含时变互感网络的瞬态分析

本文导出了时变互感关于任何隐式积分算法的通用伴随离散电路模型，将文献（１）中提出的关于关于时变关于时变ＲＬＣ网络瞬态分析的方法推广到含时变互感的网络，使时变ＲＬＣＭ网络的瞬态分析简化为线性定常电阻性网络的直流分析。     

非线性时变网络瞬态分析的伴随模型法

本文导出了非线性时变ＬＣ的通用瞬态电路模型，提出了非线性时变ＲＬＣ网络瞬态分析的伴随模型法。采用这种方法，可以充分借用时不变电阻性网络分析的现有成果，使非线性时变风络瞬态分析的过程大为简化。     

非线性时变互感的通用伴随电路模型

本文基于电路理论和数值积分的基本原理，导出了非线性变互感关于任何隐式积分算法和Ｎ－Ｒ算法的通用伴随电路模型，讨论了这种模型在含非线性时变互风络瞬态分析过程中的应用，并给出了非线性时变ＲＬＣＭ网络瞬态分析的程序流程的一个典型的实例。     

基于OrCAD软件低通滤波器的设计

电路的分析与设计需要良好的仿真软件,OrCAD软件可以进行电路静态工作点计算、小信号直流传输函数计算、直流扫描分析、交流扫描分析、瞬态分析、傅立叶分析、参数扫描分析、灵敏度分析及最坏情况分析等各类计算和分析,可以观察到变量的各种波形及数据列表,功能非常强大。     

基于隐训练序列的MIMO通信系统信道估计与跟踪

针对MIMO通信系统的信道估计与跟踪问题,提出了一种基于隐训练序列(ITS)的信道估计算法,分析了该算法的均方误差性能,给出了训练序列的优化方案.仿真表明,该算法与传统的最小二乘信道估计算法、预编码隐训练序列算法相比,具有估计精度高、计算量低、易于优化训练序列等特点,且算法不受接收端存在直流偏移的影响,其自适应结构能够很好地实现对快时变通信信道的跟踪,对解决电子战中快时变通信信道的捕获和跟踪问题具有一定的指导意义和应用价值.     

一种新的卫星通信网流量预测算法

在通信网络的设计中,使用基于流量预测的网络规划已成为LTE发展的必然趋势。与 地面网络不同,卫星网络由于受资源受限和拓扑时变的不利影响,其流量预测算法必须能兼 顾精度和效率,这令传统的地面网络预测方法已不再适用。为了解决以上问题,提出了一种 新的基于小波回声状态网络的流量预测算法,该算法通过小波多尺度分解的信号处理方法屏 蔽了网络流量的噪声,而后结合了无反馈的回声状态网络联合进行预测。仿真证明,新算法 相比传统算法能大幅提升网络流量的预测精度和运行效率,为卫星网络的流量规划提供了 强有力的决策支持。     

CTY8/6-110直流电阻调速电机车和CTY8/6-6P交流变频调速电机车比较

本文对交流变频调速电机车和直流电阻调速电机车在电机可靠性、控制器维修量、节能性、调速性能、机车传动维修量、牵引力及爬坡能力及经济效益等方面进行了比较分析.     

大型变压器直流电阻测试方法研讨

介绍了当前大型变压器直流电阻测试的现状、必要性,通过对直流电阻测量的原理、电流充电过程的分析,认为当前胜利发电厂大型变压器直流电阻测量应采用＂助磁法＂。文章对该方法的具体实施、效果进行分析、研讨。     

一起变压器直阻超标的原因分析及缺陷查找

通过对一台变压器绕组直流电阻数据的计算和分析,说明变压器绕组直阻互差超标的原因,及导电回路缺陷查找方法.变压器直流电阻试验项目,对检测导电曰路缺陷是非常有意义的.     

