产品开发中企业引入消费者参与的时机决策：一个基于消费者偏好信号传递的分析

针对“企业可以在产品开发的不同阶段引入消费者参与”的实践观察，本文构建消费者与企业之间的不完全信息动态博弈模型来研究“在何种条件下，企业选择产品开发前端（后端）引入消费者参与，从而激励消费者真实传递其偏好信息”这一问题。研究表明：存在外生参数（消费者讨价还价能力和参与净效用表征），使得前端和后端引入消费者参与均（或二者中只有一个）能够实现消费者真实传递其偏好信息的分离均衡；前端参与时，分离均衡要求企业通过新产品价格分担（攫取）消费者的负（正）参与净效用，而后端参与不需要这种分担（攫取）机制；在前端和后端参与均能实现消费者真实传递其偏好时，前者优于后者的条件是参与净效用为正。     

基于深度学习的跳频信号识别

针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题，提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换，得到二维的时频矩阵；接着提取信号的轮廓特征，构造三维矩阵作等高线图，并对等高线图进行预处理；最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试，进而实现分类识别。仿真结果表明，在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上，在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时，所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB，比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明，所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。     

利用双正交小波变换优化G3-PLC系统性能

为了提高G3-PLC(G3-Power Line Communication)在复杂信道环境下通信的可靠性，提出了基于双正交小波变换的正交频分复用（Discrete Wavelet Transform-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,DWT-OFDM）。通过双正交小波变换减小复杂信道环境下G3-PLC通信系统中OFDM载波间干扰，并通过合理减少循环前缀，优化传输效率，降低峰均比。在DWT-OFDM的G3-PLC系统中，通过不同小波基性能分析与对比，利用bior6.8双正交小波基进行系统性能优化。将DWT-OFDM的G3-PLC系统在实际电力线噪声库环境下进行实验分析，仿真结果表明，在平均误码率为10-3量级时，性能有5 dB左右提升，通信效率由40%提高至54%；结合限幅法，峰均比由11 dB降低至8 dB，通信性能极大优于基于FFT-OFDM的G3-PLC系统。     

用户凭什么留存？提供别人提供不了的价值

私域流量是指不用付费,可以任意时间、任意频次,直接触达到用户的渠道,比如自媒体、用户群、微信号等。私域流量有几个特点:首先,流量更可控。假设百度有1000万用户,然而这1000万用户跟我们没有任何关系,只有把用户导入到自己的平台,才算自己的用户,后续针对用户的服务才有可能发生。     

基于软件无线电平台的1090ES扩容信号收发处理

随着空中交通的信息传输与新应用拓展需求不断增加，1090ES信号容量有限问题日益显现，对1090ES信号进行容量扩充是一种有效解决途径。针对一种基于脉内调相的1090ES信号扩容技术，给出了叠加调制的信号模型，研究了1090ES信号的解调解码算法；在GNU Radio+ USRP软件无线电平台上，实现了1090ES扩容信号的产生和接收处理，包括脉冲位置调制（Pulse Position Modulation，PPM）与8PSK叠加调制、低通滤波、报头检测、载波同步、PPM解码和相位解调等，并利用Matlab对实验的解码错误率和信号的频谱特性做了统计分析与仿真，结果表明了该扩容技术的可行性。     

基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化

为了合理地优化交叉口信号配时,通过分析交叉口的评价指标,建立了以车辆的平均延误、停车次数最小、交叉口整体通行能力最大、各相位有效绿灯时间和交叉口周期时长作为约束条件的数学模型。并通过改进前人研究基础上的动态加权系数,将多目标的非线性优化问题转化为单一目标的非线性规划问题,为了得出更科学稳定的解,提出了改善粒子群算法系统稳定性的2种方法,并将其与粒子群算法结合起来。然后以Matlab为求解工具,结合临邑市某一交叉口实例进行求解分析。最后的结果表明,在使用改进后的粒子群算法进行优化后交叉口通行能力较之现状提升了9%,延误下降了28%,停车次数下降了9%,且各项优化结果均优于Webster,改进后的算法在程序中运行300代,到216代才开始收敛,而未改进的算法稳定性较差,优化结果和收敛曲线则随着实验次数的变化而变化,最后的结论证明了该算法和模型的可靠性。