DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 模糊评价过程 以下将主要从三个方面阐述本科生数学类课程学习动力的影响因素，分别为：个人影响层、教学影响层、社会影响层。其中，个人影响层是指家庭环境、学习目的、学习兴趣、学习态度和学习方法等主观因素；教学影响层是指从学校和教师层面探讨教师的教学方法和教学态度、课程设置、教学管理、校园学风等因素对学习动力的影响程度；社会影响层则是从学生的主要发展目标、课余时间分配等方面，通过对学生主观感知调查方式，尝试对学习动力的影响程度进行度量。 2.1. 评价指标的选取 在以上分析的基础上，将大学生对数学类课程学习动力分析的三大层次进行细分，共计11个一级指标，再对每个一级指标分化为共计25个二级指标，以提高指标的易懂性和被理解度，并对二级指标的权重进行具体设置，详细评价指标设计见表1。 2.2. 一级指标体系权重的确定 对学习动力影响因素的评估指标权重设定，应该具有科学性、准确性、全面性和有效性，由长期从事高校一线教学和管理的多位相关人员来共同确定，并就表1数据采用判断矩阵的构造方法对各指标作两两比较，从而确定出评价指标间的相对权重，具体权重数据如表2所示。 由表2中的数据可建立两两比较的四阶判断矩阵P，以个人影响层一级指标为例，建立判断矩阵， Table 1 Meaning of evaluation indexes at all levels and weights of secondary inde 评价层次 一级指标 二级指标 二级指标权重 个 人 影 响 层 A 家庭状况A1 家庭收入A11 0.3136 父母关心程度A12 0.6864 个人兴趣A2 数学类课程的喜爱程度A21 0.1381 对未知问题的探究意愿A22 0.2715 高分的成就感A23 0.5904 学习目标A3 考研意愿A31 0.5125 出国深造意愿A32 0.4875 专业助力A4 数学对后续课程的帮助A41 0.3526 数学对解决实际问题的帮助程度A42 0.3246 参与数学课外竞赛A43 0.3228 教 学 影 响 层 B 课程设置B1 学时数B11 0.5374 每周上课次数B12 0.2813 每周全部课程学时数B13 0.1813 授课教师B2 授课认真程度B21 0.4250 授课吸引力B22 0.5750 教学手段B3 教学方式B31 0.2421 交流答疑B32 0.7579 学习材料B4 选用教材B41 1 校园学风B5 学校环境B51 1 社 会 影 响 层 C 主要发展目标C1 社会实践及自身素质规划C11 0.0942 应用能力培养(英语、计算机等) C12 0.3207 社会信息可得性C14 0.416 娱乐健身C21 0.1691 课余时间分配C2 社团活动C22 0.4689 学术讲座报告C23 0.5311 表1. 各级评价指标含义及二级指标权重 Table 2 Measure of importance between different indexe 指标类别 具体指标 数据均值 评价层次P 教学影响层B比个人影响层A 1.0056 社会影响层C比个人影响层A 0.7111 社会影响层C比教学影响层B 0.9817 表2. 指标之间的重要性度量 如表3所示，举例说明矩阵中各元素的具体含义，例如“个人兴趣A2”与“家庭状况A1”的重要性比较均值为2.9889。 对表3所示的判断矩阵进行归一化处理及各行求和，然后求出矩阵P的权重向量，如表4所示。 Table 3 Judgment matrix about the first grade indexes based on individual laye P1 P2 P3 P4 P1 1.0000 0.3346 0.3394 0.3243 P2 2.9889 1.0000 0.5208 0.5367 P3 2.9467 1.9201 1.0000 0.3983 P4 3.0833 1.8633 2.5106 1.0000 各列求和 10.0189 5.1180 4.3708 2.2593 表3. 个人影响层一级指标判断矩阵 Table 4 Normalized judgment matrix about the first grade indexes based on individual laye P1 P2 P3 P4 各行求和 权重向量 P1 0.0998 0.0654 0.0776 0.1436 0.3864 0.0966 P2 0.2983 0.1954 0.1192 0.2375 0.8504 0.2126 P3 0.2941 0.3752 0.2288 0.1763 1.0744 0.2686 P4 0.3077 0.3641 0.5744 0.4426 1.6888 0.4222 表4. 个人影响层一级指标归一化判断矩阵 类似于上述个人影响层一级指标权重的计算过程，可以计算得到各个一级评价指标的相对权重。类似的，采用专家估测方法，由9位数学教师和24位来自不同专业的学生代表共同构造出二级指标权重，完整的评价指标表如表5所示。
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user: 3. 模糊评价与结果分析 3.1. 模糊评价过程设计 根据表1中所示的各项评价指标定义因素集 、权重集 和评语集 ，其中 表示各个指标在指标体系中的重要程度， 表示评价对象的优劣程度。例如，在评语集 中，各元素的含义分别为： = “很强”， = “较强”， = “一般”， = “弱”，而“很强”、“较强”、“一般”、“弱”分别对应《北京信息科技大学数学类课程学习动力调查问卷》中每个问题的四个选项“A”、“B”、“C”、“D”。 因素集 和权重集 具有递阶层次结构，以因素集 为例说明，其中各元素与表1中各项评价指标相对应，其特征可以描述为： 1) 因素 为因素集 的最底层指标； 2) 因素 等为因素集 的中间层指标； 3) 因素 为因素集 的最高层指标。 从因素集 到评语集 的模糊关系，用模糊评价矩阵 来描述，各元素 表示对因素集 中 所作出的评语集 中的 评语的隶属度。将因素集 上的权重集 经过模糊评语矩阵 的变化，计算为评语集 上的模糊集合 ，其计算公式为 其中， 为模糊评价的结果， 为因素集 上的权重集， 为从 到 的模糊关系矩阵。 Table 5 Evaluation indexes and weights about effect factors of learning motivatio 评价层次 一级指标及权重 二级指标 二级指标权重 个 人 影 响 层 A 0.5121 家庭状况A1 0.0966 家庭收入A11 0.3136 父母关心程度A12 0.6864 个人兴趣A2 0.2126 数学类课程的喜爱程度A21 0.1381 对未知问题的探究意愿A22 0.2715 高分的成就感A23 0.5904 学习目标A3 0.2686 考研意愿A31 0.5125 出国深造意愿A32 0.4875 专业助力A4 0.4222 数学对后续课程的帮助A41 0.3526 数学对解决实际问题的帮助程度A42 0.3246 参与数学课外竞赛A43 0.3228 教 学 影 响 层 B 0.3392 课程设置B1 0.1395 学时数B11 0.5374 每周上课次数B12 0.2813 每周全部课程学时数B13 0.1813 授课教师B2 0.2115 授课认真程度B21 0.4250 授课吸引力B22 0.5750 教学方法B3 0.3041 教学方式B31 0.2421 交流答疑B32 0.7579 学习材料B4 0.2207 选用教材B41 1 校园学风B5 0.1242 学校环境B51 1 社 会 影 响 层 C 0.1487 主要发展目标C1 0.5 社会实践及自身素质规划C11 0.0942 应用能力培养(英语、计算机等) C12 0.3207 社会信息可得性C14 0.416 娱乐健身C21 0.1691 课余时间分配C2 0.5 社团活动C22 0.4689 学术讲座报告 C23 0.5311 表5. 