交汇口攀枝花市33 km，雅砻江水电基地梯级开发的第一个水电站，主要任务为发电，兼顾防洪、航运等。二滩于1991年9月开工，1998年7月第一台机组发电，2000年完工，是中国在二十世纪建成投产最大的电站，二滩水库的防洪库容可为金沙江下游及长江干流防洪削峰创造条件，获得可观的防洪效益 [ 7 ]。 流域地理位置如图1所示，锦屏一级、二滩的特征参数见表1。 图1. 雅砻江梯级水库与攀枝花市位置示意图 Table 1 Characteristic parameters of Jinping-I and Ertancascade reservoir 水库 汛限水位/m 设计洪水位/m 校核洪水位/m 防洪库容/亿m 3 调节库容/亿m 3 锦屏一级 1859 1880.54 1882.6 16 49.1 二滩 1990 1200 1203.5 9 33.7 表1. 锦屏一级、二滩水库特征参数 攀枝花市位于金沙江、雅砻江交汇处，根据《攀枝花总体规划》中规定，河道安全流量为14，500 m 3 /s。雅砻江下游控制性水库防洪调度目标为：经锦屏一级、二滩水库调蓄后，流经攀枝花市的洪水过程尽可能平坦、洪峰流量尽可能小。本文选用1998年8月26日6时~9月10日3时典型洪水为研究案例，以3 h为步长，共120个时段，对两库联合防洪优化调度问题进行探讨，由于两库间锦屏二级和官地水库的不具备调蓄作用，因此本文以锦屏一级的出库流量加上两库区间的天然径流作为二滩的入库流量，两库间洪水传播时长为6 h。
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user: 5. 结论 本文针对雅砻江、金沙江交汇处攀枝花市防洪的问题，根据雅砻江锦屏一级、二滩水库的地理位置，提出控泄调度–错峰调度结合的梯级水库防洪优化调度模型，并以攀枝花市最大洪峰流量最小为目标，运用动态规划算法进行求解。首先拟定了初始方案，求解锦屏一级、二滩最优下泄过程，并通过延长错峰时长、减小二滩水库错峰流量，得到20组联合调度方案。随后应用一节季节性自回归模型模拟金沙江干流洪水，计算各方案攀枝花市组合洪峰流量，进而求得防洪风险率。最后利用熵权法–集对分析方法，对防洪方案进行评价优选。最优防洪方案可在保证锦屏一级、二滩水库自身安全的前提下，充分利用两库的防洪库容，减轻攀枝花市的防洪压力，并使攀枝花市的防洪风险率保持在较低水平，本文研究结果可为雅砻江梯级水库汛期防洪优化调度提供参考，为水库调度管理提供支持。
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user: 摘要 为了使学生对数字信号处理课程中的数字滤波器部分有更深刻的理解和掌握，设计了一种基于MATLAB图形用户界面(GUI)的数字滤波仿真平台。该平台包括三大部分，具备注册、登录和修改密码功能的用户登录系统，程序法设计IIR和FIR数字滤波器，利用FDATool和Simulink来设计数字滤波器并滤波仿真。该仿真平台，可以对输入信号频率、采样频率和滤波器技术指标等参数进行实时调整修改，操作直观简便，框架清晰，设计合理，内容丰富，结果正确。该平台可应用于数字滤波器设计的工程实践，也可用于课程教学，有助于学生更好地理解滤波器相关知识，从而取得更好的教学效果。
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user: 1. 引言 “数字信号处理”作为通信工程、电子信息工程、电子信息科学与技术等专业的核心课程，其主要包含两大知识模块，信号的谱分析和信号滤波 [ 1 ] [ 2 ]。讲到数字滤波器设计时，学生除了掌握基本的设计思想和设计方法之外，还能够利用设计得到的数字滤波器对信号进行实际滤波处理，这种教学过程及模式，必将使学生对相应的知识模块有更深刻的理解和掌握。鉴于此目的，我们基于MATLAB GUI设计出了一个可视化数字滤波仿真平台，首先仿真生成低频、中频和高频三个不同频率正弦信号的叠加波形，根据数字滤波器的设计步骤设计得到满足技术指标的IIR和FIR数字低通、高通和带通滤波器，得到滤波器设计结果即系统函数的系数，然后分别对输入进行滤波处理，进而得到分离后的信号输出。整个数字滤波仿真平台，将教学过程与当前优秀的科学计算软件MATLAB进行了有机结合，使学生能更好地掌握IIR和FIR两大类型数字滤波器设计步骤、特点及应用场合等。此外，利用MATLAB信号处理工具箱中的滤波器分析设计工具FDATool以及可视化仿真工具Simulink实现了各种IIR和FIR数字滤波器的设计以及滤波仿真，进一步培养了学生的实践能力 [ 3 ] [ 4 ]。 该数字滤波仿真平台可以实时对输入信号频率、采样频率和滤波器技术指标等参数进行调整修改，从而满足具体设计要求和滤波特性，且所有的设计结果和仿真图示均可通过图形用户界面的相关功能来观察测量，整个系统平台框架清晰，设计合理，内容丰富，结果正确，操作直观简便。该平台可用于数字滤波器设计的工程实践中，也可用作“数字信号处理”课程的课堂教学和实验教学中，不仅丰富了课堂内容，也能很好地激发学生的学习兴趣，帮助学生更好地理解滤波器技术指标的物理含义，加深理解各参数对滤波器滤波特性以及滤波结果的影响，从而取得更好的教学效果。
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user: 2. 仿真平台总体结构 数字滤波仿真平台由用户登录系统，程序法实现数字滤波仿真，和利用信号处理工具箱实现数字滤波仿真三大功能模块组成。该仿真平台主要用于设计各种类型IIR和FIR数字滤波器，将三个不同频率的正弦信号分离，从而实现信号滤波，基本框架如图1所示。用户登录系统可实现用户注册、用户登录和修改密码功能。程序法设计数字滤波器及滤波仿真模块涵盖了IIR和FIR数字低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器的设计及滤波仿真。第三部分利用了信号处理工具箱中的FDATool和Simulink来实现IIR和FIR数字低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器的设计及滤波仿真。 图1. 数字滤波仿真平台基本框架
