DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 模型的评价 6.1. 优点 通过主成分分析法利用降维技术 [ 4 ] 用少数几个综合变量来代替原始多个变量，但是这些综合变量集中了原始变量的大部分信息，它在应用上侧重于信息量的贡献影响力来进行综合评价，为我们后面的分析减少了大量繁杂的计算步骤，通过时间序列我们可以预测出北京市环境污染的控制有显著的效果。 图5. 二氧化硫的预测值 图6. 二氧化硫的预测图 6.2. 缺点 当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确，主成分分析方法适用于变量之间存在较强相关性的数据，如果原始数据相关性较弱，则运用主成分分析后不能起到很好的降维作用，根据数据我们建立的模型与实际的情况可能会有所出入，会有一定的模型误差。
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user: 7. 总结 在习近平同志的领导下我们对于环境越来越重视，较之前来说我们对污染的控制力度越来越大，但是仍然有所不足，通过我们的模型可以知道二氧化硫在环境污染中占有重要地位，我们应该加强对环境中的二氧化硫的控制，国内的二氧化硫污染源可主要归纳为三个方面：1) 硫酸厂尾气中排放的二氧化硫；2) 有色金属冶炼过程排放的二氧化硫；3) 燃煤烟气中的二氧化硫；因此，我们需要加大力度推广清洁能源，全面推进清洁生产，并且要加大脱硫技术的发展，同时严格管理金属冶炼厂等污染企业。
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user: 摘 要 本文选取美国肯塔基州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州从2010年到2017年的县内阿片类药物鉴定数与州内阿片类药物鉴定数作为研究对象，并对该数据进行可视化分析，初步确定阿片类药物的大致转移趋势，结果显示阿片类药物主要集中在州的边境。然后利用关联度分析，以主要的阿片类药物海洛因作为参考标准，选取了海洛因、羟考酮、芬太尼、氢可待因和丁丙诺啡5种阿片类药物来衡量阿片类药物总体的使用情况。运用马尔可夫链模型，对美国5个州内阿片类药物的使用情况进行预测，给出5种阿片类药物数量的阈值水平，供美国政府参考。结果显示，美国政府需要加大力度对芬太尼药物进行控制，在西弗吉尼亚州的阿片类药物的使用情况相对最佳。 关键词 :阿片危机，关联度分析，马尔可夫链预测模型，蒙特卡罗算法 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着社会经济的不断发展，人类所承受的来自各个方面的压力不断增加。近年来，美国阿片类药物的滥用引起了美国政府的高度关注。阿片类药物指的是一类作用于阿片受体的化学物质，其作为一种镇痛药物，可以有助于减轻患者的疼痛。它能给病人一种舒适和愉悦的感觉，但长期使用会导致身心的双重依赖，一旦上瘾，似乎很难从根本上恢复。阿片类药物的滥用为美国现阶段阿片危机的主要根源。面对美国阿片类药物滥用所造成的种种问题 [ 1 ] ，2017年3月，美国总统特朗普签署行政令，成立打击药物成瘾与阿片类药物危机总统委员会。7月，国会要求总统宣布国家公共卫生紧急状态，以应对阿片类药物危机。孙丽 [ 2 ] 指出，美国阿片类药物滥用原因主要是病患缺乏知识、医生滥开处方以及药企的推广。针对阿片危机，2017年12月8日，加拿大卫生部发布公告 [ 3 ] ，修订阿片类药品说明书以减少滥用危害。可见，阿片危机对健康、经济和社会安全造成了严重危害。 针对如今社会的该种现象，本文利用关联度分析法提取出阿片危机的主要阿片类物质，再建立马尔可夫链模型给出了美国肯塔基州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州的州内与州际阿片类药物使用的影响，并预测阿片危机可能出现的时间与地点。
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user: 2. 数据的预处理 2.1. 数据来源和假设 本文选取美国肯塔基州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州从2010年到2017年的县内阿片类药物鉴定数与州内阿片类药物鉴定数作为研究对象，数据来源于美国大学生数学建模竞赛 [ 4 ] 。为了简化模型过程，本文做出以下假设： 1) 概率转移矩阵每转移一次代表一年的变化； 2) 五个州阿片类药物数量每年为一固定数值，一个县或一个州的减少量可视为从该县或者该州转移出的阿片类药物数量。 3) 假定美国缉毒局针对每一年在当年进行药物鉴定，每年之间的数据相互独立。 2.2. 可视化统计分析 为了简化观察药物在州内县与县之间以及州与州之间的转移情况，基于维基百科中的5个州内主要的县与其邻近县的地理数据以及2010~2017年每年内各个县合成类阿片类药物以及海洛因数量求和得到的各州内按县对应的一组数据，由此得到阿片类药物在5个州内的分布图，如图1~5所示，其中颜色的深度表示所有阿片类药物的数量：下文中阿片类药物表示合成类阿片类药物以及海洛因。 由图1~5可知： 1) 肯塔基州的阿片类药物主要分布在东部，东南部的阿片类药物的数量随着时间的推移而减少，而东北部的数量基本不变。 2) 2010年上半年俄亥俄州的阿片类药物分布非常分散，但2014年以后，阿片类药物越来越集中在西南部和东北部。 图1. 2010~2017年肯塔基州阿片类药物分布情况 图2. 2010~2017年俄亥俄州阿片类药物分布情况 图3. 2010~2017年宾夕法尼亚州阿片类药物分布情况 图4. 2010~2017年西弗吉尼亚州阿片类药物分布情况 图5. 2010~2017年弗吉尼亚州阿片类药物分布情况 3) 在宾夕法尼亚州，阿片类药物的数量基本不变。2010~2017年，Philadelphia和Allegheny两个县的阿片类药物数量最多。 4) 西弗吉尼亚州西南部有大量阿片类药物，尤其是2013年，数量最多。但是，该区域与该州的阿片类药物的数量呈下降趋势。 5) 弗吉尼亚州的阿片类药物主要分布在北部边境和西南部。随着时间的推移，西南地区的阿片类药物的数量有所减少，主要集中在少数县。 本文以上述同样的方法分析2010~2017年阿片类药物州际间的影响，得到阿片类药物在5个州内的分布图： 由图6可知： 图6. 2010~2017年5个州所有阿片类药物分布情况 1) 阿片类药物在所选取的五个州内分布极不均匀，在州边境的县里有大量的阿片类药物，而在远离边境的地方其数量少得多。本文作者认为可能的原因是：由于边境缺乏政府监管，阿片类药物以及毒品贸易猖獗，并且由图可知，此现象呈现不断增长的趋势。 