学习动力影响因素评估指标及权重表 3.2. 数据计算 本文以北京信息科技大学2013~2014级本科生为主要调查研究对象，以整群抽样相结合的问卷调查法为主，前后总共发放问卷352份，收回有效问卷326份，占92.6%。对调查所得的数据进行统计分析，对于指标A11，选择A (很强)、B (较强)、C (一般)、D (弱)的人数分别为22人、48人、85人、171人，因此从指标A11着眼的数学类课程学习动力影响因素与评语集 之间的模糊关系向量 ，同理可得其他关系向量数据。 由最底层指标着眼的模糊关系向量和对应于最底层的权重向量，可计算中间层模糊向量，具体如下： ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； 。 计算最高层指标指向的模糊向量集 ； 同理可得 ； 。 最终评价向量可由模糊关系向量 和各最高指标间的权重向量计算得到： 。 根据最大隶属度原则，模糊评价向量 中的最大值元素所对应的评语即为本次调查中数学类课程学习动力影响因素的最终评语，由最终评价向量可知， ，因此各因素对学习动力影响的结果为“较强”。从问卷统计的数据看，各项动力的拥有人数都有一定的比重，并非仅仅集中在某一项或某几项，说明影响本科生学习动力的因素较多，并非某一项为决定性影响因素。但由于模糊评价本身的缺陷，如各级评价指标的选择、权重的分配等含有主观判定的人为因素，会在一定程度上影响评价的准确性，该模型还需不断修改和完善。此外，该模型的适用性还有待进一步在实证分析中进行检验。
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user: 4. 结论 学生学习动力的提高对教师、学生以及学校的办学水平至关重要，因此对影响学生学习动力的主要因素进行分析是至关重要的。本文针对数学类基础必修课程，建立了一个学习动力影响因素的模糊评价模型，并探讨了评价指标体系的设计。模糊评价方法客服了以往只能衡量某个单一影响因素的弊端，将学习动力影响因素作为一个系统来衡量，将定性分析和定量分析有机的结合起来，其具体指标可以根据研究侧重点的不同加以设计，评价步骤明确，评价结果更为可靠。
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user: 摘 要 船舶行为检测是海事监控和管理的重要内容，它对于船舶安全航行、港口正常作业生产、海洋环境保护和防止各种水上非法活动具有重要意义。随着越来越多的船舶安装了AIS系统，大量AIS数据的积累为研究船舶运动规律和进行船舶异常行为检测提供了新的途径。本文对近年来AIS数据在船舶异常行为检测方面的研究进展和所取得的成果进行总结和评述，分析了现有方法存在的问题和面临的挑战，指出了AIS数据在船舶异常行为检测方面的主要研究方向。 关键词 :AIS数据，异常行为，船舶航迹，行为建模，异常检测
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user: 1. 引言 随着世界经济的发展，水上交通运输承担着越来繁重的任务，与此同时，伴随着人类对海洋的开发和利用，各种渔船、勘探船和水上作业船也日益增多，水上交通活动日益繁忙、复杂。在正常的船舶运输、作业活动之外，存在各种利用船舶进行非法活动的行为，如走私、劫持、海盗、非法移民、非法作业等[ 1 ] 。加强水上交通监控和管理，及时发现安全隐患并采取相应措施，既是保障船舶安全航行、港口正常作业生产的迫切需要，也是防止各种水上非法活动、保护海洋环境和维护国家主权的要求。水上交通监控的中心内容是对船舶行为的监控，传统基于人工监控的方法在日益复杂的环境下变得越来越被动 [ 1 ] 。随着各种助航仪器、通信设备的使用，大量与船舶航行相关的数据通过这些设备、传感器被收集和存储起来。这为我们利用这些数据获取相关海域的交通信息、船舶航行信息，进行有效的水上交通监控和管理提供了一条新途径。因此，如何从海量的数据中获取有用信息，用于替代或辅助人工对海上船舶行为进行监控，已经成为当前水上交通研究和应用领域所面临的重要问题。 船舶自动识别系统(Automatic Identification System， AIS)是一种集网络技术、现代通讯技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备，它通过自身接口连接船上的GPS定位仪、测深仪、电罗经等采集各种船舶航行动态信息，显示在电子显示屏上为操纵人员提供船舶的实时航行信息；同时也通过系统的发射设备将船舶的静态和动态信息发送到附近的岸上基站或者卫星上，在这个过程中，周围船舶和交管中心均能够收到这种信息。AIS发送的信息包括船舶身份、船舶位置、吃水、航速、船首向、船舶类型、船舶长度、宽度。AIS设备的使用积累了大量的船舶航行数据，为利用数据挖掘技术对正常行为建模，并据此对船舶的异常行为进行检测提供重要的基础数据。基于AIS的船舶异常行为检测就是根据输入的船舶航行信息，对其航行的正常性进行评估和预警。重点需要解决如下几个问题：1) 航迹分割；2) 正常行为建模；3) 异常检测。本文围绕这几个方面进行综述，重点总结近年来基于AIS数据的船舶异常行为检测方面所取得的成果；探索该领域面临的问题和今后的研究方向。第2节讨论异常行为检测的含义和影响因素；第3节讨论船舶异常行为检测的研究内容；第4节讨论基于AIS数据的船舶异常行为检测方法；第5节指出基于AIS数据的船舶异常行为检测方面未来的研究方向。
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user: 2. 异常行为检测的概念 “异常”这个词在不同的情况下有不同的含义，根据维基百科的定义，异常指的是我们观测到的事物与人们所期望的、现有准则、现有科学理论所不同的现象 [ 2 ] 。对异常数据的检测最早可以追溯到19世纪 [ 3 ] 。一般意义上的异常行为指违反社会文明准则或成群体行为习惯和标准的“反常”行为 [ 4 ] 。异常行为检测就是对某个特定的行为进行评估，判断其是否符合普遍的行为习惯。Portnoy等人 [ 5 ] 给出数据挖掘领域的异常行为定义是“异常行为检测方法是对正常行为进行建模，然后检测观察数据与正常数据建模的差异”。Holst [ 6 ] 给出的另一个定义是：异常行为检测是一种将少数不规则的、难以表达的数据与主要数据区分开来的方法，这种方法是通过对大多数数据进行研究和刻画，从而使得这些少数数据与主要数据在某种模式上表现出差异。从这些定义可以看出，为了检测、判断异常行为，我们必须首先知道什么是正常行为，然后才可以根据正常行为的标准来检测异常行为。异常行为检测目前已经成为机器学习领域的一个热门研究内容，在很多领域有着广泛的应用，例如，商业领域，异常行为检测可以用来预防商业诈骗；在工业领域，异常行为检测可以用于对故障进行监控；在网路安全方面，异常行为检测可以用来对非法的入侵进行检测；在视频监控领域，异常行为检测是根据视频信息，找出其中的人、物不合乎常规的运动。 在水上交通管理方面，船舶是航海领域的行为主体，船舶异常行为是指船舶非正常偏离航道、航向，突然加速、减速，出现在不该进入的区域等，这些行为往往与走私、醉驾、碰撞、劫持、海盗、恐怖主义等相关 [ 7 ] 。Roy认为海上异常检测的任务是找出航海领域的非正常行为并评估其潜在的威胁 [ 8 ] 。我们认为船舶异常行为检测就是根据输入的船舶运动相关数据对船舶的航速、航向、航迹进行分析，判断该船的运动是否符合正常的航行活动规律，进而对船舶自身的安全，或者是否存在非法活动嫌疑进行识别，并对可能发生的危险进行评估和预警。
