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user: 3. 研究结果与分析 3.1. 高频关键词词频统计分析 首先对关键词进行数据筛选，对所获取得集中关键字段进行统计，共提取关键字46，709个，其中将词频在106以上的关键词定为高频关键词，共有40个；数据清洗：在获取高频关键词后对存在意义相同名称却不同的关键词进行合并 [ 3 ]，如将“嵌入式系统”、“嵌入式”合并为嵌入式，再将和研究主题不相关的关键词剔除，通过总结分析，本研究的研究对象共得出35个高频关键词，其中部分关键词如表1所示。 Table 1 High-frequency keyword statistics (partial 关键词 频数 关键词 频数 关键词 频数 FPGA 615 Zigbee 205 认知无线电 127 卷积神经网络 448 大数据 201 遗传算法 125 深度学习 438 神经网络 179 DSP 124 LTE 408 资源分配 161 软件定义网络 114 计算机视觉 328 室内定位 161 ARM 113 Android 298 图像处理 148 大规模MIMO 113 特征提取 268 人脸识别 146 图像分割 111 无线传感器网络 267 STM32 136 智能家居 110 物联网 262 机器学习 136 视频监控 107 嵌入式 231 BP神经网络 133 数据挖掘 106 支持向量机 222 数据采集 132 正交频分复用 106 压缩感知 212 信道估计 129 稀疏表示 105 表1. 高频关键词统计(部分) 3.2. 高频关键词相异矩阵分析 通过上述所获得的35个高频关键词统计并采用COOC6.722软件生成共词矩阵(见表2)，共词矩阵的行和列具有相同的元素，因此共词矩阵必定是相似矩阵。共词矩阵可通过共现转相异软件直接转换为相异矩阵(见表3)，相异矩阵中的值越接近0，证明两个关键词的联系越紧密，以第三行“卷积神经网络”关键词为例，与“卷积神经网络”联系的紧密程度由高到低分别为：卷积神经网络(0.0000)、深度学习(0.7043)、计算机视觉(0.9009)、特征提取(0.9452)、FPGA (0.9886)、Android (0.9973)、LTE (0.9977)、无线传感器网络(1.0000)、物联网(1.0000)，这说明电子与通信工程专业硕士研究生在研究卷积神经网络时，会更多的与深度学习、计算机视觉、特征提取结合进行讨论。 Table 2 High-frequency keyword co-word matrix (partial FPGA 卷积神经 网络 深度学习 LTE 计算机 视觉 Android 特征 提取 无线传感器 网络 物联网 FPGA 615 6 4 19 7 1 1 0 0 卷积神经网络 6 448 131 1 38 1 19 0 0 深度学习 4 131 438 1 48 2 16 0 0 LTE 19 1 1 408 0 2 0 0 2 计算机视觉 7 38 48 0 328 1 8 2 0 Android 1 1 2 2 1 298 0 1 7 特征提取 1 19 16 0 8 0 268 0 0 无线传感器网络 0 0 0 0 2 1 0 267 3 物联网 0 0 0 2 0 7 0 3 262 表2. 高频关键词共词矩阵(部分) Table 3 High-frequency keyword difference matrix (partial FPGA 卷积神经 网络 深度学习 LTE 计算机 视觉 Android 特征 提取 无线传感器 网络 物联网 FPGA 0.0000 0.9886 0.9923 0.9621 0.9844 0.9977 0.9975 1.0000 1.0000 卷积神经网络 0.9886 0.0000 0.7043 0.9977 0.9009 0.9973 0.9452 1.0000 1.0000 深度学习 0.9923 0.7043 0.0000 0.9976 0.8734 0.9945 