2) 阿片类药物的分布特点表现为“大杂居，小聚居”，即在每个州的几个县的管辖区域内储存着大量的阿片类药物，而在大多数县内只记录了少量的阿片类药物使用数量。由此可知，阿片类药物的使用的聚集效应出现在某些特定的地方。 3) 西弗吉尼亚州的阿片类药物的数量从2010年到2017年呈下降趋势。 2.3. 关联度分析 由于在现实生活中阿片类药物的种类数量庞大，本文考虑利用关联度分析 [ 5 ] [ 6 ] 选择几种典型的阿片类药物来衡量总体的阿片类药物使用情况。 第1步：选取海洛因的使用数量作为参考序列： A 0 = { A 0 ( t ) | t = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 7 } (1) 其中 t 表示年份， A 0 ( t ) 表示第 t 年所有州的海洛因数量的总和。将剩下的阿片类药物作为比较序列： A k = { A k ( t ) | t = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， 7 } ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 68 (2) 第2步：计算比较序列 A k 对参考序列 A 0 在 t 时刻的关联系数： γ k ( t ) = min s min r | A 0 ( r ) − A s ( r ) | + ρ max s max r | A 0 ( r ) − A s ( r ) | | A 0 ( t ) − A s ( t ) | + ρ max s max r | A 0 ( r ) − A s ( r ) | (3) 其中 ρ ∈ [ 0 ， 1 ] 为分辨系数。在此，选取 ρ = 0.5 。 第3步：计算每个比较序列与参考序列的关联度： ϕ k = 1 8 ∑ t = 1 8 γ k ( t ) (4) 第4步：对所求的关联度进行排序，如图7所示。 图7. 参照海洛因数量的各物质之间的关联度 由此考虑选择前5种物质，它们分别是海洛因、羟考酮、芬太尼、氢可待因和丁丙诺啡。5种阿片类物质其总计数占所有目标物质总计数的90.10%。4种合成类阿片类药物的总计数占所有合成类阿片总数的79.87%。下文中将该5种物质称为特定的阿片类药物。
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user: 4. 模型检验 在本文2.3节中，关联度分析中的分辨系数 ρ 取0.5并对其结果进行了展示。由前文可知：第5个和6个物质之间关联度的差值对于主要物质的选择起确定性作用，若后64个阿片类物质的关联度差异较小则满足模型成立条件。借用蒙特卡洛算法的思想，对 ρ 产生10，000个0到1之间的随机数，通过对每一个可能的 ρ 进行10，000次实验，发现对于任意 ρ ∈ [ 0 ， 1 ] ，其结论依旧成立。令 ρ 以0.2的步长，从0.1取至0.7，并计算其相关度，其结果如图8所示。 图8. 关联度分析中的灵敏度检验
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user: 5. 结语 本文选取美国肯塔基州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州从2010年到2017年的县内阿片类药物鉴定数与州内阿片类药物鉴定数作阿片类药物的大致转移趋势图，给出了州际与州内之间阿片类药物的影响情况。然后利用关联度分析，由于海洛因在所有的阿片类药物中都具有竞争优势，因此，以海洛因的使用数量作为参考标准，最终选取了5种阿片类药物来衡量阿片类药物总体的使用情况。运用马尔可夫链模型，对美国5个州内阿片类药物的使用情况进行预测，给出5种阿片类药物数量的阈值水平以及各州可能产生危机的时间。模型检验结果显示，该模型与关联度分析中分辨系数的选取无关。
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user: 摘 要 为适应社会对软件人才的需求，本文基于新工科理念对软件类课程实践教学进行了改革探索。以软件产业需求为导向，构建了基于新工科理念的软件类课程实践体系，并基于该实践体系提出以学生为中心的教学模式。这种教学模式的特点是重视知识应用，着力解决以教师为中心，知识与能力的脱节的问题，从而达到培养适合社会需求、能解决计算机类复杂工程问题的创新人才的目的。 关键词 :新工科，软件类课程实践教学，教学模式 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着“互联网+”的快速发展，大众创新的快速推进，对软件人才产生了巨大的需求。2016年，“新工科”的研究与实践被正式提上了章程。教育部在有关文件指出，要加快建设“新工科”，要大力加强实践教学改革，推进高校实践教学内容、方法、手段、队伍、管理及实践教学模式的改革与创新，提高学生实践动手能力，分析问题和解决问题能力。 暨南大学为社会培养了大批软件人才，毕业生受到社会广泛追捧。这说明了社会对暨南大学软件人才这些年的改革是肯定，认可的。但随着软件技术迅猛发展，社会对软件人才提出了更高要求，迫切需要大批解决复杂工程问题的卓越应用型人才。同时，随着新技术、新产业发展，一系列“学与用脱钩”、“知识与实践脱离”问题在人才培养过程中凸显出来 [ 1 ]。已有的教学模式主要以教师为中心，注重理论传授，追求的不是“产出能力，而是输入知识”，这与新工科理念是相悖的 [ 2 ]。基于新工科理念的教学模式是以学生为中心，教学应该根据“学生如何更好地适应社会的需求”而设计和实施，以便使学生能为社会提供更好的服务。 为了适应社会的发展，满足社会对软件人才的需求，必须大力推进软件类实践课程的建设与改革，达到培养“适合社会需求、能解决计算机类复杂工程问题”的创新人才的目标 [ 3 ] [ 4 ]。为此，本文基于新工科建设理念，以产业需求为导向，对软件类课程实践体系和教学模式进行了改革探索，构建了基于新工科理念的软件类课程实践体系，并基于该实践体系提出了以学生为中心的软件类课程教学模式。该教学模式实施于暨南大学信息科学技术学院本科生教学，收到了很好的效果。