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user: 3. 船舶异常行为的分类 船舶的异常行为与船舶经过的航迹和船舶所处的位置密切相关，船舶经过的航迹不符合该类型船舶正常的运动规律，或者船舶在特定的时间处于不合适的位置，都可以被看作异常，应该引起监控部门的注意和重视。Martineau和Roy [ 8 ] 将船舶异常行为分为运动异常和所处位置异常量大类，而运动异常包括航速异常和航迹异常两类，而位置异常被分为偏离历史航迹、出现在非法位置和其他一些不该出现的位置，他们将船舶的异常行为分为如下16类(图1)。 图1. 船舶异常行为分类
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user: 5. 结论与研究展望 在过去的十来年里，研究人员对船舶的异常行为进行了大量的探索，取得了一些重要的进步，主要表现在如下几个方面：1) 数据越来越丰富。越来越多船舶安装AIS系统，加上卫星AIS系统的使用，使得我们能够获得越来越多的船舶航行历史数据，可以对各种船舶的航行规律做深入的分析和建模；2) 研究方法越来越高级。从简单的网格划分到聚类方法的使用，再到贝叶斯网络的建模，不断地加深对船舶运动规律的了解和认识；3) 一些检测系统原型已经建立。越来越多的研究团队将他们的算法转化为系统原型，这使得理论研究逐渐接近实际应用。 尽管船舶异常行为检测在数据积累、研究方法、原型系统开发方面已经取得了一些进展，这方面的研究仍然存在一些挑战：1) 大数据的挑战。随着越来越多的AIS系统被安装在各种船舶上，船舶行为数据越来越多，如何从海量的数据中挖掘各种船舶的运动规律将是这一领域研究人员不得不面对的问题；2) 数据的不可靠性。船舶航行相关数据的积累越来越多，但是非法船只可能发送虚假数据，甚至停止发送AIS数据，这将给异常行为识别带来很大的困难；3) 数据建模和异常检测中存在主观性。在数据分析中聚类的个数和混合高斯模型中高斯分量的数量是人为给定的，尤其是我们通常只能得到正常行为的数据，在缺乏异常行为数据的情况下确定异常行为与正常行为之间差异的临界值是一种困难的事情。4) 没有考虑船舶航行的环境因素。目前大多数研究仅利用了船舶的位置、速度和航迹等船舶自身信息，而没有考虑天气、潮汐等具体环境因素，缺乏对船舶异常行为的成因做深入研究。 未来船舶异常行为检测的研究应该重点解决如下几个问题：1) 研究船舶运动的动态行为。船舶本身的运动是一个动态行为，其运动的规律将随着时间和地点的变化而变化，因此船舶运动建模应该建立在变化的数据上，而不能仅仅停留在历史数据上；2) 研究船舶运动过程中航向的变化规律。船舶的总体航向是指向既定的目的地，然而在到达目的地之前，其航向随时根据船舶所处的具体环境而改变的。将船舶航向的变化规律与航道、船舶航速等信息结合起来，将有利于检测异常行为；3) 要充分考虑情景因素。由于相同的航行运动，在某些情境下是异常的，而在另一些情境下是正常的，因此需要将船舶的运动行为置于具体的环境下，包括船舶所处的海域、周围船舶和天气、潮汐和时间等。4) 考虑船东、货物、港口、乘客、船员的因素。一些非法船只的行为光从航迹来看，很难跟正常船只的行为区分开来，但是我们可以从这些因素入手，进行一定程度的甄别。
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user: 摘 要 本文主要研究一类具非线性来源项的抛物型方程，利用单调算子理论和Sobolev嵌入定理，证明了正问题解的存在性与唯一性。在合适的容许集中证明了反问题拟解的存在性。 关键词 :非线性抛物型方程，正问题，存在性，唯一性，反问题，拟解
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user: 1. 方程及基本假设 非线性抛物方程广泛存在于扩散现象、渗流理论、相变理论、生物化学以及生物群体动力学等领域，具有强烈的实际背景和重要的应用价值。近年来，随着计算方法和计算工具的不断发展，非线性抛物方程反问题得到了迅速发展，大量线性和非线性抛物型方程反问题以不同的形式出现在不同的应用背景下，如热传导、材料学、流体学、金融工程和数学物理及工程科学等。文献[ 1 ] -[ 7 ] 对非线性抛物方程及反问题进行了一定的研究。本文我们考虑如下具非线性来源项的抛物型方程： (1.1) 这里 为有界开区域，边界 分片光滑，且 ， ， ， ， 。 定义Sobolev空间 [ 8 ] 的闭子空间 ，这里 代表迹算子。在 上赋以范数 。令 ，等同于它的对偶空间，则 是稠密连续紧嵌入的[ 8 ] 。为方便起见，用 表示空间 和 上的对偶积，用 代表Banach空间 的模。记 ， ， ， 。则空间 为可分自反的Banach空间，嵌入 是连续嵌入， 是紧嵌入。 对于非线性源项 ，我们作如下假设： (A 1 ) 泛函 有界，即把有界集映为有界集； (A 2 ) 函数 满足Lipschitz条件，即存在 ，使得对任意的 ，都有 . 相应地，系数 依赖于解的梯度，它通常用来描述Hencky物质材料性质。不失一般性，我们对系数 及 作如下假设： (A 3 ) ； (A 4 ) ； (A 5 ) 存在正常数 ，使得 ， 这里 ， ， 为正的常数， 是Poincaré常数。 定义算子 ， 。 (1.2) 定义 上有界线性泛函 ， 。 (1.3) 定义算子 ， 。 (1.4) 这里 ，算子 是线性稠密定义的极大单调算子([ 8 ] ， p. 845)。从而问题(1.1)可表示为抽象算子方程： 。 (1.5) 若已知源项 ，对于给定的函数 ，记(1.1)的解为 ，我们把从(1.1)中寻找解 的问题，称为正问题(DP)。反之，若已知部分边界测量数据 其中 为已知数据。我们把寻找未知源项 的问题称为未知源项的反问题，记为ISP。在实践中通常会用下列寻找最小化问题的解代替上述反问题ISP的解[ 9 ] ，即： 。 (1.6) 这里 是辅助泛函， 是函数 的容许集，最小化问题解称为上述反问题ISP的拟解。