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user: 3. 仿真平台设计原理 3.1. 登陆系统设计原理 用户注册时，输入完需要注册的用户名和密码后，会在平台内自动新建两个扩展名为.mat的文件，用来存储用户名和密码，从而实现用户注册。修改密码时会根据用户输入的用户名调出存储该用户用户名和密码的.mat文件，然后判断用户输入的原密码是否正确，如果输入的原密码与文件内的原密码相同，则会用新输入的密码覆盖原密码，实现修改密码的功能。 3.2. 数字滤波器的设计原理 1) IIR和FIR数字滤波器的基本概念 根据单位脉冲响应 h ( n ) 是无限长还是有限长，数字滤波器可以分为两大类型，即无限脉冲响应数字滤波器(Infinite Impulse Response Digital Filter，简称IIR DF)和有限脉冲响应数字滤波器(Finite Impulse Response Digital Filter，简称FIRDF)。数字滤波器的系统函数通用表达式为： H ( z ) = ∑ r = 0 M b r z − r ∑ k = 0 N a k z − k = ∑ r = 0 M b r z − r 1 + ∑ k = 1 N a k z − k ， a 0 = 1 (1) IIR系统的 H ( z ) 分母多项式除 a 0 外至少有一个系数 a k ≠ 0 。FIR系统的 H ( z ) 分母多项式除 a 0 外所有的系数 a k = 0 。IIR系统的运算结构中有输出到输入的反馈回路，属于“递归”结构。FIR系统的运算结构中没有反馈回路，属于“非递归”结构。IIR系统是有极点的系统，要保证系统因果稳定，极点必须在单位圆内。而FIR系统只有零点，没有极点，或者说极点恒在单位圆内，系统永远稳定 [ 5 ]。IIR系统和FIR系统的各种特性以及设计方法也不相同，因而成为数字滤波器的两大分支，且滤波器设计始终是信号处理中的重要内容。 从性能上来说，IIR数字滤波器的极点可位于单位圆内的任何地方，零点和极点相结合，可用较低的阶数获得较高的选择性，所用的存储单元少，计算量小，经济高效。但这些特性的获得是以牺牲相位特性为代价的。相反，FIR数字滤波器可实现线性相位，但由于其系统函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数来达到较好的选择性。对于同样的滤波器幅频特性指标，FIR数字滤波器的阶数通常比IIR数字滤波器高5到10倍，当然其输出信号时延较大。 IIR数字滤波器虽然设计简单，但通常受模拟滤波器格局限制，一般只能设计低通，高通，带通和带阻这些具有片段常数特性的滤波器 [ 6 ]。而FIR数字滤波器则要灵活的多，可以设计更为复杂的幅频响应以适应某些特殊的应用，比如希尔伯特变换器等。滤波器类型的选择主要取决于滤波时要强调的侧重面和信号的特点。滤波的目的都是为了去除噪声，有的仅希望最大限度的去除噪声，那么最佳的选择就是IIR滤波器。有的是希望在去除噪声的同时能让滤波器具有线性相位特性，比如图像处理，数据传输等以波形携带信息的场合，那么要选择FIR数字滤波器。IIR与FIR数字滤波器各有所长，在实际应用时应全面考虑并加以选择。 2) 无限脉冲响应数字滤波器(IIRDF)的设计原理 IIRDF采用间接法设计，即先设计模拟原型滤波器，再将模拟滤波器转换成数字滤波器。将模拟滤波器转换成数字滤波器时主要有两种方法：脉冲响应不变法和双线性变换法 [ 7 ] [ 8 ]。脉冲响应不变法由于S平面到Z平面的多对一映射关系导致了其应用范围受限。本平台采用可设计各种滤波功能的双线性变换法，先将整个S平面压缩到S 1 平面，再通过单值变换关系对应整个Z平面上去，由此建立S平面与Z平面一一对应关系，从而克服了频响混叠这一缺点。 我们以双线性变换法设计IIR数字低通滤波器为例来阐述IIRDF的设计步骤，首先确定数字低通滤波器的设计指标：通带截止频率，阻带截止频率，通带最大衰减，阻带最小衰减，然后用(2)式所示的非线性频率转换关系转换成模拟低通滤波器的技术指标，根据模拟低通滤波器的技术指标设计模拟低通滤波器，得到模拟滤波器的系统函数 H a ( s ) ， Ω = 2 T tan ( 1 2 ω ) (2) 最后利用(3)式转换到数字低通滤波器的系统函数 H ( z ) 。如果要设计其他类型数字滤波器，比如高通、带通等，还需要增加模拟域的频率变换环节。 s = 2 T 1 − z − 1 1 + z − 1 (3) 3) 有限脉冲响应数字滤波器(FIRDF)的设计原理 FIRDF采用窗函数法设计，基本思想是一种时域上的逼近方法。对于理想数字滤波器，其频率特性在边界频率处有不连续点，其时域上的单位脉冲响应必然是非因果无限长序列。FIR数字滤波器，其单位脉冲响应是有限长的。对无限长序列采用加窗截断使其成为有限长因果序列，从而得到实际FIR滤波器的设计结果。为提高滤波器的选择性，所选窗函数的窗谱主瓣应尽可能地窄，以获得较陡的过渡带。为提高滤波器的通阻带平稳性，应尽量减小窗谱最大旁瓣的相对幅度，也就是使能量尽量集中于主瓣，进而增加滤波器的阻带衰减。常用的窗函数主要有矩形窗、三角形窗、汉宁窗、哈明窗、布莱克曼窗以及凯赛窗等 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 窗函数法的设计步骤为，首先根据技术指标要求构造理想频响，并反变换得到理想滤波器的单位脉冲响应，然后根据阻带衰减选择合适的窗形状，根据过渡带宽度计算得到窗口长度，从而确定窗函数表达式，再完成加窗处理，从而得到实际数字滤波器的单位脉冲响应，最后验证设计结果是否满足要求。
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user: 4. 仿真平台设计 4.1. GUI 界面设计 1) 登陆界面 登陆界面可实现用户注册、登陆、修改密码等功能，有效的保护了用户隐私。主要由可输入文本框、静态文本框、按钮以及坐标区组成，设计结果如图2所示。可输入文本框用来组成交互部分，用户可在其中输入用户名以及密码。静态文本框用来提供必要的文字说明。按钮用来实现界面的跳转。 图2. 用户登录界面 2) 程序法界面 该部分运行界面中，输入信号频率、采样频率以及数字滤波器技术指标用户可自行输入，灵活方便。可通过界面中的弹出式菜单选择不同的滤波方式以及查看不同的信号图形和不同类型的数字滤波器的幅频特性曲线。如果发现设计结果不理想可直接修改参数，有利于提高设计效率。同时系统附带参考数据文档，便于使户参考，从而得到一个较好的仿真结果。该界面主要由静态文本框、可输入文本框、弹出式菜单、按钮、面板以及坐标区组成，在上方还有一行工具栏供使用，总体设计结果如图3所示。 3) 信号处理工具箱设计 该仿真平台嵌入Simulink仿真模型，用户可根据需要自行更改模型参数，无需新建，也可以直接运行。该功能界面主要由按钮和静态文本框组成。功能按钮用来实现GUI界面与Simulink仿真模型的互联，实现模型的一键开关，不必再通过MATLAB的命令窗口打开。 4.2. 各模块功能实现 1) 用户登录系统 先通过get()函数获取可输入文本框中的内容，然后利用str2double()函数将获取到的内容转换成double型数字并赋给存储用户名(user)和密码(password)的变量。获取到输入内容后通过save()函数将密码和用户名储存到.mat文件内，从而实现用户注册。 图3. 程序法数字滤波仿真界面 修改密码时需要确认用户名与原密码输入正确才能进行修改密码操作。