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user: 2. 基于新工科理念的软件类课程实践体系 2014年始，我们紧跟软件行业发展步伐，关注社会对软件人才究竟有哪些需求？我们能够培养什么类型的学生？这些学生毕业若干年后，可服务于哪些专业领域，职业特征是什么？预期具有什么职业能力和职业竞争力或成就。基于上面的分析，根据学校的定位和社会对计算机软件人才的需求，参考本科专业认证标准解读 [ 5 ] ，设计了基于新工科理念的软件类课程实践体系，如图1所示。 该体系立足于暨南大学“侨校 + 名校”的整体战略，坚持新工科人才培养理念，解决复杂工程问题 图1. 基于新工科理念的软件类课程实践体系 的能力为培养目标。暨南大学是一所招收境内、境外学生的综合性侨办大学。由于境外生(简称外招生)与境内生(简称内招生)的教学背景、文化基础和就业需求等存在着差异，因此，对于内招生，积极培养学生在软件技术方面的科学研究与工程技术能力，适应建设创新型国家和经济社会发展的需要。对外招生着重培养在软件技术方面的职业技能和应用能力，为侨务发展做出更大贡献。 在该体系中，为了培养学生的创新意识和综合实践能力，设计了多层次多类型的实验内容。整个实验包括综合基础实验项目、综合设计实验项目和创新性实验项目三个层次，每个层次由若干个模块构成。实验类型从简单的认知验证，到分析设计，再到综合应用，最后到创新实验，构成层次递进关系，底层为高层提供支持。实践教学内容是实现培养目标的支撑。与传统实践教学内容有所区分，基于新工科理念的实践教学内容以课程实验为基础，将解决软件工程问题案例、软件竞赛和国家级大学生科技竞赛题目、科研项目和创业创新项目内容分解及提炼后纳入实验教学内容，着力解决“教与需脱离”、“知识与实践脱离”的问题，培养“适合社会需求、能解决计算机类复杂工程问题”的创新人才。为了全面提升学生的实践能力和创新能力，采用“案列讨论 + 项目导向 + 软件竞赛 + 企业实习”混合式教学方法与手段，实现教学与实践紧密的衔接。
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user: 3. 基于新工科理念的软件类课程教学模式 新工科人才培养理念是“以学生为中心，为需而教，因用而学”，坚持“做中学”。但传统的教学模式主要注重理论知识的讲解，对动手实践能力的培养较弱，导致学生对知识的运用能力较弱。针对这些问题 [ 5 ] ，提出以学生为中心，产出为导向的软件类课程教学模式。该模式根据软件专业的毕业要求指标点，设计软件类课程的课程目标。课程的教学内容、教学方法和教学效果评价等各个环节都以实现课程目标为导向，各环节都是动态进行并循环往复的，从而形成了一个闭环反馈模式，如图2所示。 图2. 基于新工科理念的软件类课程教学模式设计总体构架 基于新工科理念的软件类实验课程教学模式不再是传统的理论知识讲解为主，而是采用了以学生发展为中心，课程目标为驱动，结合学生的个性发展和知识能力水平，因材施教，重视知识的应用，创设一个利于学生发挥主观能动性，勇于实践，敢于质疑的课堂氛围。 在课程实验教学内容上，突出模块化集成实验教学和分层次渐进式实验教学，我们设置不同的教学模块，每一教学模块内含若干个相关实验项目和教学内容，并提供“必做”和“选做”2种教学形式进行实验教学。同时，在教师指导下，学生自主选题，自主设计和团队协作开展创新实验。通过模块化集成教学，可循序渐进地提高学生的实验能力，同时利用不同实验类型和实验模块在难度、复杂度和训练方式上的区别，使学生的实验能力有跳跃性的提高，提高其实践能力和创新意识。暨南大学是一所华侨学府，学生中既有来自内地的内招生，也有来自港澳台地区和海外的外招生，这些学生知识结构和水平不同。突出层次渐进式实验教学体系非常适合学生的实际情况。 在实验教学方法与手段方面，采用“项目导向+案例讨论+翻转课堂”混合式个性化教学模式与方法，将知识作为载体，向学生传授解决软件工程复杂工程问题的思想、方法和专业技能。对软件热点技术采用了学术讲座、案例讨论、翻动课堂的教学方式，并辅以微课、网络、移动学习为辅助教学手段。 在实验课程考核方面，除了传统实验作业考核，加强了上机考核，实践能力和创新能力考核。成果评价过程中应充分考虑学生的平时表现、自身的进步情况、努力程度等。这种考核方式能使学生发现自身问题，有利于学生进一步能力的提高和激发学生学习的主动性。同时，开展学生满意度调研对实验课程目标达成度进行评价。基于评价结果，有针对性的改进课程教学。
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user: 4. 实施成效 基于新工科理念的软件类课程实践教学改革实施于暨南大学信息科学技术学院本科生的软件类课程后，收到了很好的效果。学生的学业成绩、专业能力、国际化视野、创业创新能力及综合素质得到了提高。 1) 学生创新实践硕果累累 基于新工科理念面向产出的软件类课程实践体系实施以来，学生的创新实践能力得到显著提升，近三年在各类竞赛获得多项奖励、发表了多篇论文、申请了多项发明专利。其中获ACM亚洲区和中国区铜牌3项、国家级及省级程序设计竞赛奖项12项、各种信息安全大赛8项。此外，本专业学生参与创新训练和创业训练科研项目达8项，其中国家级1项、省级1项、校级6项。 2) 毕业生质量不断提升，深受用人单位欢迎 近三年到世界500强企业就业人数占当年毕业生总数比例分别为21.80%、27.44%和29.93%，逐年上升。毕业生受到用人单位高度评价。近三年，学生就业占毕业生比例平均为97.1%，总体就业率为94.6%。就业前三位的单位为互联网公司、通信公司和游戏公司，就业区域主要为广州、深圳、东莞和珠海。
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user: 5. 结束语 基于新工科理念的软件类课程实践体系是以社会需求为主，着力解决实践教学、实践内容和实践课程体系相对软件产业发展滞后的问题，培养“适合社会需求、能解决计算机类复杂工程问题”的创新人才。本文开展了基于新工科理念的软件类课程实践教学改革与实践，取得一些研究经验和成果。今后将继续深入基于新工科理念面向产出的软件类课程实践教学改革与实，深入教学改革，提高教学质量，达到培养创新人才的目的，满足社会的需求。
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user: 摘 要 协同通信技术是第五代移动通信的重要技术之一，其关键在于获取信道的状态信息，即需要对此系统中经由中继节点而级联形成的信道进行估计。以压缩感知理论作为工具，首先分析了协同无线系统信道的稀疏性，再结合最小二乘法、正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法，对放大前传模式的协同OFDM通信系统稀疏级联信道进行估计，通过仿真对比上述三种算法的性能，得出压缩采样匹配追踪算法在协同无线系统中信道估计性能最优。 关键词 :协同网络，信道估计，压缩感知，无线通信 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着用户对无线通信服务的要求越来越高，未来的技术需要提供更高质量、高速率、高容量的服务，以及更高的频谱利用率。但是，无线传输环境的时变性和不确定性，频谱资源的稀缺、不可再生性，无线信道的衰落特性等，使无线技术的发展颇具挑战。 