解非线性电路稳态响应的一种有效算法

本文提供一种计算非线性电路的稳态响应的有效算法,在多频信号激励的强迫振荡电路和耦合振荡电路都可使用。该方法可称为“代换算法”。因为,它每一步的变量都是用残留误差的各个频率分量解关联时不变电路,该电路是用“松弛法”将时变电路转换而来。此算法非常简单而有效,并且可应用于各种非线性电路。     

时变RLC网络的瞬态数值分析

本文提出了一种时变RLC网络的数值分析方法,它首先把支路电压的步进变化量作为待求变量,然后以此可很方便地求出网络中各支路的电压及电流。并且可适当地控制步长h以获得满意的计算精度。本方法能够直接反映出时变RLC网络的实际物理变化进程。计算机编程极其容易。在长城0520CH机上进行实例计算表明:此方法是一种既直观、方便又切实可行的方法。     

非线性电阻网络灵敏度的计算

本文提出一种计算非线性电阻网络灵敏度的新方法.和伴随网络法相比,在多端口情况下,它具有计算量小和易于编程等特点.     

一种ARMA模型的格型迭代递推辨识法

本文针对ARMA模型的格型迭代法,推出了它的递推算法,并针对本算法提出了相应的判价方法.运用它对ARMA模型和时变ARMR模型进行了汁算机模拟瓣识,结果良好.     

基于梳状导频的OFDM分组自适应比特装载与功率控制

无线通信环境中信道信息(ChannelStateInformation,CSI)随时间变化明显,需要不断地更新自适应比特装载和功率控制的策略。现有的OFDM自适应比特装载方法需要大量的信令来传递当前比特装载的策略,不适用于无线通信的应用环境。为此,本文针对OFDM系统的特征提出了一种利用插入梳状导频的信道估计得到的带有误差的信道信息,来完成自适应比特装载的算法。首先把OFDM子载波进行分组,然后利用基于梳状导频的信道估计对信道时变进行跟踪,使用即时获得的CS完成自适应比特装载算法。仿真实验证明,在保证算法简单、实用及保证要求的误码率(BER)性能的情况下,信道信令的开销低于传统算法的10%。     

A tripartite inquiry into volatility-efficiency-integration nexus - case of emerging markets

The objective of this paper is to analyse the time-varying changes of the three parameters, volatility, efficiency and integration on stock markets across emerging markets. We do this using a four-step process with focus on Multifractal Detrended Fluctuation Analysis to measure its efficiency. Our analysis show that lower volatility was found in short-term for countries that experienced fast paced economic growth. This increase in volatility is supported by a decrease in efficiency for the short-term, while market integration rose during periods of crises, which represent higher volatility. Hence, a tripartite relationship between our parameters is observed.     

Financial integration and currency risk premium in CEECs: Evidence from the ICAPM

This paper aims to study the Central and Eastern European Countries' (CEECs) dynamics of financial integration in the euro area with the prospect of their integration into the European Monetary Union. Our empirical analysis is based, successively, on a MGARCH model with time-varying correlations, a state-space model and a Markov-switching model. The results show that financial integration (i) is not perfect but is increasing and (ii) is linked to currency stability. The growing financial integration in 2007–2009 seems to be rather the result of the shock propagated by the global crisis.     

基于TD-LTE系统的无线资源调度策略分析与实现

MAC层调度是TD-LTE系统最核心的部分,其目的是充分利用无线信道的时变特性,得 到多用户的分集增益。针对不同系统容量与吞吐量的设计目标原则,调度策略按照轮询、最 大载干比、比例公平3种方法实现。通过系统实现与实测表明,最大载干比算法以牺牲系统 容量为代价在系统吞吐量上有明显增益;比例公平算法则很好地兼顾了系统容量与吞吐量 ,相比于最大载干比算法在容量上有显著提升。     

一种新型的基于神经网络的无线信道模型

本文提出了一种使用神经网络来建模和仿真无线通信信道的方法。由于神经网络优异的学习特性,文中使用神经网络对无线信道的输入输出响应进行建模,讨论了建模的方法,给出了仿真的结果,分析了遇到的问题和解决方法,并进一步阐述了在实际的无线信道环境中使用神经网络建模的优越性。     

Market Basket Analysis by Means of a Growing Neural Network

This paper demonstrates the application of a new growing neural network for market basket analysis. The algorithm to be introduced is an extension of the recently published ‘grow when required network’ and it is tailored in particular to the processing of large amounts of point of sale scanner data. Two of its most remarkable features are its parsimony regarding the number of parameters to be preset by the user and its considerable autonomy with respect to the network creation process. The simplicity of its implementation and its great flexibility make this algorithm an easy-to-use tool for exploratory data analysis in retailing, marketing and consumer research. The application of the algorithm is demonstrated by means of point of sale scanner data provided by two retail chains.