0.9533 1.0000 1.0000 LTE 0.9621 0.9977 0.9976 0.0000 1.0000 0.9943 1.0000 1.0000 0.9939 计算机视觉 0.9844 0.9009 0.8734 1.0000 0.0000 0.9968 0.9730 0.9932 1.0000 Android 0.9977 0.9973 0.9945 0.9943 0.9968 0.0000 1.0000 0.9965 0.9749 特征提取 0.9975 0.9452 0.9533 1.0000 0.9730 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 无线传感器网络 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.9932 0.9965 1.0000 0.0000 0.9887 物联网 1.0000 1.0000 1.0000 0.9939 1.0000 0.9749 1.0000 0.9887 0.0000 表3. 高频关键词相异矩阵(部分) 3.3. 聚类分析 聚类分析是一种根据研究对象的特征和特定标准对研究对象进行分类的分析方法 [ 4 ]，这种分析方法使得每个类别中的数据对象的最高相似度，而组与组之间的数据对象具有较大的差异，聚类分析可以通过观察对数据进行分类，不同的研究人员根据目的和经验的不同，最后的分类结果也有所差异，聚类分析在科学研究和生产实践中都具有广泛的用途，是数据挖掘的常用手段。 使用系统聚类，生成聚类分析树状图(见图1)。从图中可以明确观察到，近五年我国电子与通信工程专业硕士学位论文的研究热点主要包括五个领域：深度学习研究(领域一)、大数据研究(领域二)、FPGA研究(领域三)、物联网研究(领域四)、通信领域研究(领域五)。具体分析如下： 1) 深度学习研究 深度学习研究领域涵盖了11个关键词：卷积神经网络、深度学习、计算机视觉、人脸识别、特征提取、图像分割、神经网络、机器学习、BP神经网络、遗传算法。人工智能领域近些年来非常的火热，而深度学习是人工智能的关键技术，无论从各大公司的就业职位，还是从各大高校都设立起了自己的人工智能学院来看，都说明人工智能在未来是被人们需要的，人工智能在我们身边无处不在，尤其在图像方面对人们的贡献是非常大的，如使用手机刷脸解锁、各类手机APP刷脸登录、车站刷脸识别，这些都是人工智能给人类带来的帮助，这些识别背后所使用的算法是很成熟的，识别率甚至可以超过人眼的识别水平，不仅如此，股票预测、房价预测和电网的负荷预测等都需要人工智能来完成，在这种趋势下，电子与通信工程专业的近年来的研究也纷纷结合了人工智能的方法。 2) 大数据研究 大数据研究主要涵盖了3个关键词：大数据、数据挖掘、软件定义网络。大数据与人工智能领域相辅相成，是互联网行业不可缺少的分支，随着科技的发展，人类的数据规模越来越庞大。目前，大数据研究已经普及到全球大大小小的公司与行业。因此，全球各国的高校与企业也开始了陆续培养大数据研究人才的计划，在5G通信的推动下，未来的大数据发展会有更进一步的发展。 3) FPGA研究 FPGA研究主要涵盖3个关键词：FPGA、DSP、图像处理。各个研究领域并不是相互独立的，FPGA与其他几个领域都存在比较强的关联，FPGA是通信领域的核心设备，各个领域所需要的高速信号通信大多采用FPGA技术。我国FPGA国产化的使命，道阻且长。通过对比2015年到2019年FPGA和深度学习关键词出现频率(见表4)可以看出，从2017年开始，电子与通信工程专业对FPGA的研究热度逐渐降低，对人工智能领域的研究急剧增加，我们在享受智能时代创造的巨大利益的同时，更要关心国家芯片自主研发所带来的长远利益，当硬件的发展跟不上软件发展的步伐，那么软件的发展也会随之受到影响，在未来国家对于芯片人才的需求只会越来越强强烈，高校对于这部分人才的培养更应该重视起来。 