为了提高接收信号的信噪比，对抗多径衰落，多输入多输出(MIMO， Multiple Input and Multiple Output)技术应运而生，成为第四代移动通信系统(4G， Fourth Generation Mobile System)的核心技术。 MIMO技术通过收发端的多天线配置，实现空间分集复用，在不增加系统带宽的情况下提高系统容量，将传输过程中的多径衰落效应，这一不利因素，转化为额外的系统分集，进一步提高系统的资源利用率，进而提高传输的可靠性 [ 1 ] 。然而，在小型移动终端安置多天线，既增加了成本，又增加了实现难度。 为克服MIMO技术的缺点，Sendonaris和Laneman等学者提出了协同分集技术 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。协同通信系统将中继思想引入通信系统，使处于不同空间位置的终端天线互相协同作用，构成一个分布式的“虚拟”多天线阵列。经研究表明，协同无线通信技术可以获得分集增益，显著提高系统的数据传输容量，有效地增强信息传输对抗信道畸变的鲁棒性 [ 5 ] ，避免频率选择性衰落导致的无线电信号急剧衰落甚至通信的中断。因此，协同无线通信技术成为目前最有前景的研究热点之一。但是，该技术仍面临着许多问题，如：各个终端节点之间是否选择协同传输方式，终端节点如何选择协同伙伴，协同通信系统的资源分配问题，以及目的节点如何完成对接收信号的处理等。为解决以上问题，我们首先要了解的就是各节点之间的链路信道状态信息(CSI， Channel State Information)。 在无线通信系统中，如果接收机能够精确地估计出信道的瞬时CSI，就可以利用信道均衡和空间分集能力补偿时延扩展或多普勒扩展引起的信号衰落，在不获取信道全部信息的情况下，利用部分信道状态信息，也能较好地提高系统增益和可靠性。 目前，协同中继信道的估计方法大多基于密集多径信道的假设 [ 6 ] [ 7 ] ，即多径信道的每个抽头位置系数均不为零。在这种情况下，训练序列的长度基本都会大于信道空间，占用大量系统资源，既造成了系统频谱资源的浪费，造成了频谱利用率的低下，又降低了系统性能，不利于实现“绿色通信”。 然而，随着信道检测技术的发展，研究成果表明，无线多径信道在高维空间具有稀疏结构，即多径信道的抽头系数在高维空间呈现稀疏分布。这样，就可以利用长度较少的训练序列获得较为准确的信道估计性能，极大的节约了频谱资源，实现“绿色通信”。
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user: 2. 协同无线系统技术 2.1. 单中继单天线协同模型 最简单的中继模型如图1所示，其中S表示源节点，R为中继节点，D代表目的节点，当源节点与目的节点无法进行直接通信时，只有借助中继节点来协助完成。该模型没有增加分集效果。 图1. 单中继网络模型 如图2所示，源节点与目的节点之间可以进行直接通信，则该模型为典型的单中继协同模型。源节点与目的节点之间建立了两条独立的通信链路：一条是S-D链路，为直接的实体链路；另一条是经由中继节点R建立的虚拟链路，图1和图2均为单向通信的中继网络结构。 图2. 典型的协同中继模型 2.2. 协同通信协议 在协同通信网络中，协同点之间如何处理接收到的信息，是协同通信的关键。按照中继实节点对信号处理的方式，可将协同通信分为三种不同的协议，分别为：放大前传(AF， Amplify and Forward， 又译为放大转发)协同模式、解码前传(DF， Decode and Forward，又译为解码转发)协同模式和编码协同(CC， Coded Cooperation)模式。在此主要介绍放大前传协同模式和解码前传协同模式。 2.2.1. 放大前传协同模式 AF模式是最早采用的一种协同模式，由Laneman等人提出，也称为“非再生”中继方式。它指中继节点R不对接收信号进行解调和解码，直接将收到的信号进行模拟处理(信号放大)后前传。一般的AF协同中继系统原理图如图3所示。这种方式使得目的节点收到的信号和噪声一起放大，看似增加了噪声的影响，但是由于目的节点收到了两个经历了独立衰落的信号，产生了分集增益，同样可以提升整个系统的性能。AF系统等价信道模型如图4。 图3. AF协同中继系统原理图 图4. AF系统等价信道模型 在如图2所示的经典单中继单天线协同通信系统中，在AF模式下，S-R，S-D和R-D链路上的接收信号分别为： y R = h 1 x + n S R (2.1) y D 1 = h x + n S D (2.2) y D 2 = α h 2 y R + n R D = α h 1 ∗ h 2 x + α h 2 n S R + n R D (2.3) 其中，x是源节点的发送信号，h 1 、h 2 和h分别是S-R、R-D和S-D链路的信道冲激响应，n SR 、n SD 和n SD 分别是相应链路的噪声，噪声方差分别为 σ S R 2 、 σ R D 2 和 σ S D 2 ，P S 、P R 分别为点S、R处的发射功率，则中继节点处的放大因子为： α = P R P S | h 1 | 2 + σ S R 2 (1.4) 在CSI已知的情况下，接收端可以对y D1 和y D2 进行最大比合并(MRC， Maximum Ratio Combiner)。 2.2.2. 解码前传协同模式 DF模式是另一种协同模式，由Sendoaris提出，被称为“可再生”中继方式。其设计初衷是在中继节点处消去高斯白噪声，从而避免AF模式中对噪声功率的放大 [ 8 ] 。其原理图及等效信道模型分别如图5和图6所示。对比AF模式，DF模式增加了中继节点的工作量。 但是，由于中继处可能对数据做出错误判决，致使将错误的信息继续前传。为避免这种情况，后来又提出了采用循环冗余校验(CRC， Cyclic Redundancy Check)技术在中继处对接收数据进行校验，正确才继续前传，如果错误则直接将该帧丢弃。 图5. DF协同中继系统示意图 图6. DF系统等价信道模型