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user: 2. 正问题 为了得到问题(1.1)正问题弱解的存在唯一性，我们先给出几个定理和引理。 定理2.1 若条件(A 2 )，(A 3 )，(A 5 )成立，则算子 是次连续的。 证明：假设 在 中强收敛到 ，任取 ，直接计算可得 另一方面，由假设条件 在 中强收敛到 ，可以推出 在 中强收敛到 ，以及 在 中强收敛到 ，从而结合假设条件(A 2 )，(A 3 )，(A 5 )以及Lebesgue控制收敛定理不难推导出 ， 即有 在 中弱收敛到 ，从而 次连续。 定理2.2 若条件(A 2 )，(A 4 )，(A 5 )成立，则算子 是强单调的。 证明：任取 ，根据假设条件(A 2 )，(A 4 )，(A 5 )，有 (2.1) 从而算子 强单调。 引理2.3 ([ 8 ] ， p. 867)设 为Banach空间，算子 极大单调(定义域 是 的非空凸闭集)，算子 有界、伪单调、次连续，并且存在点 ，使得， 当 ， 时， 。(2.2) 那么 ，即对任意的 ，存在 ，使得 。 定理2.4 若条件(A 1 )~(A 5 )成立，则正问题(1.1)存在唯一解 ，并且有先验估计：存在常数 ，使得 (2.3) 证明：根据假设条件(A 1 )，(A 3 )，(A 5 )可知， 是有界算子。由定理2.1和定理2.2，算子 是单调次连续算子，从而是伪单调算子(见[ 8 ] P.586)。此外，令 ，则 因此，类似于(2.1)式的证明(取 )，可以推出 ，从而强制性条件(2.2)成立。因此，算子 和 满足引理2.3中的条件，故存在 满足式(1.5)，即正问题的解存在。 另一方面，由算子 的强单调性不难推出(1.1)的解还是唯一的。 下面验证先验估计(2.3)。令 是(1.1)的解，在(1.5)式两边关于 做内积可得 (2.4) 因为 并且 又根据Young不等式及Poincaré不等式，有 根据迹算子 的有界性及Young不等式 因此，结合式(2.4)并选取 充分小，就可以存在常数 ，使得 (2.5) 另一方面，由方程(1.5)可得 ， (2.6) 从而由(2.5)，(2.6)以及 和 的有界性可以推出先验估计(2.3)。
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user: 3. 反问题拟解的存在性 本节给出问题(1.1)反问题拟解的存在性。 定理3.1假设条件(A 1 )~(A 5 )成立，定义容许集 = { ， 满足条件(A 1 )，(A 2 )}，则反问题(1.6)在 中至少存在一个拟解。 证明：因为任取 ， ，即 有下界，故存在下确界。设 为 的极小化序列，即 根据定理2.4，对任意的 ，正问题(1.1)存在解 ，并满足先验估计式(2.3)。又因为 ，故存在常数 ，对 一致的有 。 从而 在 中有界，故存在弱收敛的子列(仍用原记号)，不妨设 在 中弱收敛到 。由Aubin-Lions紧嵌入定理， 到 的嵌入是紧嵌入，故有 在 中强收敛到 。 另一方面，因为 ，所以不妨设 在 中弱收敛到 。根据定理2.4，对 ，存在唯一解 。又因为由 在 中弱收敛到 ， 在 中弱收敛到 以及 算子的伪单调次连续性质，可以推出 也满足(1.5)式，因此，由解的唯一性可知 。 接下来我们将证明： 。 (3.1) 事实上，由于 和 都满足式(1.5)，两式相减并与 做内积，我们有 (3.2) 又因为 在 中强收敛到 ， 在 中弱收敛到 ，从而 因此， 定理证毕。
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user: 摘 要 20世纪60年代，英国翻译学家卡特福特首次提出了翻译转换理论，开创了翻译界的新篇章。本文基于卡氏的理论，对医学英语汉译和中医英语中的微观转换进行探讨，以期对今后的医学英语以及中医英语的翻译起到一定的参考作用。 关键词 :卡氏翻译转换，医学英语，中医英语
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user: 1. 引言 20世纪50年代，受语言学发展的影响，西方翻译界也开始从语言学的角度寻求新的翻译视角。由于原语和译语存在语言结构上的差异，为了更好地实现真正意义上的等效翻译，翻译学家在深入分析原语和译语语言结构的基础上，提出了翻译转换理论。
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user: 2. 卡氏翻译转换理论 1965年，英国翻译学家卡特福德(Catford)在其专著《翻译的语言学理论》(A Linguistic Theory of Translation)中首次明确提出翻译转换概念。他将翻译转换(translation shifts)定义为“偏离从源语到目标语过程中的形式对等”(Departures from formal correspondence in the process of going from the SL to TL) [ 1 ] (卡特福德，1965，p73)，并在书中对转换进行了详细的描述。事实上，卡氏翻译转换理论是建立在英国语言学家韩礼德的系统功能语法理论之上的。韩礼德认为，语言有三套基本层次(形式、实体和上下文)、四个范畴(单位、结构、类别和系统)、五个语言单位(或阶级)(词素、词、群、子句和句子) [ 2 ] 。在此基础上，卡特福特提出了层次转换、范畴转换。其中范畴转换又分为结构转换、单位转换、类别转换和内部体系转换。 相对而言，卡特福特的翻译转换理论简单明了、可操作性高，而且更适合于句子及其以下的层面上的翻译转换研究与应用。因此，到目前为止，在中国的翻译转换研究也主要集中在卡特福特的翻译转换理论上。根据CNKI检索情况来看，卡氏翻译转换研究主要集中在文学翻译上，但也有少部分人研究其他领域的翻译转换。如宋晓娜 [ 3 ] 探讨了翻译转换理论在政论文汉译英中的体现，陈莹秀 [ 4 ] 研究了卡特福德翻译转换理论在农业科技英语汉译中的应用。然而，到目前为止，仅黄晓亮 [ 5 ] 一人探讨了卡氏理论在医学英语汉译中的应用，但该文章中的例句并没有很好的反应医学英语的特点。因此，本文拟用卡特福特的翻译转换理论从微观层面上探讨在医学英语翻译上的应用。
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user: 4. 结语 从上世纪50年代以来，多位翻译学者对翻译转换进行了研究。继卡特福特之后，捷克翻译学者波波维奇(Popovic)打破了之前翻译转换的局限——仅限于对纯语言学方面的关注，提出了其他可能影响译者决策的因素(李德超，2005，p. 96) [ 7 ] 。荷兰学者范·勒文-兹瓦特(Van Leuven-Zwart)提出了最综合、最详尽的翻译模式，该模式不仅关注了语言的微观层面，同时也从篇章的宏观层面，但此模式过于复杂繁琐，操作性很低，因此其理论所受的关注度并不太高 [ 7 ] 。 总体来说，从微观层面上来看，最完善、操作性最高的当属卡特福特的翻译转换理论。本文就卡特福特的转换理论对医学(中医)英语中的翻译转换现象进行了粗浅的分析，希望该理论可以给今后的医学英语翻译实践提供一些理论依据。但该理论也有其局限性，比较适用于微观层面上的转换分析。至于宏观层面上的转换分析与应用，如语篇、语用、衔接、文化等，较之卡氏翻译转换理论，更适于应用哈斯纳韦(Ali Rasheed Al-Hassnawi)、祖比(Mohammad Q.R. Al-Zoubi)的翻译转换理论。
