将本体的概念引入电力领域知识表达，构建了一个可以被各业务系统所共享的电网运行知识库。通过具有事件引擎的本体知识链结构，将物理本体与事件本体有机结合，基于语义和逻辑顺序客观描述了电网运行的静态和动态特性。知识库中的事件引擎检索方式极大提高了信息查询的效率。

超声多普勒效应是物理学中的一种现象，指的是当声波或者电磁波的发射源与接收者之间存在相对运动时，接收到的频率与发射频率之间会产生一个偏差，这个现象被广泛应用于血流探测领域。多普勒超声技术在心血管疾病的诊断中有着举足轻重的作用，因为它能够检测到血液流动速度的变化。 在实验条件下获取真实的多普勒超声信号存在客观限制，例如需要专业的实验设备、具有一定的风险性、成本较高，并且难以模拟复杂的生理条件。计算机仿真方法的引入有效解决了这些问题。仿真技术可以提供一种方便、快捷、灵活的手段来生成多普勒超声信号，并且可以通过参数调整来模拟不同的生理状态和病理状态，这在研究和教学中具有重要的意义。 本文中提到了几种多普勒超声信号的仿真方法，这些方法包括基于理论的数学模型构建和信号处理技术。仿真过程中，信号被处理以模拟人体血液和血管组织的物理特性。仿真系统被设计成一个时变系统，意味着可以在不同的时间点模拟不同的生理状态，如不同的心脏搏动周期、血流速度、血压等参数变化。 MATLAB作为一个强大的数学计算和仿真软件，被广泛应用于工程、科研和教育领域。本文采用MATLAB作为仿真平台，通过编写脚本和函数，利用MATLAB提供的信号处理工具箱，可以实现对多普勒信号的仿真。MATLAB的图形用户界面（GUI）功能还使得结果的可视化更为直观。 高斯时域处理法是本文中采用的主要仿真方法，它通过特定的数学运算来模拟多普勒效应。在仿真过程中，可能会涉及到信号的采样、滤波、窗函数的应用、快速傅里叶变换（FFT）等多个信号处理步骤，这些步骤帮助生成接近真实生理条件下的多普勒信号。尽管仿真方法可以进行运算简化，但是简化不能影响结果的正确性。 在多普勒超声血流信号的仿真研究中，关键的挑战之一是如何有效地从接收到的回波信号中提取出与血流相关的有用信息，并分离出与血管壁波动相关的杂波。这一过程往往需要复杂的信号处理算法和高精度的数学模型。仿真实验不仅可以帮助设计这些算法，还可以优化它们在不同条件下的性能。 通过仿真的方式，研究人员能够在不受实际生理条件限制的情况下，研究多普勒超声信号的特性，以及这些特性如何受到血液和血管状态变化的影响。这样不仅可以提高研究效率，还能在一定程度上避免对真实患者的直接风险。 本文介绍了仿真程序的设计细节，包括程序的结构和模块划分，这为后续的研究者提供了一种实用的仿真工具。通过这种方法，研究者可以在计算机上模拟出各种血流情况，进而分析多普勒信号的特征，以及如何将血流信号从血管壁回波信号中分离出来。这对于理解多普勒超声技术在血流探测中的应用至关重要，并且在心血管疾病的诊断和治疗方面具有广泛的应用前景。

论文研究-基于空间计量模型的住宅价格空间效应实证分析:以杭州市为例.pdf,  采用空间自相关Moran指数及空间计量经济学方法, 研究了城市住宅价格的空间效应及决定因素. 利用2008年杭州市317个小区的微观住宅数据, 构建了特征价格的空间滞后模型和空间误差模型. 研究结果表明, 住宅价格存在显著的空间效应, 空间计量模型的估计结果优于传统模型, 提高了特征价格模型的有效性和稳健性.

