Celebrity endorsement in tourism: Attention,emotional arousal and familiarity

Celebrity endorsement in tourism is utilised by global marketing practitioners to attract tourists to visit destinations. Despite this, studies are yet to assess the efficacy of two specific types of celebrity endorsement, a celebrity from the host country (host celebrity) vs. a celebrity from the country-of-origin (origin celebrity). Utilising the match-up hypothesis, this research applied a quasi-experimental design, consisting of a mixed method approach, which combined eye-tracking and self-report data. Convergent results across three studies demonstrate that an origin celebrity elicits a higher intention to visit, mediated by the emotional arousal evoked from the endorsement. Eye-tracking analysis demonstrated that an origin celebrity elicits a higher degree of visual attention and emotional arousal when the advertised scenery is familiar. However, this promotion effect disappears in unfamiliar scenery. This research contributes to an evolving debate on celebrity endorsement in tourism, revealing the psychological and physiological mechanisms underpinning the effectiveness of destination marketing campaigns.     

一种级联两箱通用数字预失真器及其辨识算法

提出了一种由单形规范线性分段(SCPWL)函数与记忆多项式级联的数字预失真器，并给出了复数域两步最小二乘参数辨识算法。不同于以往一种预失真器适用一种功放模型的情况，所提的预失真算法利用SCPWL函数的分段特性以及记忆多项式的非线性记忆特性，在完成参数辨识的同时自动地调整结构，可适用于传统以及强非线性新型功放模型的线性化补偿。将所提预失真器分别应用于传统记忆多项式、两箱模型以及新型包络跟踪功放。经过计算机仿真，功放输出的幅频特性和频谱曲线表明所提预失真器能够有效地补偿多种功放的非线性特性。算法仿真比较结果也表明，针对包络跟踪功放，所提复数两步最小二乘算法的邻道泄漏比(ACLR)可改善约35 dB，性能优于最小均方(LMS)类算法约30 dB。     

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比，该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约20%。     

采用目标假设的三被动式传感器数据关联算法

被动式传感器目标跟踪是多传感器多目标跟踪领域的一个重要研究方向。针对三被动式传感器多目标定位系统全局最优数据关联的三维分配问题，在允许传感器漏检和虚警的情况下，通过分析拉格朗日松弛算法，提出一种假定真实目标的快速收敛算法。该算法通过粗关联假定真实目标并重新修改代价矩阵，然后进行细关联，使得拉格朗日松弛算法在保证关联精度的前提下有效地提高了收敛速度。理论分析和实验结果表明，该算法提高了数据关联的速度,并在一定程度上提高了关联准确率。     

Many a little makes a mickle: Why do consumers negatively react to sequential price disclosure?

Drip pricing (DP) is distinct from partitioned pricing as it sequentially discloses surcharges to consumers. Critics see DP as a deceptive pricing tactic because it obscures the final price of an offer. We examine the effects of the timing of the final price disclosure and the number of sequentially presented surcharges on consumers' attention to the final price and, ultimately, perceived price fairness. In an eye‐tracking study with 225 participants, we find that the sequential (vs. up‐front) disclosure of the final price lowers perceived price fairness by increasing consumers' attention to the final price, in particular, when the number of surcharges is high. In addition, the sequential disclosure of the final price lowers perceived price fairness because of higher perceived price complexity and lower pricing transparency perceptions. The findings suggest that firms need to be aware of both attentional and cognitive effects of the final price disclosure when designing DP.     

一种适用于遥测测距信号的新型码跟踪环

遥测测距技术采用再生伪码作为上行链路信号。针对飞行器现有码跟踪环结构复杂、低信噪比条件下环路跟踪性能差的问题，提出了一种新的基于锁相环的码跟踪环结构，推导了环路的信号处理流程。该结构降低了环路实现的复杂度，改善了低信噪比条件下的相位测量精度，仿真进一步验证了方法的有效性和稳定性，较现有方法在信噪比为-10 dB时能提高1.5×10－3个码片的精度，适合遥测测距技术。     

一种基于Edline线特征的车道线识别算法

为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种新的车道线识别算法。首先应用投影法对采集到的图像设立感兴趣区域,以此来减少图像中存在的干扰信息;其次应用一种改进后的自适应高斯滤波算法对采集所得图像进行平滑处理,减少图像中不必要的细节;最后采用边缘绘制算法进行边缘检测,在此基础上,提出一种线段检测算法——Edline算法提取边缘线,对检测到的直线段进行筛选和聚类。利用引用计数法对车道线进行跟踪和预测。结果表明,新算法的平均处理时间为17.1 ms,准确率为96.19%,将其应用在车道偏离预警系统中可以有效地提高预警效率,提升预警的准确性和响应速度。研究结果丰富了车道线识别理论,可为车道偏离预警系统的应用及基础研究提供参考。     

基于DSP的高动态接收机载波捕获跟踪技术

介绍了高动态GPS接收机的码捕获与载波跟踪的原理,设计了一种基于高速数字信号处理(DSP)技术的PLL FLL环混合全数字高动态载波跟踪技术方案,同时给出了一种在连续高动态下载波跟踪算法即基于交叠离散傅里叶变换的频率跟踪算法(ODAFC),并对此算法进行了仿真验证.仿真结果证明了该算法的正确性.     

跟踪误差的风险分析

为了明确指数基金所面临风险的大小以及风险的来源 ,采用回归模型、相关系数和多因素模型对跟踪误差的方差进行分析 ,给出并且证明跟踪误差方差分解的一般表达式 ,并且确定了进一步研究的方向。     

基于TLS的主动全向声呐浮标目标定位与跟踪

采用最小二乘(LS)拟和法进行主动全向浮标目标定位时容易受测量误差的影响,为此提出一种基于总体最小二乘法(TLS)的定位算法,首先对主动全向浮标的定位方程和测速方程进行变换形成线性的量测方程,然后利用潜艇测距误差和浮标定位误差的随机性,基于总体最小二乘法对量测方程进行递归解算,解算过程根据潜艇运动的物理限制,取运动模型的状态预测值作为递归过程的初值,最终实现了测量误差平滑化和航迹的整体优化。仿真结果显示算法较之最小二乘法具有更好的抑制噪声能力和机动目标跟踪能力。