在修改密码前，先通过load()函数将存储用户名和密码的文件加载出来，将其中的内容分别赋值给变量user和password，再次通过get()函数和str2double()函数获取用户新输入的用户名和原密码，新输入的用户名和密码分别赋值给变量user_input和password_input。通过if语句判断用户输入的用户名以及原密码是否正确，如果正确则可继续执行修改密码操作，如果错误则会弹出相应的错误提示，弹出错误提示框通过errordlg()函数实现。 登陆系统时先通过load()函数将用户信息加载出来，再通过if语句判断是否正确，进而判断能否进入仿真平台。如果信息输入错误也会有相关提示。在打开新的界面前会通过close()函数将当前已经打开的界面关掉，防止界面重叠。 2) 程序法滤波仿真 原始信号频率、采样频率以及滤波器技术指标的输入，通过str2double(get())语句实现参数获取以及类型转换，将可输入文本框中的相关指标赋值给相应的变量 [ 12 ]。如果输入的技术指标出现逻辑错误或者是不符合客观事实，例如阻带波动设置的过大，将弹出相应的错误提示，弹出错误提示框是通过errordlg()函数实现的。 通过下拉菜单来选择滤波器类型为IIRDF还是FIRDF。弹出式菜单的回调函数的基本框架如下： var=get(handles.popupmenu1，’value’); switch var case 1 case 2 ………… end 比如，如果用户选择的是IIRDF，变量var将会被赋值为2，从而通过switch函数执行case 2中的内容，即通过双线性变换法设计IIRDF。 以IIR数字低通滤波器设计为例，其程序代码如下： low_wp=(2*pi*low_fp)/Fs; %将Hz单位的频率转换成数字频率 ω low_ws=(2*pi*low_fs)/Fs; low_Wp=2*tan(low_wp/2); %将数字频率 ω 转换成模拟频率 low_Ws=2*tan(low_ws/2); [low_N，low_WC]=buttord(low_Wp，low_Ws，Ap，As，’s’); %根据技术指标计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3 dB截止频率low_Wc [low_Bs，low_As]=butter(low_N，low_Wc，’s’); %计算巴特沃斯模拟滤波器系统函数的分子和分母多项式的系数向量Bs和As [IIR_low_Bz，IIR_low_Az]=bilinear(low_Bs，low_As，1); %利用双线性变换法转换成数字滤波器 以FIR数字高通滤波器设计为例，采用汉宁窗，其程序代码如下： high_wp=(2*pi*fp)/Fs; %将Hz单位的频率转换成数字频率 ω high_ws=(2*pi*fs)/Fs; high_Bt=abs(high_wp-high_ws); %计算过渡带宽 high_N0=ceil(6.2*pi/high_Bt); %计算所需要的窗长 high_N=high_N0+mod(high_N0+1，2); %确保窗长为奇数 high_wc=(high_wp+high_ws)/2/pi; %计算理想高通滤波器的通带截止频率(关于 π 的归一化) FIR_hign_hn=fir1(high_N-1，high_wc，’high’，hanning(high_N)); %调用fir1计算高通FIR数字滤波器的h(n) 设计完滤波器后利用freqz()函数将滤波器的系统函数转换到频率响应，然后利用plot()函数画出滤波器的幅频特性曲线，以便观察滤波器特点。根据设计好的数字滤波器系数，利用filter()函数实现信号滤波，plot()函数绘制相关信号波形，同时用axis()函数来控制绘图时的坐标范围。 3) 信号处理工具箱滤波仿真 FDA Tool界面总共分两大部分，一部分是Design Filter，在界面的下半部，用来设置滤波器的设计参数；另一部分则是特性区，在界面的上半部分，用来显示滤波器的各种特性。本平台内FDATool的相关技术指标已经设置完成，当然用户也可根据需要自行更改。关于FDATool的详细介绍请读者参考其他专业文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。
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user: 5. 仿真平台测试 1) 程序法滤波仿真测试 仿真平台可实现三个频率正弦信号的生成叠加，滤波器设计，滤波分离出三个频率信号。实际测试时，原始信号的三个频率、采样频率以及滤波器技术指标均可自行设置。在此，我们的测试结果，所用参数设置如下。输入采样频率为1 KHz，输入信号的三个频率分别为20 Hz、100 Hz、200 Hz的正弦波叠加，IIR低通滤波器的技术指标设置为：通带截止频率30 Hz，阻带截止频率80 Hz，通带波动1 dB，阻带波动60 dB；IIR高通滤波器的技术指标设置为：通带截止频率180 Hz，阻带截止频率120 Hz，通带波动1 dB，阻带波动60 dB；IIR带通滤波器的两个通带截止频率分别设置为80 Hz和120 Hz，两个阻带截止频率分别设置为30 Hz和210 Hz，通带波动设置为1 dB，阻带波动设置为60 dB。三种类型IIR数字滤波仿真结果如图4(a)-(c)所示，其中最左侧为原始输入信号中对应的20 Hz、100 Hz、200 Hz信号波形，中间为所设计的低通、带通和高通滤波器的幅频特性曲线，最右侧为最终滤波分离结果，分别为低频输出、中频输出和高频输出。 图4. (a) IIR数字低通滤波仿真结果；(b) IIR数字带通滤波仿真结果；(c) IIR数字高通滤波仿真结果 FIRDF所设置的原始信号频率、采样频率以及滤波器技术指标与IIRDF相同，阻带衰减设为60 dB，具体实现时通过if语句判断后，加窗时自动采用布莱克曼窗。FIR滤波仿真操作过程与IIR类似，滤波结果除幅频特性曲线稍有不同之外，还能从输出结果图上看出有较大时延。 2) 信号处理工具箱设计数字滤波器以及滤波仿真测试 平台内利用Simulink库中的元件创建了仿真模型并进行滤波仿真，IIR数字滤波仿真模型如图5所示。其中用到了Scope(示波器)、Sine Wave(正弦波信号发生器)、FDATool(数字滤波器分析与设计工具)、ADD(加号运算法)等元件。利用Sine Wave生成三种不同频率的正弦波，通过ADD元件将三个不同频率的正弦信号混合起来，得到输入信号，再通过FDATool设计数字滤波器将混合后的信号分离出来，并在Scope上观察信号波形、频率等相关参数。 如果需要更改输入信号频率或者滤波器技术指标，双击信号发生器即可更改输入信号频率，如图6(a)所示，双击Filter Designer可更改滤波器技术指标，如图6(b)所示。运行后，需等待进度条加载100%即可从示波器查看滤波结果。 图5. IIR数字滤波仿真模型 图6. (a) 更改输入信号频率；(b) 更改滤波器的技术指标 如果想要测量滤波得到的信号的频率，以检验滤波器设计是否合理，可进入示波器界面，点击Scope元件中的测量按钮，选择“Peak Finder”，左侧显示波形结果，右侧为信号各个波峰出现的时间，选择两个相邻的波峰，时间相减取绝对值，再取倒数即为该信号的频率。如图7所示，两个相邻波峰之间的时间差绝对值为0.05，取倒数，则该信号频率为20 Hz，也验证了该信号为低通滤波输出。如果打开示波器波形显示比较密集，可点击工具栏中的缩放选项，在信号波形区域按住鼠标轻轻拉动，即可在x轴或者y轴缩放信号。 图7. 20 Hz低通滤波输出结果及测量