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user: 摘 要 本文系统地阐述了维特根斯坦的语言哲学思想体系，即他的早期思想和后期思想。维特根斯坦的早期思想指他在《逻辑哲学论》中对语言本性的主要思考，我们总结为“图像论”。维特根斯坦的后期思想包括了语言游戏说、生活形式、规则遵守、家族相似性、私人语言以及意义即使用，特别是语言游戏，它充分体现出维特根斯坦的语用学思想：语言的使用必须有参与者，人们的话语都是一种言语行为，话语只有在特定的语境中才有意义。人们的话语有自己的意图，同时人们还要遵守语用原则与规则，只有这样交际的双方才能理解话语的意义，听话人才能了解说话人的话语意图，达到成功的交际。 关键词 :维特根斯坦，哲学，语用学，图像论，语言游戏
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user: 1. 维特根斯坦的生平 维特根斯坦是当代西方哲学中最重要的哲学家之一，是当代分析哲学的首创者之一。他一生中提出了两种截然不同的哲学思想。但人们很少注意到，他的个人生活与他的哲学思想之间有着令人难以置信的一致性。他那为数不多的著作是他个人生活的标志，而发生在个人生活中的那些事件就是他的哲学思想。他的全名是Ludwig Josef Johann Wittgenstein，1889年4月26日生于维也纳。他父亲是奥地利的钢铁大亨，家庭殷实，维特根斯坦的少年时期没有接受学校教育，是在家里接受的教育。他的家族背景对他思想的形成有着很大的影响，维特根斯坦曾用“家族相似”一词来解释语言游戏之间的共同特征，这是因为庞大的家族使他深切感受到家族成员之间存在的那些由于血缘关系而带来的相似之处[ 1 ] 。 维特根斯坦最初志向是成为一名工程师。1908年秋天他来到曼彻斯特大学学习航空工程。由于当时设计工作的需要，他开始努力专研数学。他研读了Russell的《数学原理》，并对Frege的研究工作有所了解。维特根斯坦对数学的逻辑基础产生了的浓厚兴趣，于是他决定放弃航空工程的学习，转向学习与研究哲学。他来到耶拿，请教Frege哲学问题。根据Frege的建议，他1911年来到剑桥，师从Russell。1913年秋，他离开剑桥，来到挪威，隐居在斯克约顿附近自己建的小屋里，开始研究逻辑问题。Moore于1914年春来到挪威访问他，他向Moore口述了一份笔记。正是这份笔记的摘要以及他提交给Russell的那份《逻辑笔记》成为了后人对维特根斯坦这一时期思想进行研究的重要资料。一战爆发后，维特根斯坦作为志愿兵加入了奥地利军队。服役期间，他写下了大量的哲学笔记。1918年7月，他从前线到萨尔茨堡叔叔Paul家里度假，期间他整理了自己的哲学笔记，完成了《逻辑哲学论》。1922年借助Russell的帮助，几经周折，在英国出版了该书的德英对照本。此书一出版，影响巨大，逻辑实证论可谓发端于此 [ 2 ] 。1929年初，他回到剑桥，用《逻辑哲学论》作为学位论文，来申请博士学位；当时Russell和Moore作为主考官负责论文答辩，他最终获得了博士学位。后来应聘剑桥三一学院的研究员，1939年回到剑桥，并接替Moore成为哲学教授。在此期间，他继续进行哲学问题的研究，完成了《哲学研究》第一部分的撰写。1947年他退休，在爱尔兰生活了两年，期间悉心撰写《哲学研究》的第二部分。1949年，他查出患有癌症，住在他的医生和朋友Beven家里，度过了他生前的最后一段时间，期间他坚持哲学写作直到生命的最后两天。1951年4月29日，维特根斯坦与世长辞，此时是他62岁生日的第四天 [ 3 ] 。
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user: 3. 维特根斯坦的语用思想 据上所析，我们可以看出，维特根斯坦后期的语言哲学观点与前期的观点在诸多方面有所不同。很多学者认为，维特根斯坦前后两时期的语言哲学思想是彻底对立的，后期的哲学思想是对前期的彻底批判和抛弃。对此，我们不能完全苟同。我们认为，后期维特根斯坦的哲学思想是在对其前期思想继承的基础上进行的批判，而不是完全对立的。 第一，维特根斯坦前后两个时期的语言哲学思想既有不同又有联系，其不同或分歧体现在几个方面。从“图像论”到“语言游戏”应该说是最核心的转向，正是这个核心的转向导致了其他方面的转向，例如，意义理论、语言与现实的关系以及分析方法等等。意义理论的转向是指从意义的指称论(语境之外)到意义的使用论(语境之内)，即意义是基于生活形式的语言使用。语言与现实的关系的转向是指，语言不再是对现实原子的摹画，语言与现实只能统一于语言的使用中。分析方法上的转向表现为，从前期的逻辑分析到后期日常语言的语法分析；从前期的逻辑解释澄清到后期的语言描述；从前期的追求逻辑语言的确定性、追求语言的本质到后期回归日常语言、放弃了对语言本质的追求、提出的家族相似性。但是，有一点前后期是一致的，就是关于哲学的性质(即哲学不是一种理论，而是一种活动)。 第二，维特根斯坦对形而上学始终持批判的观点。前期，他通过逻辑分析试图来解决那些形而上学的哲学命题；后期，他通过对日常语言用法的分析来研究解决形而上学的那些问题。 第三，维特根斯坦一直坚持认为哲学的任务就是语言的批判，语言是解决哲学问题的钥匙。在这一点上，他前期和后期的不同体现在对语言批判的方法及手段上。维特根斯坦在前期发起了一场革命，在后期，他并没有抛弃革命的立场，只是把这场革命进行得更加彻底。 维特根斯坦前后期语言哲学思想的转变是两个不同的发展阶段的相互对应。其后期的观点认为：哲学是“语言”中的“游戏”之形式。无论是前期还是后期的思想最终的落实点都在语言上。而海德格尔后期哲学也认为语言是存在的真正家园。这种呼应说明了前期维特根斯坦哲学思想的深透性。在维特根斯坦前后期哲学思想的转向中，我们可以看出：从某种意义上讲，维特根斯坦的哲学表征了现代西方哲学的发展走向。当我们把维特根斯坦前后期的哲学与现代西方哲学相对比时，就会发现它的价值和作用。
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user: 4. 结语 维特根斯坦的语言哲学思想推动了哲学的语言学转向，促进了语言学的研究和发展，使得语言学研究者们将语言研究的视角从理想语言转为日常语言。我们在当代的许多语言学流派、语言研究领域中，都能找到维特根斯坦的哲学思想和语用学思想的痕迹。他的语用学思想体现为：语言的使用必须有参与者(交际的双方或多方)，人们的话语都是一种言语行为，话语只有在特定的语境中才有意义，人们的话语有自己的意图，同时人们还要遵守语用原则与规则，只有这样交际的双方或多方才能理解话语的意义，听话人才能了解说话人的话语意图，达到成功的交际。
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user: 摘 要 目的：利用基于近红外光谱的超扫描技术研究人类社会交互活动过程中的脑功能变化。方法：通过合作、竞争任务模拟人类不同的社会交互活动，招募15对健康大学生参与实验，使用两个便携式双通道近红外记录器同步记录实验过程中一对受试者的左、右前额叶的脑血氧信号，提出并利用加权挤压小波相同步方法计算合作任务与竞争任务期间血红蛋白信号的低频成分的相同步指数。结果：左侧血红蛋白信号对的相同步指数竞争任务高于合作任务，且具有显著性差异(P < 0.05)；与此相反，右侧相同步指数无显著性差异。结论：近红外光谱测量具有无创、便携，且可在完全自然环境下完成等优点，基于近红外光谱的超扫描技术可为社会认知行为研究提供一种新的手段。 关键词 :社会交互行为，近红外光谱，超扫描，同步挤压小波变换，相同步