致癌作用符合电磁场（EMF）波的频率模式，其中逐渐发生细胞组织丢失。 适当暴露于相干的电磁频率可以抑制这种癌症特征的产生。 但是，癌症也可以以其他不同的电磁波频率引发和促进。 通过对123种不同的，较早发表的生物医学研究进行荟萃分析，分析了100种不同的EMF频率数据，揭示了这两种观察结果。 所研究的EM频率显示了12个有益（抗癌）频率和12个有害（促癌）频率的分形模式，形成了更广泛的自相似EMF抑制或促进癌症活动的EMF谱图的中心模式。 因此，可以通过暴露于相干类型的电磁场中来考虑抑制癌症的过程，甚至治愈疾病。 疾病的稳定可通过癌细胞中大分子与外部施加的相干EMF场频率（称为孤子/极化子）的建设性共振来理解。 例如，后者已被更早地显示出诱导DNA / RNA构象的修复和/或表观遗传学改变。 EMF治疗癌症疾病的领域正在Swift扩展，我们的研究可能会邀请进行进一步的实验和临床研究，在这些研究中，可以系统地应用各种潜在的EMF治疗方案（组合频率和调制频率）以获得更有效的EMF抗癌治疗方法。

Darrieus风力涡轮机在分散式发电和城市安装中的应用正重新引起人们的兴趣。 过去，人们一直致力于开发一种高效的独立式Darrieus涡轮机，并为此进行了大量的研究。 尽管做出了这些努力，但与水平轴同类产品相比，这些垂直轴涡轮机的效率仍然较低。 涡轮机的当前结构及其固有特性限制了它们在低风速地区的应用，这已通过过去的研究在实验和计算上得到证实。 为了使它们能够在弱风中运行并扩展其运行性能，提出了一种新型的自适应Darrieus风力发电机（ADWT）设计。 混合式Darrieus Savonius转子具有可根据风速动态变化的Savonius转子直径，使风力涡轮机能够在大风时启动，高效运行和停机。 由于Savonius转子的尾流对组合转子的功率性能产生了深远的影响，因此对两个铲斗式Savonius转子在打开和关闭状态下的尾流进行了研究。 当前的研究旨在开发一个分析模型，以预测功率系数以及其他设计参数对拟议设计的影响。 公式化的分析模型使用python编码，并获得10 kW转子的结果。 对弦的长度和封闭的Savonius转子的直径进行参数分析，以寻找最佳直径，以使年度能量输出最大化。 相对

针对物联网在用户身份验证上存在的安全性问题，提出一种轻量级的动态化密钥协商的物联网身份认证协议（DLT）。该协议在用户进行登录验证上使用了时间戳值，这使得恶意攻击者不能使用早期的消息，可以防范重放攻击以及拒绝服务攻击；在认证和密钥协商阶段采用了用户、服务器、控制服务器三者之间的互相验证，并且在公共信道上对服务器密钥和随机值进行了分离处理，使得攻击者无法窃听到其他用户的安全信息。协议安全性分析及仿真对比结果表明，DLT协议相比对比协议具有更多的安全功能，可以防范多种网络攻击，并且协议的能量代价更低。

由于对有源声纳的工作性能有重大影响，海洋混响是水下声学中的重要问题。 本文基于射线理论提出了统一的底部混响模型，该模型可以计算单，双基地混响强度，并解释深水混响的产生过程。 首先在该模型中使用网格方法，方法是将底部散射体划分为多个网格。 然后根据每个网格上产生的散射信号的确切时间计算混响。 由于精确的到达时间，因此与经典模型相比，该模型可以提供更准确的结果，在经典模型中，散射体通常被视为圆环或椭圆形环。 将数值结果与从南海深水实验收集的具有不同接收距离和深度的混响数据进行了比较。 模拟和实验结果总体上吻合良好。

