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一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达的测距精度,提出一种多段同频正弦信号频谱融合的测距算法。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。

DZH/FXJ引用外部数据的DLL公式FMLDATA.DLL(DZH/FXJ引用外部数据的DLL公式)免费下载一、DLL主要功能：适用平台：大智慧新一代V2.0（仅支持以分析家为内核的DZH版本，不支持DZH经典版本）、分析家（在V6.0上测试通过，在其它版本用应该也没问题），以下简称DZH。
主要功能：1）在DZH公式中读取外部数据（这里称为FMLDATA文件数据，该数据文件格式见下文）。
例如，要在DZH公式中读入第三方的数据并与DZH其它数据一起进行分析，我们可以首先将数据写入FMLDATA文件，然后在DZH公式中象引用DZH本身直接引用。
2）将DZH序列数据写入外部文件。
例如，我们要将DZH现有数据或者自己编写的公式的计算结果导出来，在EXCEL等外部软件进一步处理。
（与FinDataTools工具的区别是：FMLDATA.DLL导出的是DZH原始数据或公式计算结果，而FinDataTools直接从DZH/FXJ读取数据。
）适用对象：需要读取自己定制的外部数据而又不想自己用C/C++写接口的DZH/FXJ用户。
声明：本DLL不含任何恶意代码，但使用风险自担。
二、下载：点击这里下载(近100KB)。
三、安装方法：1、下载后用WINRAR解压得到FMLDATA.DLL和FMLDATA.TXT两个文件。
2、将FMLDATA.DLL复制到DZH2安装目录，一般为c:\dzh2。
如果是FXJ一般为c:\superstk等.3、在DZH安装目录下建立一个名为FMLDATA的文件夹，如c:\dzh2\fmldata（这一步是必须的，否则无法使用）。
DLL公式读取或写入的数据都在这个文件夹。
至此，安装完成，下面就是如何使用了。
四、使用方法：FMLDATA.DLL提供了两个公式/函数，一个用于写数据，一个用于读数据。
（一）写数据：写数据的公式为:"FMLDATA@WRITE"(X,N)第一个参数X是个序列（指标），可以是CLOSE、OPEN等，也可以是公式中的中间计算结果，要求序列值在浮点型值范围之内，一般在正负20亿之间，如果不在该范围之内，建议改变单位；
第二个参数N是个数值，表示序列编号，例如我们把CLOSE保存为第4个序列，N为4。
将数据保存为外部文件时，根据当前股票代码、序列编号、分析周期这三个信息在fmldata文件夹生成形式为“XXXXXX.N.YYY”的文件。
其中，XXXXXX为股票代码，如深发展为000001等，由于沪市指数代码与深市股票代码重复，所以沪市指数代码在原代码前加1，例如上证综指为000001，则这里的XXXXXX为1000001（7位）；
N是编号，由用户自己指定，应为大于0的整数；
YYY为分析周期，如果是日线数据，则YYY=DAY，分笔、1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟、周、月、多日、季度、半年、年的值分别为TICK、MIN1、MIN5、MIN15、MIN30、MIN60、WEEK、MONTH、NDAYS、QUARTER、SEMIYEAR、YEAR。
举例：例1、将收盘价写入到外部文件新建一公式，设名为TESTW，输入V1:"FMLDATA@WRITE"(C,4);，在深发展（000001）日K线状态下，键入TESTW，在指标区查看公式TESTW结果的同时，将在FMLDATA目录生成一个名为000001.4.DAY的二进制文件（这个文件如何在其它软件中使用见下文），如果同名文件已经存在，将覆盖。
如果我们键入000002，切换到万科日K线，将生成名为000002.4.DAY的文件；
如果切换到上证指数，则生成1000001.4.DAY文件。
注意：如果是DZH，写数据时请将光标移至最后一根K线，否则只保存光标之前的数据，FXJ好象没有这个问题。
光标一动，数据就重新写入一次。
例2、将收益率保存到外部文件建一公式：A:=C/REF(C,1)-1;B:"FMLDATA@WRITE"(A,101);请在还权状态下使用该公式。
如果处于000001的日K线图，则生成000001.101.DAY。
例3、将周收益率保存到外部文件在例2基础上，将“分析周期”改为“周线图”，则周收益率保存到000001.101.WEEK文件。
例4、将沪市A股所有股票的收盘价、成交量保存到外部文件建一名为TESTCV公式:A:"FMLDATA@WRITE"(C,4);B:"FMLDATA@WRITE"(V/10000,5);保存后。
选择“条件选股”，选股指标选择“TESTCV”，分析周期选“日线”，选中“使用除权后数据”，指标线选“B”，条件选“大于0”，选股范围选择“上证A股”，执行选股，将生成600000.4.DAY、60

2015年全国大学生电子设计竞赛的各省/直辖市赛区推荐到国家奖的团队，进行的综合测评题目，题目设计模拟电路和数字电路的实际电路设计。

三体人之间的交流是镜面映射，所有信息都是公开透明的，他们可以互相读取对方的思维，所以无法隐瞒任何事情。
”这是科幻作家刘慈欣在《三体》中的描绘。
这种公开透明的思维方式跟区块链的去中心化思想是非常相似的。
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然而，除了“千帆竞技、百家争鸣”这样美好的场景，也存在一些暴富、神话、炒币、割韭菜、骗局等不和谐之声。
在“区块链+”、“+区块链”的时代趋势下，有人怀疑泡沫即将破裂，有人坚信这场变革会带来巨大的机会，有人抛出威胁论……然而大多数人对区块链的理解还处于概念阶段，可能只知道一些技术术语，但并不真正知道它究竟是什么？

区块链技术研究综述：原理、进展与应用

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。