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user: 3. 协同通信系统中多径信道模型 本章就单向单天线单中继协同通信系统的无线多径信道进行讨论。 3.1. AF模式下的多径信道模型 不考虑S-D直接传输链路的存在，假设源节点S和中继节点R处的平均发射功率分别为P S 和P R ，从S到R之间的传输信道矢量长度为L 1 ，S-R链路的信道可以表示为： h 1 = ∑ t = 0 L 1 − 1 h 1 ， t ( τ ) δ ( τ − τ 1 ， t ) (3.1) 其中，h 1，t 和τ 1，t 分别表示路径复增益 E [ ∑ t = 0 L 1 − 1 | h 1 ， t | 2 ] = 1 和第l条路径传输的时间延迟。通过式(3.1)信道矢 量表示，长度为N的训练复信号矢量x在源节点S经过多径信道传输，在中继节点R处收到的信号为： y 1 = H 1 x + n 1 (3.2) 其中，H 1 是第一列为 [ h 1 T 0 1 × ( N − L ) ] T 的N × N循环信道矩阵。 中继节点R将收的信号放大并转发给D，信道矢量h 2 和h 1 描述特性相同，所以长度为L 2 的h 2 可以表示为： h 2 = ∑ t = 0 L 2 − 1 h 2 ， t ( τ ) δ ( τ − τ 2 ， t ) (3.3) 目的节点D处收到的信号矢量y 2 可以表示为： y 2 = α H 2 y 1 + n 2 = α H 2 H 1 x 1 + n = α H 2 H 1 x 1 + α H 2 n 1 + n 2 (3.4) AF放大因子α为： α = P R σ h 1 2 P S + σ n 2 (3.5) 根据矩阵理论，循环信道H可以分解为： H i = F H Λ i F ， i = 1 ， 2 (3.6) 其中F是离散傅里叶变换(DFT)矩阵，且 F m n = 1 N e − 2 π m n / N ， m ， n = 0 ， 1 ， ⋯ ， N − 1 (3.7) Λ i 是N × N维复对角矩阵，即： Λ i = d i a g { H i ( 0 ) ， H i ( 1 ) ， ⋯ ， H i ( N − 1 ) } (3.8) 频域信道系数与时域信道抽头系数的等效关系为： H i ( k ) = ∑ l = 0 L i − 1 h i ( l ) e − j 2 π k l / N ， k = 0 ， 1 ， ⋯ N − 1 ， i = 1 ， 2 (3.9) 根据矩阵分解特性，系统模型可以进一步写成 y 2 = F H α Λ 2 Λ 1 F x + n (3.10) 如果上式左乘DFT矩阵F，则有以下矢量矩阵形式： y = X h ^ + n ^ (3.11) 其中， h ^ 表示协同卷积信道矢量(h 1 * h 2 )， X = d i a g ( F x ) W ，表示等效的导频信号矩阵，W是从矩阵 N F 中提取前(2L-1)列组成的部分傅里叶变换矩阵。 根据式(3.11)描述的系统关系，利用目的节点D接收信号x，可以通过最大似然相干探测得： x = arg max x P ( y | x ) = arg max x 1 π σ n 2 ( α 2 | h 1 | 2 + 1 ) × exp { − | y − X h | 2 σ n 2 ( α 2 | h 1 | 2 + 1 ) } = arg min x | y − X h | 2 (3.12) 由上式(3.12)可以看出，目的节点的最大似然探测方法没有利用没一个单独的信道估计量，而是只用到了协同信道估计量。所以，AF模式下的协同通信系统中的信道估计问题可以转变为直接估计协同信道矢量的问题，而不需要单独估计每一个信道矢量。 3.2. DF模式下的多径信道模型 在DF模式下，由于中继节点处R对接收信号进行了解码解调处理，然后进行编码调制再进行转发，使得S-R链路和R-D链路之间并没有像AF模式下一样形成关系密切的级联链路，因此对信道进行估算时仍是对每一个信道矢量单独进行估计，与传统点对点信道估计相似。
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user: 4. 协同OFDM通信系统稀疏信道估计 在第3节已经讨论过协同通信在AF和DF模式下的多径信道模型，并且已经证明，在AF模式下，协同通信系统中的信道估计问题可以转变为直接估计协同信道矢量的问题，而不需要单独估计每一个信道矢量，而DF模式下，对信道进行估算时仍是对每一个信道矢量单独进行估计，与传统点对点信道估计相似。所以本章只讨论AF模式下的单天线协同OFDM系统及其相关的信道估计。 在AF模式下的OFDM协同通信系统中，数据传输分为两个阶段：第一阶段：源节点向中继节点和目的节点发送信号；第二阶段：中继节点接收到来自源节点的数据后，将它进行功率放大，并转发给目的节点。目的节点收到两个独立经历了不同信道衰落后的信息，根据信道估计的结果对它们进行符号检测和译码，最终获得原始信息。图7表示协同OFDM通信系统的信号传输模式。本节只考虑信道符合稀疏分布的情况，且对符合传统点对点信道估计方法的S-D链路不作考虑。 图7. 协同OFDM通信系统的信号传输模式 在图7所示的协同OFDM通信系统中，每个节点均为OFDM调制，但中继R处并不将信号进行解调，而是根据AF协议，直接进行功率放大，并将其向目的节点D处转发。设源节点和中继节点处的平均发射功率为P S 和P R ，系统中各条链路的信道为准静态信道，且相互独立，S-R链路和R-D链路的信道长度分别为L 1 和L 2 ，时域离散冲击响应分别为h 1 (t)和h 2 (t)，则有： h i = ∑ l = 0 L i − 1 h i ， l ( τ ) δ ( τ − τ i ， l ) ， i = 1 ， 2 (4.1) 其中，h i，l 是相应信道第l个抽头上的系数，并满足 E [ ∑ t = 0 L i − 1 | h i ， l | 2 ] = 1 ，τ 1，t 表示第l条路径上的传输时间延迟。 假设源节点处每个OFDM数据码块包含N个子载波，导频的时域表示为 x = [ x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x N − 1 ] (4.2) 为了有效的消除符号间干扰，在此时域信号中插入长度为LP的循环前缀(CP， Cyclic Prefix)，并满足条件： L P ≥ max ( L 1 − 1 ， L 2 − 1 ) (4.3) 此时的导频及循环前缀可以表示为： s = [ x N + L p − 1 ， ⋯ ， x N ， x 0 ， x 1 ， ⋯ ， x N − 1 ] (4.4) 在S-R链路中，源节点将信号x发送到中继节点，中继节点将接收到的信号进行α倍功率放大，送入R-D链路。目的节点接收到的时域信号，在去除保护间隔CP后，可表示为： y D = α H 2 y R + n 2 = α H 2 H 1 x + n (4.5) 根据矩阵分解特性，系统模型可以进一步写成 y R = F H α Λ 2 Λ 1 F x + n (4.6) 对公式左乘以F后，系统模型转化为： y = X W h + n ¯ = X ¯ h + n ¯ (4.7) 其中，h表示协同卷积信道矢量(h 1 * h 2 )，最大延迟长度为(L 1 + L 2 −1)， X = d i a g ( F x ) W ，表示等效的导频信号矩阵，W是从矩阵 N F 中提取前(L 1 + L 2 −1)列组成的部分傅里叶变换矩阵。