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user: 1. 引言 人类社会存在复杂的社会交往模式，良好的社会交往行为有利于建立良好的人际关系，促进健康和长寿；而社会交往行为障碍，会引发抑郁症、自闭症等社会认知障碍类疾病，从而影响人类健康。理解社会交往行为中的大脑活动对理解我们的社会属性至关重要，同时也有助于诊断和治疗社会认知障碍类疾病。近年来，随着神经影像学特别是fMRI的发展，使我们能够无创的测量大脑活动。一方面对情绪[ 1 ] [ 2 ] 、思维理论[ 3 ] 、道德判断[ 4 ] 、信任[ 5 ] 等社会行为的研究，加深了我们对相关的认知处理的神经学机理的理解；另一方面对自闭症[ 6 ] 、X染色体易裂症[ 7 ] 、威廉斯氏综合症[ 8 ] 等的研究，使我们对社会认知障碍患者的大脑结构和功能的差异有了更深的了解。然而，目前的研究存在以下两方面限制：1) 从定义上看，社会交往行为的受试者包括两个及以上的个体，而大多数研究仅仅测量一个人的大脑活动。2) 社会交互活动是发生在很自然的环境下(例如面对面的交流)，而目前的大多数研究受试者都处于非自然的环境下。 超扫描技术是近几年研究社会认知活动中采用的新方法，它能同时测量社会交互过程中的多个参与者的脑功能活动，为我们理解社会认知活动开辟了新的视角。根据使用采集设备的不同，相继发展出了基于fMRI的超扫描技术、基于脑电的超扫描技术和基于近红外光谱的超扫描技术[ 9 ] 。然而fMRI并不能提供社会互动所需的真实环境，它要求受试者躺卧保持不动、不能说话，设备的噪音常常引起受试者的不适，且fMRI成本昂贵。而脑电由于其自身的局限性，很难定位神经电信号的位置[ 10 ] 。近红外光谱技术提供了比fMRI更为真实的实验环境，比脑电更好的空间定位性，正成为社会认知行为研究中的重要研究方法。 因此利用基于近红外光谱的超扫描技术和实验范式，可以通过对比正常人和患者不同的脑同步关系，来评价社会认知障碍类疾病，这将是一个崭新的领域。本文以社会交互模式中的合作和竞争行为为研究对象，设计模拟合作与竞争的双人按键任务，利用两个双通道便携式近红外光谱(NIRS)采集仪采集双侧前额叶皮层血氧信号，并从相空间的角度提出基于加权挤压小波相同步的分析方法，研究人类社会交往中的大脑相同步关系。
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user: 2. 实验设计与信号采集 为模拟两人间的合作和竞争，本文以文献[ 9 ] 为基础，设计了一个双人手动按键监测实验。受试者须根据屏幕中给出的按键提示做出按键反应，然后通过判断本次按键的屏幕反馈信息，调整下次按键的快慢。合作任务通过两个人相互配合、尽可能的同时按键来模拟；竞争通过争取比同伴更快地按键动作来模拟。 合作任务——在每次按键开始时，出现一个空心的灰色圆圈，提示准备按键，在随机延迟之后，灰色圆圈被填实为绿色，此信号作为可以开始按键信号，记为“go”，受试者只能在“go”信号之后按键，否则无效。左侧位置的受试者按“J”键，右侧位置的受试者按“K”键。当两个受试者都按键之后，屏幕会显示相应的反馈信息并停留4秒，然后2秒间隔之后又开始下一次合作按键过程。“go”信号与受试者按键之间的时间间隔为反应时间，如果两位受试者反应时间之差小于某个阈值，则本次合作按键成功，合作成功加1分，并在反馈信息界面显示“WIN”字样以及累积得分；否则合作失败，合作失败减1分，并在反馈信息界面显示“LOSE”字样以及累积得分。无论合作成功与否，都会在受试者对应侧屏幕显示“+”或“−”(“+”表示本次按键实验中对应侧受试者比另一位受试者按键快，“−”表示比另一位受试者按键慢)。受试者被要求根据反馈信息，调整下次按键快慢，尽可能地获取高分。 竞争任务——每位受试者被要求尽可能快的比另一位受试者按键。竞争任务流程与合作按键相似，只是在两名受试者都按键后，会在受试者对应侧屏幕分别显示“WIN”、“LOSE”，其它显示以及符号的含义与合作任务相同。竞争任务的记分策略为：先按键者得1分，后按键者扣1分；在“go”信号之前按者扣1分。受试者也被告知根据反馈信息，调整下次按键快慢，尽可能的获取高分。 实验任务由两部分组成，分别为训练部分和实验部分。训练部分由5次合作按键组成，目的在于使受试者准确了解实验要求以及熟悉实验环境。实验部分由休息、合作按键、休息、竞争按键、休息五个模块组成。休息为300秒闭眼休息，合作按键和竞争按键都为40次按键，每次按键时间7~8秒，整个实验部分持续大约30分钟。 根据上述实验任务，选取被试者进行数据采集。被试者选取标准为无社会认知障碍类疾病病史，视力或矫正视力正常能看清屏幕反馈信息，且为右手利的大学生，暂不考虑性别因素但同组被试者性别相同。数据采集方案通过西安交通大学生命科学与技术学院伦理批准，并征得受试者同意。本文一共采集了30位大学生数据(共15组、平均年龄为23岁，其中8对男–男组、7对女–女组)。其中2对受试者信号因存在大的运动伪迹在后续分析时被排除，剩下的13对受试的数据用于分析。图1(c)为数据采集示意图，两位受试者分别坐于两台显示器前，中间用挡板隔开以避免相互间的影响。血氧信号通过实验室自制的便携式双通道NIRS采集器采集，如图1(a)所示。每位受试者双侧前额叶位置放置两个NIRS探头，测量深度与光源和探测器的距离成正比。采集的血氧信号分为左右侧、远近端（远端是发光和接收距离为3 cm，近端是发光和接收距离为2 cm）共4路血氧信号，如图1(b)所示。在血氧信号中，血红蛋白浓度变化量是氧合血红蛋白变化量和脱氧血红蛋白变化量之和，对静脉血干扰不敏感，能够提供更好的空间定位性，且代表血容量的变化，并与血流变化相关[ 11 ] 。因此本文选取血红蛋白浓度变化量作为研究信号，并根据超扫描技术从每组受试者得到4对同步信号，分别是左侧近端血红蛋白信号对，左侧远端血红蛋白信号对，右侧近端血红蛋白信号对，右侧远端血红蛋白信号对。
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user: 3. 加权挤压小波相同步 相位同步方法是从相空间的角度研究两个信号的同步性，它将信号幅度和相位信息分离，仅考虑相位信息，是目前分析大尺度皮层区域相关性的有效方法。其在帕金森症、癫痫、精神分裂症的关于皮层 图1. 实验装置。(a) NIRS数据采集器。(b) NIRS测量原理，受试者双侧前额叶位置放置两个NIRS探头，测量深度与光源和探测器的距离成正比。(c) 一对受试在执行实验任务 同步网络方面的研究已有一些研究结果[ 12 ] -[ 14 ] ，但是将相位同步分析技术用于社会认知活动中脑网络同步关系研究的却寥寥无几。 3.1. 相位同步 相同步指数是一个统计学上归一化的参数，反应了变量间相位同步关系，相同步指数的数学描述如下： 给定连续时间信号X(t)、Y(t)，且它们的瞬时相位分别为 、 ，如果满足： (1) 式中，n、m是有界的整数，const是一个正的小量。则信号X(t)和Y(t)被称为n:m相位同步[ 15 ] 。相同步中最简单的就是1:1的相位同步，在神经生理信号的研究和应用最为广泛[ 16 ] 。在此基础上定义有统计学意义的相同步指数： (2) 式中，L为窗口长度， 为信号采样率。 相同同步指数R为归一化参数，它的取值在0~1之间，表征了两个信号之间相位的同步性。