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user: 6. 结语 基于MATLAB GUI设计实现的数字滤波仿真平台，实现了通过程序法设计IIR和FIR数字滤波仿真，还加入了FDATool设计数字滤波器以及Simulink仿真部分，真正做到了数字滤波器设计过程的条理化和滤波结果的可视化，而且数字滤波器技术指标可根据需要随时调整，可以直观地观察出滤波器性能指标的改变对滤波器滤波特性的影响。需要说明的是，该仿真平台的运行需要依托MATLAB环境，下一步的开发会将滤波仿真平台做成独立的应用程序。此外，所设计开发的滤波仿真平台具有很强的交互性，易于扩展，不仅可用于“数字信号处理”的课堂教学和实验中，帮助学生理解数字滤波器设计原理和步骤以及滤波器技术指标对滤波特性的影响，而且还可用于工程实践中，通过不断调整滤波器技术指标从而找出具备最优性能指标的滤波器，从而提高设计效率。
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user: 摘要 目前受国家环保力度逐年上升，传统制鞋行业污染重，效率低，加之人员用工成本上升，企业受到多重压力，3D打印制鞋行业受到国家环保政策支持，企业积极转型升级。因此，未来一段时间是3D制鞋行业发展的黄金时间。3D打印机厂商与大型制鞋生产企业，对于鞋模修复的需求主要集中在模型质量与效率。针对鞋模制作方式由机加工向3D打印转换过程中，犀牛等软件设计的模型存在缝隙、孔洞等不可打印问题，解决困扰制鞋行业技术人员在模型设计转换过程中出现的鞋模模型质量差，缺陷多，修复时间长等问题，提出了一种基于孔洞自动分类识别与修复的方法，将孔洞按照拓扑关系划分为单孔洞和连续套洞，根据几何形态划分为缝隙、错位孔洞、环形孔洞、简单孔洞等几类孔洞，对每一类型的孔洞，根据其特点，有针对性地进行修复。对于简单孔洞类型采用这种新的填孔算法，可以达到自动修复模型孔洞的目的。本文方法可以保证修复后的鞋模拓扑正确、填补孔洞区域曲率连续，使鞋模最大程度的接近原始模型，可以为后续3D打印设备提供优质的模型。
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user: 1. 引言 近年来，中国制鞋业发展迅猛，已成为世界上最大的鞋类生产和出口国。但受人工成本上涨、贸易保护主义以及同质化竞争等因素影响，我国制鞋业也遭遇了前所未有的挑战。 制鞋业是劳动密集型产业，其发展和转移受到土地资源、劳动力成本、原材料供应、环境保护以及销售市场等多方面影响和制约。由于全球主要消费市场和鞋业制造商、批发商及零售商对利润最大化的最求，必定要考虑上述方面的重要因素，使得全球制鞋业的重心在不断转移。早期的全球制鞋业总的中心在欧洲的意大利、西班牙和葡萄牙等国家，上世纪六七十年代开始转移到成本相对低廉的日本、香港和韩国等国家和地区，上世纪80年代末，90年代初，又转移到了土地劳动力成本更低廉、产业资源更丰富、投资环境更完善的中国大陆沿海一带。 随着科技发展，3D打印技术的日趋成熟，在制鞋行业应用越来越广泛，与传统制鞋行业相比，3D打印技术在制鞋效率、质量、成本等方面优势越来越明显。其发展规模呈逐年扩大趋势，但3D打印工艺对3D模型的要求较之以前的传统制造模式更高。 传统制鞋业是使用犀牛软件设计，使用数控加工的方式制作。随着3D打印技术的发展，鞋模制作开始向3D打印方式转变。3D打印具有速度快、周期短、易量产、精度高、环保健康、全方位无死角、利于款式创新的优点。3D打印需要STL文件必须水密封，而传统数控加工方式下，犀牛等设计的模型存在缝隙、孔洞等不可打印的问题。
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user: 2. 概述 2.1. 研究背景 目前受国家环保力度逐年上升，传统制鞋行业污染重，效率低，加之人员用工成本上升，企业受到多重压力，3D打印制鞋行业受到国家环保政策支持，企业积极转型升级。因此，未来一段时间是3D制鞋行业发展的黄金时间。 3D打印机厂商与大型制鞋生产企业，对于鞋模修复的需求主要集中在模型质量与效率。针对鞋模制作方式由机加工向3D打印转换过程中，犀牛等软件设计的模型存在缝隙、孔洞等不可打印问题，解决困扰制鞋行业技术人员在模型设计转换过程中出现的鞋模模型质量差，缺陷多，修复时间长等问题，提出基于孔洞自动分类识别与修复的方法，生成可3D打印的模型。 2.2. 国内外研究现状 三角网格模型是一种应用非常广泛的几何模型表达形式，在逆向工程、有限元分析、计算机动画、医学影像三维重建、3D打印等领域有着非常广泛的应用。在网格模型的获取过程中，往往会产生一些不希望出现的孔洞，这些孔洞的出现一方面影响了模型的外观，另一方面也不利于许多后续处理的进行。在复杂扫描的三角网格模型中，孔洞的识别和修复是模型封装、计算、打印等可用性的基础 [ 1 ]。 目前，针对三角网格模型的单一孔洞的修复算法主要有三类，一是直接采用原始孔洞点，根据点的相邻边的夹角、法向等逐步构建空间三角形，该类算法实现简单，但由于孔洞的形态可能比较复杂，没有新增三角形内部点，往往不能保持模型的连续性，修复效果不够理想；第二类算法是在第一类算法的基础上，通过边交换、细化三角形等方法，在初始构建的三角面片中新增点，以改善填孔三角形的形态，但由于未考虑相邻区域的连续性和几何形态，在复杂孔洞形态下，也难以获得理想的效果。第三类算法是根据孔洞的点分布，计算特征平面，将孔洞点投影到特征平面上进行分元，然后采用隐式函数、径向基函数等将特征平面上的点映射到三维模型上，该类方法得到的填孔面的形态往往比较理想，但适用场景较为苛刻，在简单孔形态下能够获取理想的效果，但对复杂孔形态可能出现映射失败或者映射错误的情况，导致填孔效果差。 目前在模型修复软件方面，主要的修复软件有比利时的Magics、Autodesk公司的NETFABB、日本UEL公司的POLYGONALmeister。Magics功能最全，数据质量高，易用性较差；随打印机厂家进入中国，售价昂贵在9.6~12万元。NETFABB功能、操作性一般，且数据质量差。POLYGONALmeister的Editor + advanced模块，易用性、数据质量较好，但是功能少，尚未进入中国市场。三款软件对从业人员要求较高，效率低，是比较通用的模型修复软件。中国制鞋产品设计建模过程不规范，导致出现大量面与面之间小的缝隙、加工方向上开放边形成的各类孔洞。目前市场上没有针对中国制鞋产品设计特点的修复软件。 目前没有专门针对鞋模行业的3D打印修复软件，现有的3D打印修复软件不能较好的处理鞋模，存在操作性差、数据质量低、效率低等问题。解决困扰制鞋行业技术人员在模型设计转换过程中出现的鞋模质量差，缺陷多，修复时间长等问题。