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user: 5. 基于压缩感知的协同OFDM信道估计 为了达到压缩采样的目的，测量矩阵需满足RIP特性，设符合标准的测量矩阵 X ¯ 如式： X ¯ = [ x ¯ N … x ¯ 2 x ¯ 1 x ¯ N + 1 … x ¯ 3 x ¯ 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x ¯ N + M − 1 … x ¯ M + 1 x ¯ M ] (5.1) 公式(4.7)可表示为： [ y 0 y 1 ⋮ y M − 1 ] = X ¯ h + n ¯ = [ x ¯ N … x ¯ 2 x ¯ 1 x ¯ N + 1 … x ¯ 3 x ¯ 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ x ¯ N + M − 1 … x ¯ M + 1 x ¯ M ] [ h 0 h 1 ⋮ h N − 1 ] + n ¯ (5.2) 其中， y = [ y 0 ， y 1 ， ⋯ ， y M − 1 ] T 是M维的观测向量。公式(5.9)所表示的系统模型，最佳信道估计： h ¯ o p t = arg min h { 1 2 ‖ y − X ¯ h ‖ 2 2 + λ ‖ h ‖ 0 } (5.3) 其中，λ表示正则参数，该参数可以对信道估计误差以及信道稀疏度进行调节和均衡。 ‖ h ‖ 2 2 = ∑ | h l | 2 表示l 2 范数， ‖ h ‖ 0 是l 0 范数，表示信道中非零系数的数目。 5.1. 信道估计算法的算法 5.1.1. 最小二乘法 最小二乘法(LS)是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用LS算法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。其算法简单，计算量也小，但LS运用在信道估计中时，对于加性高斯白噪声比较敏感 [ 7 ] 。 5.1.2. 正交匹配追踪算法 正交匹配追踪(OMP， Orthogonal Matching Pursuit)算法是典型的GPA之一，其主要思想是：采用迭代的方法实现信号h的重建，主要目标是选择测量矩阵X的列，每次迭代时，选择与当前的残差相关性最大的列，并从观测向量中减去相关部分，重复执行以上过程，知道迭代的次数达到稀疏度为止。OMP算法框图如图8所示。 图8. OMP算法框图 OMP算法步骤： 输入：随机测量矩阵X，观测矢量信号y = Xh + n，信道矢量h的稀疏度为d。 输出：d稀疏近似信道矢量h OMP 。 处理过程： 1) 初始化：系数集 I = ∅ ，残差r = y，迭代次数为d，每次迭代选取一个最相关的系数； 2) 识别：找出残差r与测量矩阵中的任意列相关性最大值所对应的系数λ，即： λ = arg max | 〈 r k − 1 ， x n 〉 | (5.4) 3) 误差分析：更新系数集 I = I ∪ { λ } ，由最小二乘(LS， Least Square)法得 h O M P = arg min h ‖ y − X I h ‖ 2 (5.5) 并得到 r = y − X h O M P 。 重复以上步骤迭代d次，可获得稀疏信道估计值h OMP 。 5.1.3. 压缩采样匹配追踪 迭代门限算法与贪婪追踪算法类似，压缩采样匹配追踪(CoSaMP， Compressive Sampling Matching Pursuit)算法就是其中一种。它弥补了OMP算法和凸优算法的缺点，可以稳健地估计出稀疏多径信道矢量，且计算复杂度较低。其基本算法框图如图9所示。 图9. OMP算法框图 CoSaMP算法步骤： 已知y， F， W以及测量矩阵 X = d i a g ( F * x ) W ，稀疏信道非零值的最大值为d， 处理过程： 1) 设置非零系数集 T 0 = ∅ ，估计残差 r 0 = y ，迭代初值k = 1； 2) 通过计算残差向量中列向量之间的相关值，选择X矩阵的n k 列， n k = | 〈 n k − 1 ， X n 〉 | ， T k = T k − 1 ∪ n k (5.6) 利用LS算法估计信道 T L S = arg min ‖ y − X h ‖ (5.7) 选择出T个最大系数点h LS 的位置，并构成集合T LS ； 3) 合并位置集合 T k = T k ∪ T L S ； 4) 计算最佳的信道系数，逼近信道 h k = arg min h ‖ y − X T k h ‖ 2 (5.8) 5) 选择T k 个最大信道系数，并将T\T k 个抽样点置为零； 6) 更新估计误差： r k = y − X T k h k (5.9) 增加迭代值，重复公式(5.5)-(5.9)直到满足迭代的条件买得到信道估计值为 h C o S a M p = h k 。
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user: 6. 仿真与性能分析 6.1. 比较不同模式下OMP和CoSaMP算法复杂度 在协同系统中，信道长度L 1 = L 2 = 16，稀疏度均为d = 3，信噪比范围0 dB~30 dB，步进为5，实验重复100次，分别利用OMP和CoSaMP算法，对S-D链路缺失AF和DF模式下的协同通信进行仿真，记录仿真时间和仿真时的CPU占用率。 采用OMP算法时，其中，AF模式仿真时CPU占用率为58.5%~68.5%，用时248.459246秒，DF模式仿真时CPU占用率为61.9%~68.7%，用时292.993019秒。 采用CoSaMP算法时，其中，AF模式仿真时CPU占用率为57.4%~68.4%，用时122.183153秒，DF模式仿真时CPU占用率为60.4%~68.6%，用时216.342070秒。 在相同协作方式，CPU占用率相当的情况下，OMP算法用时均要比CoSaMP算法多，证明OMP算法的复杂度要高于CoSaMP算法。 6.2. 信道估计算法性能比较 首先对OFDM直接传输的稀疏信道估计进行仿真，来比较LS、OMP和CoSaMP算法的性能。在 matlab运行环境中的设置稀疏信道h的非零抽头系数满足高斯分布，且满足 ‖ h ‖ 2 2 = 1 ，信道长度L = 16， 导频为长为256的梳状导频，SNR取值范围为0 dB~30 dB，步进为5，运行次数M=100。以通过OFDM信道的导频信号作为观测向量，改变信道h的稀疏度d，以系统最终的误码率判断信道估计性能。 仿真结果如图10和图11所示。 图10. 信道稀疏度d = 3时LS、OMP和CoSaMP算法的误码率 图11. 信道稀疏度d = 6时 LS、OMP和CoSaMP算法的误码率 图10为信道稀疏度d = 3时进行的稀疏信道估计仿真，从图中可以看出，在此稀疏度下，OMP算法和CoSaMP算法的误码率明显小于LS算法。OMP算法和CoSaMP算法之间的性能差异不大。 图11为信道稀疏度d = 6时进行的稀疏信道估计仿真，从图中可以看出，在此稀疏度下，LS算法的误码率与稀疏度d = 3时相差不大，OMP算法和CoSaMP算法的误码率明显上升，且OMP算法误码率上升幅度明显大于CoSaMP算法，但两种算法误码率均小于LS算法。 这说明，在协同无线通信系统稀疏信道中基于压缩感知理论的算法性能优于传统线性估计算法。OMP算法和CoSaMP算法的误差与信道的稀疏度有关，且CoSaMP算法稳定性优于OMP算法。因此，CoSaMP算法鲁棒性优于OMP算法。