如果信号完全不同步，R = 0；如果两信号的相位差是一个常数，则R = 1。瞬时相位计算常用方法有Hilbert变换、小波变换等，但考虑到同步挤压小波变换能更精确的提取信号中的分量信息，本文利用下述方法计算信号的瞬时相位。 3.2. 基于同步挤压小波变换的瞬时相位 对于时变信号，小波变换往往缺少足够的频率精度。虽然可以牺牲时间精度，来换取频率精度，但往往时间精度又不符合要求。而挤压小波变换以小波变换为基础，能够在保持同样时间精度的同时获取更好的频率精度[ 17 ] 。挤压小波变换可以通过细化小波的时频曲线，有效提取每一本征分量的幅值因子、瞬时频率以及相位[ 18 ] 。 挤压小波变换作为一种特殊的重组方法，首先得到小波变换后的小波系数 ，然后根据其在 附近的局部性质将 分配到时频面不同的点 ，精细化时频曲线，以提高频率精度。挤压小波变换按如下方式定义，首先定义瞬时频率： (3) 式中： 表示相角， 为归一化因子。 当 确定之后，在频率 的区间 ，挤压小波变换计算如下： (4) 式中： 是相邻尺度 的差值， ，其中 为小波函数的傅里叶变换。 利用(4)式，求出某个频段的挤压小波系数，然后利用如下公式求出加权挤压小波系数： (5) 式中， 为频率段， 为频率段内每个频率 的幅值权重。 计算频段 上的加权相角为： (6) 3.3. 统计分析方法 应用SPSS软件进行统计分析。对研究变量进行描述性分析，数据以 表示，本文中比较同一组受试者接受两种不同的处理(合作任务与竞争任务)时平均加权挤压小波相同步指数的差异，属于同源配对实验，采用配对t检验，p < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 4. 结果 血红蛋白浓度信号是一种复杂的多组分的生理信号，其中0.01~0.1 Hz的低频成分在血氧占有重要位置，它反映了大脑的血液动力学信息和新陈代谢状况。为此，我们采用滑动窗口法(窗口长度15 s，重叠10 s，采样率10 Hz)分别对两位受试的左脑远、近端，右脑远、近端共4对前额血红蛋白浓度信号的低频成分进行加权挤压小波相同步分析。 首先，对左侧近端信号对进行加权挤压小波相同步分析。根据公式(4)求出挤压小波系数，然后根据公式(5)和(6)进行加权并求出相角。图2是一对受试的实验过程的相位差趋势示意图，从图中可以看出，合作任务期间相角差值振荡比较大，而竞争任务期间相角差值变化较平缓。计算相同步指数亦显示合作任务期间的相同步指数小于竞争任务期间的相同步指数。 图2. 一对受试执行任务时的左侧近端相位差趋势图 我们对十三对受试的左侧近端信号进行定量研究，计算合作任务期间和竞争任务期间的平均相同步指数，并统计分析，得到如图3所示的统计直方图。采集的13对有效数据中，11对显示竞争任务期间相同步指数高于合作任务期间的相同步指数。 利用SPSS软件对上述左前额近端合作任务期间和竞争任务期间的平均加权挤压小波相同步指数进行统计分析，采用配对t检验。配对t检验需验证两样本差值的正态性，在小样本的情况下，K-S检验得到的结果为p = 0.545 > 0.05，所以样本符合正态分布，继而做配对t检验，得到p = 0.006 < 0.05。所以，左前额近端合作任务期间和竞争任务期间的相同步指数具有显著性差异，且竞争任务期间相同步指数大于合作任务期间的相同步指数。 采用上述分析和统计方法，分别对左前额远端血红蛋白信号对，右前额近端血红蛋白信号对，右前额远端血红蛋白信号对进行加权挤压小波相同步分析和统计分析，得到各信号对的相位同步指数对比结果，如表1所示。从该表可知，左侧信号对均能显示合作任务期间和竞争任务期间相同步指数具有显著性差异，而右侧的信号对显示合作任务期间和竞争任务期间相同步指数没有显著性差异。因此本文从左右侧和远近端的信号的加权挤压小波相同步分析中，得出左侧前额在合作任务和竞争任务期间其加权挤压小波相同步指数具有显著性差异，而右前额没有类似结果。
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user: 5. 讨论 前额叶皮层在社会认知中扮演着重要角色，它与社会认知行为的关系主要体现在两方面。一方面是左右前额叶功能不对称。Davidson等人关于情绪电影的研究发现，厌恶和恐惧会促使右侧前额叶的激活，而相反的积极感情则激活左侧前额叶[ 19 ] ，此外Beauregard对消极图片的反应研究表明右侧颞叶出现激活[ 20 ] 。这说明左侧前额叶与积极情感有关，而右侧前额叶与消极情感相关。另一方面，前额叶不同部位对应于不同的认知活动。图4为社会认知行为与前额叶的对应关系图，图中显示后侧前额叶与动作监控有关，动作监控是指人连续监测他人行为，以确保他们的意图和当前处境一致；前侧前额叶与自我认知、感知他人、心智相关；而下侧前额与涉及奖励和惩罚的结果监测有关。 本文设计的实验任务由于需要感知他人的按键，显然与前侧前额叶相关。具体地，合作任务中，受试者一方面获取另一位受试者的按键结果，另一方面预测对方的下一次按键行为以配合好下一次的按键；而在竞争任务中，受试者获取对方的按键结果，并以此激励下一次的按键。两种不同的大脑反馈机制可能是导致受试者左侧信号在合作与竞争任务期间同步性的差异的原因，竞争任务期间受试者由于竞争产生了共同的目标，即尽可能快的按键以获取高分，可能使受试者大脑活动在相同刺激下达到高的同步性。而合作任务期间，受试者需要预测他人的按键，并调整自己的按键，使大脑活动复杂化，这可能影响了受试者间大脑同步性，使大脑间的同步性降低。另外，本文实验中还表现出了左右侧信号在合作与竞争 图3. 左前额近端血红蛋白相同步指数统计直方图 图4. 前额叶与社会认知活动对应图[ 21 ] Table 1 Statistical results of phase synchronized indices for four hemoglobin signal 信号对类型 合作(均值 ± 标准差) 竞争(均值 ± 标准差) p值 左侧近端信号对 0.6340±0.0749 0.7275±0.0974 0.006 左侧远端信号对 0.6436±0.0582 0.7386±0.1243 0.016 右侧近端信号对 0.6765±0.0786 0.6725±0.0990 0.922 右侧远端信号对 0.6600±0.0734 0.6553±0.1104 0.898 表1. 四路血红蛋白信号对相同步统计结果 任务期间脑同步性差异的不一致性，即左侧信号在合作与竞争任务期间脑同步性有显著性差异且竞争任务期间同步性高于合作任务期间，而右侧信号无此差异。这可能有以下2个原因造成：1) 本文所选取的实验任务产生的大脑活动主要在左侧前额区域表现；2) 本文实验中选取的受试者均为右手利的大学生。具体原因有待进一步的研究。