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user: 3. 鞋模修复方案 网格模型是CAD系统和3D打印系统之间的数据交换模型，CAD造型生成的实体可能存在一些缺陷，会影响后续的三角化过程，正确的CAD模型也会由于精度等问题生成缺陷导致无法切片打印。 中国制鞋产品设计建模过程不规范，导致出现大量重叠面、交叉面、面与面之间小的缝隙、加工方向上开放边形成的各类孔洞等错误。 针对鞋模设计缺陷提出鞋模修复解决方案。鞋模修复流程如下： 1) 解析输入模型的三角网格模型数据，识别模型中的退化三角面片和重复面片，并将退化三角面片和重复三角面片删除，快速建立模型的面与边、边与点之间的拓扑关系。 2) 根据面与边之间的连接关系，采用区域生成法计算模型的单连通区域，计算每个单联通区域的边界。 3) 删除建模过程中叠加的重复多余面。 4) 智能识别局部重叠以及交叉特征的面，基于离散几何数据进行自动分割处理，自动判断内外，删除内部部分。 5) 几何形状堆叠形成大量的内部遮挡面，进行裁剪、被裁减、圆周法向裁剪，处理内部遮挡面错误。 6) 孔洞自动分类识别，分别进行填补，得到可3D打印的模型。 本章节主要就重复面与局部重叠的处理进行详细介绍。 3.1. 重复面错误处理 删除建模过程中叠加的重复多余面的具体方法为：图1。 图1. 重复面去重流程图 【1】将所有输入部件按照面积进行排序。 【2】判断相邻部件的面积是否相等，是执行【3】，否执行【5】。 【3】判断两个部件包围盒是否相等，是执行【4】，否执行【5】。 【4】两部件完全重合，删除重复面。 【5】所有相邻面是否判断完毕，是命令结束，否执行【2】。 3.2. 局部重叠和交叉处理 局部重叠和交叉特征识别的方法为：若两个面包围盒不相交，则认为两个面不具有局部重叠与交叉特征，若包围盒相交，进一步判断两个面是否相交，若不相交则认为两个面不具有局部重叠与交叉特征，若相交，根据精确几何边界数据，判断小的边界是否在大的边界的内部，若在内部，则认为两个面局部重叠，去掉小的面。若不在内部，将其中一条边界离散，将离散点向另一条边界的折线段进行投影，判断投影点是否在折线段上， 局部重叠和交叉特征的识别流程如图2所示。 图2. 局部重叠与交叉特征识别流程图 【1】Face1与Face2包围盒是否相交，不相交则认为既不局部重叠余部交叉。 【2】通过计算Face1与Face2的边界的大小关系，计算小的边界每个点对应到大边界上的最小距离，若不都在阈值范围(阈值根据Face1与Face2包围盒计算)内，则认为不存在内外关系。若都在阈值范围内，判断对应点的法向是否一致，不一致则不存在内外关系，一致则存在内外关系。根据计算结果存在内外关系，则认为是覆盖重叠，删除掉小的面即可，若不存在内外关系，执行下一步。 【3】离散Face1边界上点向Face2边界的折线段进行投影，计算点与投影点的位置参数与法向参数是否在阈值范围内，循环执行【3】，直到Face1边界上点全部投影，记录结果与索引对应关系。 【4】根据记录结果，分别计算法向阈值范围内与法向阈值范围外两边界相交的段数。 【5】判断符合法向阈值的相交段数是否大于1，大于1两个面局部重叠，小于等于1，执行下一步。 【6】判断不符合法向阈值的相交段数是否大于1，大于1两个面交叉，小于等于1，既不重叠也不交叉。 交叉特征分割流程如图3所示。 图3. 交叉特征分割流程图 【1】计算Face1与Face2包围盒，将包围盒长宽高扩大0.2倍。 【2】Face1与Face2的包围盒是否相交，是执行下一步，否则不相交，不做分割处理。 【3】分别计算在Face2包围盒内的Face1中的三角形集合Tris1，在Face1包围盒内的Face2中的三角形集合Tris2。 【4】Tris1与Tris2是否存在空集，若存在空集，不相交，不做分割处理。若不存在空集，执行【5】。 【5】将Tris1创建八叉树，计算Tris2中每一个三角形与Tris1集合的交点，并记录相交三角形信息。 【6】根据相交三角形信息。将Face1中三角形按照是否相交分为两个集合Face11(相交)，Face12(不相交)。 【7】将Face11按照交点对相交部分进行重新分元。 【8】将未贯穿的部分做贯穿处理。贯穿方法：查找交线的端点，判断端点是否为边界上点，是则不进行处理，不是则按照交线方向延伸到边界上，使交线能够割开集合。 【9】按照交线将面分割为多个part。 判断内外流程如图4所示。 图4. 内外计算流程图 【1】初始状态下，当前所有面都设定为不可见面。 【2】总共判断Z、X、Y、−Z、−X、−Y六个方向，首先以Z方向作为射线方向，进行以下操作。 【3】遍历所有不可见面，取出面积最大的三角形。首先，若该三角形法向方向与当前射线方向垂直，则将该面放入临时不可见面中，对下一个面进行处理。在射线方向上延伸该三角形的包围盒，该包围盒与其他面F的包围盒相交时，沿三角形中心引射线与F求交，若有交点，则说明被遮挡，放入临时不可见面中。 【4】获取所有临时不可见面。 【5】六个方向是否完毕，是获得不可见面进行删除。否执行【6】。 【6】设定下一个射线方向，然后执行【3】。
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user: 5. 孔洞自动分类识别与修复在鞋模修复中的应用成果 5.1. 预处理应用 第三章第一节重复面错误处理算法应用效果如下：图30，图31。 图30. 去重前 图31. 去重后 第三章第二节局部重叠和交叉处理算法应用效果如下：图32，图33。 图32. 局部重叠面处理前 图33. 局部重叠面处理后 5.2. 孔洞自动分类识别与修复 使用第四章算法建立模型拓扑关系后识别单连通区域，各类孔洞进行分类识别，缝隙修复与简单孔洞修复效果分别如下图所示：图34~37。 图34. 缝隙缝合前 图35. 缝隙缝合后 图36. 孔洞填充前 图37. 孔洞填充后
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user: 6. 结论 为了解决消费级模型鞋模修复中存在的多样孔洞问题，提出了一种基于孔洞自动分类识别与修复的方法，将孔洞按照拓扑关系划分为单孔洞和连续套洞，根据几何形态划分为缝隙、错位孔洞、环形孔洞、简单孔洞等几类孔洞，对每一类型的孔洞，根据其特点，有针对性地进行修复。对于简单孔洞类型采用这种新的填孔算法，可以达到自动修复模型孔洞，同时获取较好修复效果的目的。将这种方法应用到鞋模的孔洞修复中，可以保证修复后的鞋模拓扑正确、填补孔洞区域曲率连续，使鞋模最大程度的接近原始模型。 通过比较发现，修复后的鞋模拓扑正确、填补孔洞区域曲率连续，并且鞋模最大程度的接近原始模型，可以为后续3D打印设备提供优质的模型。