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user: 摘 要 利用同异联系势分析方法，对2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组品种进行了分析。结果表明：参试的7个品种全部为联系同势，其中3个品种表现为强同势，4个表现为弱同势。指出在今后育种工作中依据豫谷20和豫谷21的不同特点予以利用。 关键词 :谷子，同异联系势分析法，豫谷20，豫谷21 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2008年国家谷子产业技术体系安阳试验站成立以来，一直把培育筛选优质高产多抗广适、适合规模化机械化生产的谷子新品种作为重点研发任务，2013年育成了基本符合育种目标的谷子新品种豫谷20 (安09-8525)和豫谷21 (安10-4172)。本文对2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组汇总数据作同异联系势分析并结合生产表现对豫谷20和豫谷21进行分析评价，以期对今后谷子育种工作有所帮助。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 采用2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组汇总数据为分析材料，参试品种7个，品种名称见表1。两年汇总区试点共计21个，各区试点均按照国家谷子区域试验统一方案和标准执行 [ 1 ] 。 Table 1 From 2012 to 2013， the data of national grain variety regional test in north China summer valley group were summarize 品种名称 产量 (kg/hm 2 ) 成穗率(%) 穗粒重(g) 出谷率(%) 出米率(%) 千粒重(g) 适应度(%) 抗旱性 (级) 抗倒性(级) 谷锈病(级) 谷瘟病(级) 白发病(%) 线虫病(%) 蛀茎率(%) 沧318 4828.5 87.30 13.61 84.51 77.05 2.80 76.20 2 2 3 2 1.16 1.67 1.32 保769 4836.0 89.18 13.03 84.64 76.77 2.75 71.43 2 2 3 2 0.70 3.65 2.28 衡0902 4729.5 89.76 13.11 80.96 74.56 2.83 61.90 1 2 3 2 1.12 2.81 1.43 安10-4172 4786.5 89.32 12.84 83.11 76.46 2.95 71.43 1 2 3 2 0.90 2.49 0.78 安09-8525 5052.0 88.14 14.68 85.38 78.09 2.83 80.95 1 2 4 3 1.92 1.04 0.80 济0601-6 4899.0 88.56 12.91 85.27 77.34 2.99 76.19 1 1 3 2 0.56 1.36 0.96 冀谷19 (ck) 4617.0 82.64 12.70 84.03 76.11 2.74 50.00 1 1 3 3 1.73 2.29 0.65 理想值 5052.0 100.0 14.68 85.38 78.09 2.99 100.0 1 1 1 1 0.56 1.04 0.65 权重值w 0.2 0.08 0.08 0.08 0.08 0.05 0.12 0.04 0.07 0.04 0.04 0.04 0.05 0.03 表1. 2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组汇总数据 2.2. 方法 根据郭瑞林提出的同异分析方法 [ 2 ] 及联系势测验 [ 3 ] 进行计算，具体方法如下。 2.2.1. 选择参评性状，整理试验数据 选择与参试品种的丰产性、品质性状、适应性及抗逆抗病性密切相关的14个性状。试验数据整理结果见表1。 2.2.2. 确定理想品种各性状的理想值 产量、穗粒重、出谷率、出米率和千粒重的理想值取各品种中的最大值；成穗率、适应度、抗旱性、抗倒性、谷锈病和谷瘟病的理想值取各性状的最优值；白发病、线虫病、和蛀茎率理想值取各品种中的最小值。 2.2.3. 确定各性状的权重值 品种的丰产性是育种的首要目标，分配其权重为0.36，产量及产量构成因素成穗率、穗粒重的权重值分别为0.20、0.08、0.08；一般结实性好的谷子品种其米质较优良，出谷率、出米率和千粒重能体现品种的结实性，权重值分别为0.08、0.08、0.05；品种的适应性可由其适应度来反映，品种的适应度即参试品种较对照品种增产点率，分配其权重为0.12；与抗逆抗病性相关的各个性状据华北夏谷区自然灾害和病虫害对产量、品质的影响大小分别赋予不同的权重值，其中抗倒性不仅对产量、品质的影响较大，也是品种是否适宜机械化收获的重要因素之一，因此赋予较高权重值。各性状的权重值见表1。 2.2.4. 计算各参试品种各性状与理想品种理想值的同一度矩阵 据表1，采用参考文献 [ 1 ] 中的公式(5)：a gk = x ok /x gk (当x gk ≥ x 0k 时)、公式(6)：a gk = x gk /x 0k (当x gk < x 0k 时)计算同一度矩阵P，结果如下： P = [ 0.9558 0.9726 0.9271 0.9898 0.9867 0.9365 0.9413 0.5000 0.5000 0.3333 0.5000 0.4828 0.6228 0.4924 0.9572 0.9935 0.8876 0.9913 0.9831 0.9197 0.8824 0.5000 0.5000 0.3333 0.5000 0.8000 0.2849 0.2851 0.9362 0.8976 0.8931 0.9482 0.9548 0.9465 0.6190 1.0000 0.5000 0.3333 0.5000 0.5000 0.3701 0.4545 0.9474 0.8932 0.8747 0.9734 0.9791 0.9866 0.7143 1.0000 0.5000 0.3333 0.5000 0.6222 0.4177 0.8333 1.0000 0.8814 1.0000 1.0000 1.0000 0.9465 0.8095 1.0000 0.5000 0.2500 0.3333 0.2917 1.0000 0.8125 0.9697 0.8856 0.8794 0.9987 0.9904 1.0000 0.7619 1.0000 1.0000 0.3333 0.5000 1.0000 0.7647 0.6771 0.9139 0.8264 0.8651 0.9842 0.9746 0.9164 0.5000 1.0000 1.0000 0.3333 0.3333 0.3237 0.4541 1.0000 ] 2.2.5. 