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user: 6. 结论 基于上述结果，本文得出以下结论：1) 前额叶在社会认知行为中扮演者中重要的角色，左右前额叶在社会认知行为中的分工和机制不一致。从相同步分析发现，在执行任务时左右前额叶相同步关系表现不一致，左侧信号对(不管远近端)均表现合作任务期间和竞争任务期间相同步指数具有显著性差异，而右侧则不存在这种统计差异，这有可能和左右前额叶的内部机制相联系。2) 同步挤压小波相同步分析是分析脑组织血氧变化一种有效方法。本文首次提出了加权挤压小波相同步分析，并应用于执行社会交互行时的前额叶脑血氧分析。3) NIRS技术是一种研究社会行为及社会认知的有效手段。相较于fMRI以及脑电测量法，NIRS具有空间定位性高、成本低廉、且受实验环境约束较少的优点。而本文采用的双通道NIRS采集器，相较于一般NIRS采集器具有通道少、便携、佩戴方便的优点，更能适应复杂社会交互环境的要求。 本文的研究还有很多的不足之处。首先，被试者的年龄与性别因素未加入研究的考虑范畴，因此年龄和性别可能会对结论产生影响。其次，实验中未考虑被试者之间的熟悉程度，熟悉程度的不同可能导致合作与竞争实验中同步性的不同。然后，合作与竞争实验任务的刺激时间不同，特别是屏幕反馈时间合作任务比竞争任务长。但是，由于本文研究的信号位于0.01~0.1 Hz (10~100 s)包括了合作与竞争实验任务的周期，不太会对实验结论产生影响。最后，本研究的受试选择只是在校健康大学生，未进行临床数据分析。下一步工作将年龄、性别以及熟悉程度纳入实验研究的考虑范畴，并且采集抑郁症患者的实验数据，通过对患者组和对照组的统计分析研究，希望能为抑郁症临床诊断提供一种可行的客观评价方法。
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user: 摘 要 噪声及其产生是随机信号分析教学中的重要内容。由于噪声的产生涉及到谱分析和最小相位系统的理论，从而导致学生在设计白噪声和色噪声时容易产生错误。本文首先分析噪声的特性，然后分别对色噪声和白噪声的产生进行分析，最后以实验为例设计噪声的产生。文章对于噪声产生设计的教学有一定的指导作用，并且有助于学生更好地理解和应用。 关键词 :随机信号分析，色噪声，白噪声，白化滤波器
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user: 1. 引言 噪声以及噪声的产生是“随机信号分析”课程[ 1 ] 教学中的重要部分，并对于工程应用中噪声的产生设计 [ 2 ] [ 3 ] 有着重要的指导意义。 关于噪声的教学，重点在于理解噪声的定义和性质、掌握白噪声和色噪声的产生机理及其运用。在理论教学和实验教学中，学生普遍反映白噪声和有色噪声的产生设计是难以掌握和应用的。因此，笔者认为，在噪声内容教学中不能脱离实际的工程应用背景，并根据以往的教学和科研经验，展开对“随机信号分析”课程中有色噪声的产生以及白化滤波器的设计进行研讨。
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user: 2. 白噪声及色噪声 在信息与信号处理领域，在信息的传输过程中不可避免地存在噪声。噪声是一种在理论上无法预测的信号，也是一种典型的随机过程。在“随机信号分析”课程中，首先需要根据定义和性质，让学生能够很好地区分白噪声和色噪声。在随机过程中，通常可按它的概率密度和功率谱密度的函数形式进行分类。 均值为零而功率谱密度 为非零常数，即 (1) 的平稳随机过程 称为白噪声过程，简称白噪声，其中 为一正实常数，系数 中的因子2表明为双边谱密度。利用维纳—辛钦定理 [ 1 ] ，可以得到白噪声的自相关函数为： (2) 白噪声的自相关函数和功率谱密度如图1所示。 我们把除了白噪声以外的所有噪声均统称为有色噪声，简称色噪声，其功率谱密度和自相关函数见图2所示。通过上述分析，学生们便能够区分出白噪声和色噪声，从而进一步地学习和应用。
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user: 3. 色噪声产生的设计 色噪声产生的设计一直是学生难以理解的部分，为了让学生能够理解，在此重点阐述。白噪声产生的设计其实质为：设计一个线性系统，当它的输入为单位功率谱密度的白噪声时，其输出为特定功率谱密度的色噪声，其实现原理框图如图3所示。 由于输入的是单位功率谱密度，则输出的功率谱表示为： (3) 可见，输出功率谱由系统的传递函数 所决定，则其功率谱密度不再为常数，即为色噪声。 图1. 白噪声的自相关函数和功率谱密度 图2. 色噪声的自相关函数和功率谱密度 图3. 色噪声产生的原理框图 式(3)可改写出复频域的形式，其表示为： (4) 其中， 和 的零极点在S平面中关于Y轴对称。 根据谱分解定理 [ 4 ] ，可将 分解为： (5) 根据最小相位系统的定义 [ 5 ] ， 包括所有S平面中左半平面的零极点，则拟构造的物理可实现系统的传递函数为： (6) 为了便于学生能够理解掌握其过程，教师应该针对此内容，帮助学生进行归纳总结，给出色噪声产生的设计步骤，则具体步骤如下： 步骤1：将色噪声改写成拉氏变换或Z变化的形式； 步骤2：将色噪声分解成 或 形式，且 包括S平面中左半平面的零极点或 包括所有单位圆内的零极点； 步骤3：所拟构造的物理可实现的系统的传递函数为 或 。
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user: 4. 白化滤波器的设计 在讲述色噪声产生的设计之后，引出白化滤波器的设计内容，这样学生很容易地接受。白化滤波器的设计就是要设计一个线性系统，当它的输入为色噪声时，则其输出为单位功率谱密度的白噪声，其实现原理框图如图4所示。 由图4可以明显地看出，白化滤波器的设计原理和色噪声产生的原理是互为逆过程。因此，学生们只要熟练掌握色噪声的产生原理，则白化滤波器的设计就容易了。 同样地，线性系统输出的功率谱密度表达式可写出S变换或Z变换的形式，即： (7) 或 (8) 由于输出功率谱密度为1，则 或 (9) 同理，根据谱分解定理和最小相位系统的定义，输入色噪声可以分解成 或 形式，且 包括所有S平面中左半平面的零极点或 包括所有单位圆内的零极点，这时可求得物理可实现的线性系统的传递函数为： 或 (10)
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user: 5. 噪声产生的设计实验 学生在学习噪声的定义和性质，以及色噪声产生和白化滤波器的设计理论的过程中，往往希望教师能够给予在工程上或科研实际中的应用，从而实现理论与实际的结合。 在此，给出一个噪声产生的设计实验，其内容包含色噪声的产生和白化滤波器的设计，以便于学生能够学以致用。 实验系统框图如图5所示，该实验内容分为三部分：第一部分为随机产生高斯白噪声 ；第二部分为设计低通型衰减滤波器，产生色噪声 ；第三部分为白化滤波器的设计，产生白化信号 ，该仿真实验可以自选MATLAB [ 6 ] 或C/C++ [ 7 ] 仿真软件之一编写程序和仿真。 通过在MATLAB平台上实现仿真实验，可得该实验的仿真图。高斯白噪声 的时域波形和频谱图如图6所示，图7为色噪声 的时域图和功率谱密度，通过白化滤波器的设计之后所产生的白化信号 的时频域图如图8所示。 图4. 白化滤波器的原理框图 图5. 实验系统框图 图6. 高斯白噪声的时频域图 图7. 色噪声的时频域图 图8. 白化信号的时频域图
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user: 6. 结语 本文分析了噪声的特性以色噪声和白噪声的产生原理。由本文的分析可见，噪声的设计与谱分解定理和最小相位系统理论有关。噪声产生内容教学中，不但需要联系到因果稳定系统的分析，而且需要加强实验举例，让学生能够学以致用，从而能够对理论内容进行理解和应用。