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user: 摘要 出租车作为城市客运交通系统中的一种重要组成部分，因为其快速、便利、舒适等特点，在满足民众出行需求方面具有重要意义。本文首先在介绍出租车资源“供求匹配”的基础上，采用主成分分析法，建立合理指标进行分析。其次，分析各公司的出租车补贴方案，并对是否有助于缓解“打车难”问题进行总结。最后，综合考虑乘客、出租车司机、软件公司等各方面因子，建立合理的数学模型，设计出较为优化的补贴方案。
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user: 3. 打车软件服务平台的补贴方案及其合理性 3.1. 四类补贴方式的分析 问题二中调研各出租车公司补贴方式，并做出了归纳总结，按照补贴形式的不同将共各出租车公司补贴方式分为四类，四类补贴方式和其自身所带的缺点如表14所示。 Table 1 4 Four types of subsidies and their disadvantage 补贴方式 缺点 以打车软件为代表的，旨在刺激市场的按单减免或返还车费的补贴形式 资金利用率低，效益值较低 以新兴媒体为介质的随机娱乐型补贴形式 随机性过强，不具备宏观调控能力 基于出租车运营量的补贴形式 针对司机群体，灵活性差 基于时空分布等特定情况的补贴形式 缺乏有效运营机制，难以形成规模效益 表14. 四类补贴方式和其自身所带的缺点 针对上述问题，从乘客、司机和公司三个角度对补贴方案进行优化。 3.2. 从乘客、司机和公司三个角度对补贴方案优化 (一) 基于乘客体验 针对用户体验，得到一份样本容量为10，300的调查问卷。 Table 1 5 Part of the questionnair 问卷调查 为什么打车 等车时间上限 打车难情况 道路不熟悉 33.33% 小于5 min 8.82% 出行高峰 47.06% 交通不便 13.73% 5 min~10 min 33.33% 郊区 22.55% 赶时间 36.27% 10 min~20 min 33.33% 天气恶劣 7.84% 距目的地远 7.84% 20 min~30 min 13.73% 节假日 22.55% 其他 8.82% 大于30 min 10.78% 表15. 调查问卷表部分内容 首先，要满足乘客的用户体验，就必须了解乘客选择打车的原因。乘客为什么打车，表15中五项指标反映出乘客的用户体验最重要的指标为用时是否短。 关于时间问题，调查问卷中给出了等车时间上限，真实地反映出乘客对于打车出行方式的时间预估。取各时间段最大值作为最低限度值，取期望作为乘客体验差评标准，如表16所示。 Table 1 6 Passenger waiting time and expected valu 比例 等车时间 等待时间最优值下限 等待时间标准值 等待时间最优标准 期望 11.4 min 14.6 min 17.8 min 标准 11 min 14 min 17 min 表16. 乘客等车时间与期望值 建议补贴政策如下： 1) 时间介于等待时间最优值下限和等待时间最优标准间，不对顾客及司机做任何补贴。 2) 时间高于等待时间最优标准，对顾客车费进行适当减免，所减免的费用由公司及出租车司机平均分配。 3) 时间低于等待时间最优值下限，由顾客给予司机好评，并作为月末发放奖金的标准。 同时，建立基于乘客体验的补贴方式的检验函数。 调查研究补贴前后出租车司机的出车率和接单量，对其变化趋势作曲线图，计算出两项指标的变化幅度的乘积 m 1 ，同时分析研究乘客采用打车出行方式的概率变化幅度 n 1 。 将 m 1 和 n 1 分别作为 α ′ i 和 β ′ i 的权重因子，因此方案检验函数为： X 1 = max { m 1 ⋅ α ′ i ， n 1 ⋅ β ′ i } − | n 1 ⋅ β ′ i − m 1 ⋅ α ′ i | max { m 1 ⋅ α ′ i ， n 1 ⋅ β ′ i } (二) 基于司机收入 出租车司机以出租车为谋生的手段，对于出租车司机而言利益为最主要的指标。不考虑长短途的差别，出租车的收入于车辆利用率 φ i 和有效运营里程率 l i 息息相关。最终的利润对车辆利用率 φ i 和有效运营里程率 l i 都成正相关，车辆利用率 φ i 表示接单的可能性，有效运营里程率 l i 表示利润空间的大小，故对各区出租车司机收入的利润比 R i 做出如下定义： R i = ω i ⋅ l i ∑ ω i ⋅ l i 其中利润比 R i 的含义为各区出租车的利润占北京市出租车利润的百分比，经过计算，北京核心区平均利润比为9.97%，非核心区平均利润比为6.01%。北京核心区域与非核心区域的利润空间相差近四成，这也解释了大量出租车聚集在核心区及其周围的现象，在较大的利润空间差值的基础上很难实现空间的合理分布。 因此，北京的出租车资源应该在区域的基础上，依据招聘网上北京的出租车收入标准进行补贴。查阅数据得北京出租车司机的平均收入为6800元/月。根据特殊岗位津贴发放标准应介于差额的40%~60%，所以根据以上数据得知最多发放标准工资的16%~24%，折合成工资为1088~1632元。基于这一基础，可以宏观调配一定量的出租车司机常驻北京非核心区，并每月给予介于1088~1632元的岗位补助。 调查研究补贴前后出租车司机的出车率和接单量，计算出两项指标的变化幅度积 m 2 ，同时分析研究乘客采用打车出行方式的概率变化幅度 n 2 。 将 m 2 和 n 2 分别作为 α ′ i 和 β ′ i 的权重因子，确定方案检验函数为： X 2 = max { m 2 ⋅ α ′ i ， n 2 ⋅ β ′ i } − | n 2 ⋅ β ′ i − m 2 ⋅ α ′ i | max { m 2 ⋅ α ′ i ， n 2 ⋅ β ′ i } (三) 基于公司盈利的补贴政策 出租车公司作为出租车行业的组织运营者，承担着整个行业宏观调控的任务。通过上述分析研究，初步确立了基于乘客体验的等待时间补贴机制和基于不同区域的司机岗位补贴机制，下面对公司投入资源的比例进行确定。 基于调查问卷，出租车评判标准空间因子所占比重为33%，时间因子所占比重为57.84%。标准化两个因子对比分析，可知时间权重占63.67%，空间权重占36.33%。因此，应分配给基于乘客体验的等待时间补贴机制63.67%的资源，分配给基于不同区域的司机岗位补贴机制36.33%的资源。 总体补贴方案检验模型为： X = 0.6367 X 1 + 0.3633 X 2 = 0.6367 max { m 1 ⋅ α ′ i ， n 1 ⋅ β ′ i } − | n 1 ⋅ β ′ i − m 1 ⋅ α ′ i | max { m 1 ⋅ α ′ i ， n 1 ⋅ β ′ i }   + 0.3633 max { m 2 ⋅ α ′ i ， n 2 ⋅ β ′ i } − | n 2 ⋅ β ′ i − m 2 ⋅ α ′ i | max { m 2 ⋅ α ′ i ， n 2 ⋅ β ′ i } 求最后的期望和标准差，与原始数据进行比较，分析匹配程度的变化趋势和区域间的差距大小。最终的出租车行业供求匹配将趋于最优，收益尽可能最大化。因此，最终判断整体补贴方案是合理有效的。