计算各参试品种与理想品种的综合同一度、差异度及各参试品种的联系度 采用参考文献 [ 1 ] 中公式(8)：U = P × W、公式(9)：A g = ΣU gk 、b = 1 − a计算综合同一度和差异度、公式(2) μ(W) = a + bi (当i = −1)计算各参试品种的联系度。 2.2.6. 计算各参试品种与理想品种的联系势值 采用参考文献 [ 2 ] 中的公式S(H) = a/b (a/b > l)计算各参试品种与理想品种的联系势值。 2.2.7. 对各参试品种进行联系势测验并进行评定 据本文表2，参照参考文献 [ 2 ] 中的同异关系下的联系势等级标准(表1)对各参试品种进行联系势测验并进行评定，同一势级中的品种无显著差异；相同势态中的不同势级的品种达显著差异；不同势态中的品种达极显著差异。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 依据各参试品种的联系度进行优劣顺序 参试品种的联系度越大，表明其综合性状与理想品种接近程度越高，综合表现越优良。从表2可确定品种的同异优劣顺序依次为济0601-6、安09-8525、沧318、安10-4172、保769、冀谷19、衡0902。该排序结果与以产量单因素评价品种优劣的方差排序结果有所差异，但与近年来几个品种在生产上的表现及受欢迎的程度相一致，说明采用多因素的同异联系势分析法，更能全面和合理的评价各参试品种。 Table 2 From 2012 to 2013， the regional test of national millet varieties was carried ou 品种名称 综合同一度 联系度势 联系度 同异次序 方差次序 联系势值 联系势 联系势测验 评语 沧318 0.8146 0.8146+0.1854i 0.6292 3 4 4.3933 强同势 a 优良 保769 0.7949 0.7949+0.2051i 0.5898 5 3 3.8757 弱同势 b 较好 衡0902 0.7648 0.7648+0.2352i 0.5296 7 6 3.2518 弱同势 b 较好 安10-4172 0.8013 0.8013+0.1987i 0.6025 4 5 4.0321 弱同势 b 较好 安09-8525 0.8394 0.8394+0.1606i 0.6787 2 1 5.2248 强同势 a 优良 济0601-6 0.8776 0.8776+0.1224i 0.7552 1 2 7.1688 强同势 a 优良 冀谷19 (ck) 0.7829 0.7829+0.2171i 0.5659 6 7 3.6072 弱同势 b 较好 表2. 2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组同异分析及联系势测验 * 字母相同表示联系势相同，说明品种间无显著差异；字母相异，表示联系势相异，说明品种间差异显著。 3.2. 各参试品种联系势测验结果 表2显示：7个参试品种的联系势值均大于1，说明各参试品种的综合性状与理想品种均为联系同势，参试品种综合性状均表现较好。其中，济0601-6、安09-8525和沧318属于强同势，品种间无显著差异，为优良品种，这3个品种均是不抗除草剂的常规品种；安10-4172、保769、冀谷19和衡0902属于弱同势，4个品种间无显著差异，但与前3个品种之间呈显著差异，为较好品种，除对照品种冀谷19外，其它3个品种均是抗拿捕净除草剂品种。之所以没有一般品种和较差品种是因为2012年同期参加的其它4个品种在当年表现太差而被淘汰。
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user: 4. 结论与讨论 利用同异联系势分析方法，对2012~2013年国家谷子品种区域试验华北夏谷区组7个谷子品种进行综合分析，结果显示，3个品种为强同势，4个品种为弱同势，3个不抗除草剂的品种与对照品种冀谷19差异显著，3个抗拿捕净除草剂品种与对照品种冀谷19差异不显著，由于全国谷子新品种鉴定委员会对抗除草剂品种鉴定标准要求较低，6个品种2013年全部通过国家鉴定。抗除草剂品种与不抗除草剂的常规品种综合性状整体差异显著，表明抗除草剂育种水平和常规育种水平还存在一定差距，特别应加强与品种的丰产性相关性状的选择。 从同一度矩阵可以看出，豫谷20 (安09-8525)与丰产性、品质性状、适应性相关的性状的各同一度值均较高，与抗逆抗病性相关的性状的各同一度值较一般，表明豫谷20高产优质适应性强、抗逆抗病性一般，与近几年在生产上表现相吻合。豫谷20较对照品种冀谷19在成穗率、单穗重、穗粒重、出谷率、出米率、千粒重等产量性状方面均优于对照冀谷19，实现了多个产量因素的同步提高，可在育种工作中作为骨干亲本重点利用。豫谷21 (安10-4172)除成穗率外其它各性状同一度值均较一般，其最大的优点就是作为抗除草剂品种可与不抗除草剂品种混匀播种，苗期喷施除草剂，杀死不抗除草剂谷苗及大部分单子叶杂草，解决谷子间苗、除草难题，实现谷子的轻简化栽培，适合规模化机械化生产，在育种工作中可作为抗除草剂基因供体加以利用。
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user: 摘 要 胎儿心电图是目前最具前景的胎儿监测方法之一。然而，临床中将之作为胎儿心律失常等疾病诊断的金标准之前，必须要解决高质量心电信号采集问题。在过去的20年里，大量的研究者致力于如何从母体的腹部记录到高质量的胎儿心电信号。本文旨在阐述目前不同的非自适应信号处理方法在提取和增强胎儿心电图信号中的不同作用。每一种非适应性分析方法只擅于一种信号的获取，其中独立分量分析、主成分分析以及小波变换是目前研究信号处理最热门的话题，且具有较好的计算精度和速度。 关键词 :无创，胎儿心电图，信号采集，胎儿监测，数字信号处理 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/