Table 4 Frequency comparison between FPGA and deep learning in 2015-201 年份 FPGA (频次) 排名 年份 深度学习(频次) 排名 2015 174 1 2015 5 338 2016 145 1 2016 29 18 2017 108 1 2017 55 4 2018 93 3 2018 121 2 2019 95 3 2019 228 1 表4. 2015~2019年FPGA和深度学习频次对比 4) 物联网研究 物联网研究主要涵盖11个关键词：嵌入式、ARM、视频控制、STM32、数据采集、Zigbee、智能家居、物联网、Android、无线传感器网络、室内定位。物联网就是将人们身边的物接入到网络中，通过网络实现物与物，人与物之间的互相通信与监管。从聚类结果可以看出，目前电子与通信工程专业对于物联网的研究主要集中在智能家居上，应用于智能家居和物联网比较多的技术是Zigbee，在Android上开发手机APP来控制智能设备，如嵌入式、ARM、STM32、视频控制等，无线传感器网络更多应用于传感器和传感器之间的连接，物联网和人工智能的结合相对于其他领域更弱一些，目前许多企业已经有了比较成熟的智慧物联领域，所以，高校研究把物联网更多的结合到人工智能上是一个不错的选择。 5) 通信领域研究 通信领域研究主要涵盖7个关键词：信道估计、正交频分复用、压缩感知、大规模MIMO、LTE、资源分配、认知无线电。电报是通信领域的起源，它将人们想要传递的有用信息通过电信号的方式传递，与古代传信方式相比，极大地提升了信息传递效率。科学发展的三十几年后，为了避免电报转译电码的不便，电话问世，电话的发明开启了通信的时代。随后，计算机，交换机等设备陆续问世，近现代通信技术的大门正式被打开了。十年前在通信领域的研究有很大的上升空间，但随着人工智能、深度学习的疯狂来袭、通信领域趋于饱和的情况下，降低了该专业在通信领域的研究。可以从聚类结果来看，电子与通信工程专业与通信工程专业研究通信领域相关领域颇多，尤其在信道估计和MIMO。但随着时间的推移，类似基于电磁场与微波的射频技术这种比较复杂的技术，在没有跨越式的进步情况下，也降低了研究的兴趣点。 图1. 聚类分析树状图 3.4. 多维尺度分析 多维尺度分析是一种将高维度的数据进行降维，将多个研究事物放在低维度空间里进行之间的相关性分析的方法。根据电子与通信工程专业硕士学位论文高频关键词的相异矩阵，使用二维空间来展示各关键词的联系程度，二维空间中的离散点代表本研究中的高频关键词，保持研究对象之间的相似性或各向异性关系，并且以点与点之间的距离来表示事物之间的关联性。将生成的相异矩阵导入至SPSS24.0软件当中，选择标度中的多维标度(ALSCAL)功能进行二维尺度分析运算，在二维的坐标平面内呈现近五年电子与通信工程专业硕士学位论文研究热点方向的关联性，通过距离的远近表示关键词关联性的强弱。结合聚类分析的结果，绘制出电子与通信工程专业研究领域多维尺度分析图(见图2)。高频关键词分布在二维空间坐标系的四个象限中，其中第二和第四象限的高频关键词位于结构的核心，呈现紧密的距离结构 [ 5 ]；第一象限的关键词之间的结构显然是相对宽松的；第三象限中内部结构是紧密的，但是处于边缘。 图2. 研究领域多维尺度分析图 从知识图谱分布可以看出：深度学习、卷积神经网络、计算机视觉、FPGA处于核心位置，表明这些领域是目前电子与通信工程研究的热点领域。 3.5. 社会网络分析 采用的COOC6.722软件，导入共词矩阵，生成社会网络图谱，网络图谱如图3所示。 图3. 高频关键词网络图谱 从图中观察到，图中共有35个节点，且每个节点代表高频关键词，点与点之间的连线及粗细表示他们之间的关联性是否密切，其中，能明显看出深度学习和卷积神经网络间连线最为粗厚，可见它们之间的联系密切程度最大；其次深度学习与计算机视觉、卷积神经网络三者之间的联系程度较密切；FPGA处在整个网络图中的核心位置与其他关键词联系较为紧密；软件定义网络和图像分割节点最小且和其他关键词联系最为薄弱；物联网领域研究和其他领域联系最为稀疏；这种网络形态表明电子与通信工程专业的研究热点领域相对独立且集中，领域与领域之间的联系有待加强。