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user: 摘要 本文利用2020年中国31个省级行政区邮政快递业收入及相关经济发展指标数据，借助空间统计分析的方法，分析了我国邮政快递业收入的空间关联性及影响因素。通过空间权重矩阵不同形式的比较，确定了基于地理邻接性的空间权重矩阵在本研究中的合理性；全局Moran指数表明我国各省份邮政快递业收入存在显著的空间聚集性；基于局部Moran散点图分析了离群点广东省和海南省的邮政快递业收入异常成因；LISA集聚图表明我国快递业低值集聚区域(冷点)主要集中在西北部，高值集聚区(热点)主要集中在东部、东南部沿海地区；通过不同局部自相关指数与实际情况的对比分析可知，对我国邮政快递业收入来说局部Moran指数相较其他两种指标分析结果更合理；对各省份邮政快递业收入与人均可支配收入进行了双变量自相关分析。最后结合实际情况，对长三角和珠三角的未来快递业发展给出了相关建议。
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user: 1. 引言 近年来随着电子商务的蓬勃发展，我国快递行业得到了迅猛发展。快递业是现代服务业的重要组成部分，是国民经济的重要产业构成和经济增长点。快递业的发展一方面能够促进流通方式的转型以及消费结构的升级，另一方面也能够降低流通成本、提高流通效率、吸引就业、服务消费者生活等 [ 1 ]。快递业务量(单位：万件)和快递收入(单位：万元)是快递业务发展的两个关键指标，其中快递收入较快递业务量更具有代表意义。郭月凤等 [ 2 ] 对我国快递服务区域差异进行了研究，我国快递服务发展区域、省际差异显著，居民收入差距大、经济发展水平不同是制约地区快递发展的主要原因；王宝义 [ 3 ] 对我国快递发展区域差异及动态演化进行研究，我国快递业发展的省际差异、区域之间差异、区域内部差异都非常明显，且差异呈现不断扩大趋势。
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user: 2. 研究对象与数据来源 本文以国家邮政局(http://www.spb.gov.cn/)官网公布的2020年中国31个省级行政区(香港，澳门，台湾除外，后文简称为省份)邮政快递业收入为研究对象。其中，排名在前三位的省份为广东、上海、浙江，排名在后三位的省份为西藏、青海、宁夏。31个省份的快递业收入平均值为24.19亿元，中位数为84.30亿元。从整体集聚态势来看，体现为“东高，西低，南高，北低”的特点。
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user: 3. 研究方法 (一) 空间权重矩阵 空间权重矩阵是空间统计分析的基础，用以表达n个样本的空间邻近关系，通常定义为n × n的矩阵 W n × n = ( w i j ) ， i = 1 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， ⋯ ， n 其中 w i j 表示样本 i ， j 之间的临近关系。空间权重矩阵常见类型有基于地理邻近性、基于空间距离和K近邻三种。 1) 基于地理邻近性的空间权重矩阵 基于地理邻近性的空间权重矩阵中 w i j = { 1 区 域 i 和 j 邻 接 0 否 则 ，常见空间邻接有Queen邻接和Rock邻 接两种类型。Rock邻接仅限区域之间边与边相邻，Queen邻接除区域边与边相邻外，还可以是两区域之间有公共点。经过对我国31个省份的实际分析可知，中国各省的Rock邻接与Queen邻接所得空间权重矩阵是相同的。 2) 基于空间距离的空间权重矩阵 基于空间距离的空间权重矩阵中 w i j = { 1 区 域 i 和 j 距 离 小 于 d 0 否 则 ，当对我国31个省份进行研究时，由 于西藏和新疆面积较大，二者之间的距离相对过大，而二者地理位置的邻近性会使得距离d的选择过大从而造成部分内地省份的邻居数多达十余个，与实际情况严重偏离。因此此种空间权重定义方式对于本例并不合理。当距离d的选择使得西藏和新疆相互邻接且邻居数皆为1时，其他省份的邻居数如表1所示。 Table 1 The number of neighbors each province based on distance conditio 邻居数 省份 1~5 新疆、西藏、青海、云南、海南、黑龙江 6~10 甘肃、广西、广东、福建、江西、浙江、辽宁、吉林、内蒙古 11~15 四川、贵州、江苏、上海、山西、河北、北京、天津、重庆、宁夏 16~20 湖南、湖北、安徽、陕西、河南、山东 表1. 基于距离条件下的各省份近邻数 3) K-近邻空间权重矩阵。 K-近邻空间权重矩阵设定中将在研究区内与样本i距离最近的K个省份定义为近邻，对应 w i j = 1 ，其余取零。 由于我国31个省份地理位置差异明显，黑龙江、西藏、新疆等边境省份邻近省份数量较少，而陕西、山西、湖南、湖北等内地省份的邻近省份数量相对较多，所以K-近邻空间矩阵权重定义对于本研究亦不合理。 基于以上分析可知基于地理邻近性的空间权重矩阵对于本例较为适宜。此情形下内蒙古、陕西都与8个省份相邻，具有较多的邻近省份。考虑到海南省孤立在外的特殊性，尽管海南和广西、广东在空间上并不相邻，但现实联系密切，故本研究直接令海南与广西、广东皆为近邻关系。 (二) 全局空间自相关 全局Moran指数可以从整体上反映我国各省份邮政快递业收入的集聚分布情况，检验各省份邮政快递业收入是否存在空间自相关。Moran指数取值范围为[−1， 1]。若取值(0， 1]，说明各省份邮政快递业收入存在聚集关系；若取值[−1， 0)，说明存在离散关系；而取值0值附近，说明存在随机关系。 全局Moran指数定义为： I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ω i j x i − x ¯ s x j − x ¯ s ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ω i j ， x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ， s 2 = 1 n ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ， z = I − E ( I ) V a r ( I ) 其中n为省份数量； x i 和 x j 分别为相应省份邮政快递业收入； w i j 为本文前述基于地理近邻性的空间权重矩阵；可基于相应莫兰指数的标准化变量z实现原假设为各省份邮政快递业收入随机分布的显著性假设检验。 (三) 局部空间自相关 局部Moran指数、局部Geary系数、局部 G i 系数都可用于测度一个省份的邮政快递业收入与其相邻省份之间的差异程度及相应显著性。 局域Moran指数 I i 基于相邻省份邮政快递业收入与全国相应收入均值进行比较而确定，定义为： I i = x i − x ¯ s ∑ j = 1 n ω i j x j − x ¯ s 局部Geary系数 C i 基于相邻省份邮政快递业收入直接比较而确定，定义为： C i = ∑ j = 1 n ω i j ( x i − x j / s ) 2 2 ∑ j = 1 n ω i j 局部 G i 系数不仅可度量相邻省份邮政快递业收入是否存在空间聚集，还可用于确定空间聚集类型，定义为： G i = ∑ j = 1 n w i j x j ∑ j = 1 n x j ， j ≠ i Moran指数散点图横轴为各省份邮政快递业收入的标准化变量、纵轴为各邻近省份邮政快递业收入均值的标准化标量，拟合直线的斜率即为全局莫兰指数。Moran指数散点图中落在第一、三象限的省份在快递业收入上存在正向空间相关，落在第二、四象限省份存在负向空间相关。 局部Moran指数和局部Geary系数的共同缺点是无法区分空间聚集类型，即冷点(Cold spot)和热点(Hot spot)区域。冷点区域即低值聚集的区域，热点区域即高值聚集的区域。
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user: 5. 小结与讨论 本文利用我国2020年31个省份邮政快递业收入及相关社会经济发展指标等数据，借助空间统计分析方法，分析各省邮政快递业收入空间关联性及成因，得出以下研究结论： 1) 珠三角、京津冀地区邮政快递业收入空间自相关性明显，但对周边相邻省份的辐射带动作用不强；长三角地区邮政快递业收入的空间自相关性明显，且具有较强的辐射带动作用；西北地区整体处于邮政快递业收入落后的空间聚集状态；华中、东北、西南地区邮政快递业收入呈现空间集聚性但相对不明显。 2) 在未来的快递业发展中，珠三角、京津冀地区应借鉴长三角城市群的发展经验，利用北京、广州、深圳等中心城市的经济技术辐射，加强与周边城市、省份之间在经济领域内的各项合作，带动周边省份经济发展，形成类似长三角地区的经济发展一体化，从而实现共同富裕的奋斗目标。
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user: 摘要 磷酸化是生物体内广泛存在的一类蛋白质翻译后修饰，其参与了绝大多数生命活动的调控。鉴于磷酸化修饰有着重要的生物学意义，相关研究一直是不少科研工作者们关注的焦点。然而，因磷酸化蛋白具有分布广泛、相对丰度低、持续动态变化等特征，导致其分析过程存在复杂性高、效率低、难度大等问题。开发高效且稳定的样品前处理方法是实现高通量磷酸化修饰分析的关键因素之一。除基于金属氧化物亲和色谱法、固定化金属亲和色谱法的经典富集材料之外，近十年来，一些通过离子交换、氢键、配体交换、疏水作用等方式分离磷酸化多肽的新型材料也逐渐得到应用。本文简述了这些新兴富集方法的原理及研究进展。
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user: 1. 引言 由核酸经转录翻译后形成的前体蛋白质通常是没有活性的，往往需要再经过折叠、修饰等过程才能赋予蛋白质正常的活性及相应的功能。翻译后修饰极大地丰富了蛋白质的多样性，使其功能更完善、调节更精细、作用更专一。现已确认的蛋白质翻译后修饰达几十种，常见的有磷酸化、泛素化、糖基化、甲基化、乙酰化等。其中，磷酸化是真核生物细胞内最普遍、最重要的蛋白质翻译后修饰之一，其几乎参与调节了生物体内所有的生命活动。以哺乳动物为例，超过1/3种类的蛋白质可以被磷酸化，主要参与细胞的分化增殖、细胞间的信息传递、细胞信号通路的开关等过程 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。正因为磷酸化有着复杂且广泛的生物学意义，全面解析磷酸化修饰已成为当今生命科学领域的重要任务之一。 磷酸化修饰主要以O-磷酸化的形式发生在蛋白质的丝氨酸(Ser)、苏氨酸(Thr)以及酪氨酸(Tyr)残基上，而近年来也有研究表明，组氨酸(His)、精氨酸(Arg)、赖氨酸(Lys)、天冬氨酸(Asp)、谷氨酸(Glu)等碱性氨基酸上可以发生N-磷酸化修饰(图1) [ 5 ] [ 6 ]，它们可能调节了蛋白质的信号传导过程 [ 7 ] [ 8 ]。尽管磷酸化修饰在生物体内分布非常广泛，但磷酸化多肽在总酶切多肽中的占比并不高，据推测可能不足5%。这导致磷酸化肽存在丰度低、检测难度大等问题，在很大程度上制约了蛋白质磷酸化修饰的解读进程。建立高效的富集方法是实现高通量磷酸化修饰分析的关键环节，也是蛋白质组学领域中一项颇具挑战的任务。当前常用的富集方法主要分成三类：免疫印迹法、金属氧化物亲和色谱(Metal Oxide Affinity Chromatography， MOAC)法、固定化金属亲和色谱(Immobilized Metal ion Affinity Chromatography， IMAC)法。免疫印迹法的优点在于可以富集完整的磷酸化蛋白质，技术相对成熟，不过，由于同一蛋白质上可能存在不同的磷酸化状态，导致其可能出现在二维电泳图不同的位置上，从而降低了蛋白质的浓度 [ 9 ]；另外，低丰度蛋白经常无法被检测到。MOAC法与IMAC法是当前应用最为广泛的高通量磷酸化多肽富集方法，尽管相关材料的商业化程度已经较高，但仍然存在一些缺陷，这促使科研工作者们依然在持续发展新的基质材料与配基、新的技术等 [ 10 ]。需要注意的是，因受到分析技术的限制，目前的高通量方法一般用于多肽水平而较少用于蛋白质水平上，即需要先将蛋白质酶解成多肽之后再进行后续的分离分析操作。 图1. 蛋白质磷酸化修饰类型 [ 6 ] [ 11 ]。(a) 磷酸化丝氨酸；(b) 磷酸化酪氨酸；(c) 磷酸化苏氨酸；(d) 磷酸化精氨酸 [ 12 ]；(e) 磷酸化组氨酸，磷酸化可以发生在咪唑环的Nδ1 (左)或Nε2原子(右)上 [ 6 ] [ 11 ] 已有文献综述总结了免疫印迹法、MOAC法、IMAC法的特点 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]，本文不再赘述。除此之外，近十多年来，一些基于新型材料的富集方法也逐步被应用到该领域中。本文重点总结这些材料的富集原理及相关方法的研究进展，期望能为开发磷酸化肽富集技术提供有意义的信息。