在通信系统中，正交频分复用（OFDM）技术是一种强大的高速数据传输技术，尤其在多径衰落信道条件下，OFDM系统表现出明显的优势。多径衰落信道，由于环境中的反射、散射和衍射现象，使得信号在传输过程中会形成多个路径，导致接收信号产生时延和衰减，从而引起符号间干扰。正交频分复用（OFDM）技术通过将高速串行数据流分散到多个低速子信道上并行传输，使得每个子信道上的符号周期相对较长，从而有效地抵抗频率选择性衰落。为了进一步提升OFDM系统在多径衰落信道条件下的性能，定时同步和信道估计是两个至关重要的过程。 定时同步是指在接收端对信号进行精确的时间定位，以确保接收信号能够与发射信号保持时间同步。在多径衰落信道中，定时同步尤为重要，因为信号的时延分散可能导致各个路径上的信号不能正确地重叠在接收端，进而影响接收信号的质量和系统的性能。而信道估计则指的是对接收信号经过的信道特性进行估计，以获得信道的频率响应或脉冲响应。信道估计的准确性直接关系到数据解调和信号恢复的质量。 为了解决OFDM系统在多径衰落信道下对定时同步和信道估计误差的敏感性，范建存与殷勤业提出了一种新的联合定时同步和信道估计算法。该算法的关键在于使用特定的周期OFDM符号作为训练序列。这种训练序列在频域具有恒模特性，即不同频率的调制幅度相同。利用这样的训练序列，接收端可以与本地参考训练序列进行相关运算，并通过粗细两阶段同步处理获得精确的定时同步和准确的信道估计。 在提出的算法中，粗同步阶段主要是为了捕获同步序列的大致时间位置，而细同步阶段则进一步精确同步位置，以达到精确定时同步的目的。通过粗细两阶段的联合处理，可以有效提升同步性能，并降低同步误差。这一算法在仿真结果中显示，在多径瑞利衰落信道下，提出的算法在定时方差相同时，能够获得大约7dB的增益，而且能够消除误差平底效应，也即避免了信道估计性能在较低信噪比环境下的性能急剧下降。 信道估计中，消除误差平底效应是非常关键的。在多径衰落信道中，信道的时变特性常常会导致信道估计出现误差，这种误差在低信噪比的环境中可能会呈现一种“地板效应”，即信道估计性能无法继续提升甚至下降。通过上述算法，可以有效地提升信道估计性能，从而提高整个系统的传输质量。 文章中还提到，循环前缀（CP）是OFDM技术中的另一个重要组成部分。循环前缀通过在OFDM符号后附加一定长度的数据序列，可以保证OFDM符号在经过时间弥散信道后各载波间的正交性。只要循环前缀的长度大于信道的时延扩展，就可以通过循环前缀与OFDM符号的相关运算消除符号间干扰（ISI）。循环前缀的使用，极大地简化了接收端信号处理的复杂性，同时保证了系统具有较高的频谱效率。 文章指出OFDM技术之所以在通信系统中广泛应用，除了上述提到的技术优势，还因为其简单的实现方式。OFDM技术的频谱效率高，能够有效地支持宽带高速数据传输，因此被广泛应用于包括数字音频广播（DAB）、无线局域网（WLAN）、4G和5G移动通信系统等多种通信系统中。OFDM技术的优势使其成为现代通信系统中的核心技术之一。

网络拓扑故障定位在现代网络管理中扮演着至关重要的角色。有效的故障定位方法可以显著提高网络的运维效率，减少故障排查的时间，从而降低由网络故障引起的经济损失和业务中断风险。本研究提出了一种基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法，旨在利用概率理论来提高故障定位的准确性，以及通过有效的故障排除方法来提高网络性能和增强网络的可靠性。 在深入探讨这一主题之前，首先需要了解几个关键的网络拓扑概念。网络拓扑通常指的是网络中各节点以及连接这些节点的链路的物理或逻辑布局。拓扑结构对于网络的性能和可靠性都有着直接的影响，而对网络拓扑的发现和理解是实现故障定位的基础。 IP网络拓扑发现是指通过特定的算法或工具来获取网络中设备的IP地址、设备类型、接口信息以及它们之间的物理或逻辑连接关系。这一过程可以是被动的，即通过监控网络流量来实现；也可以是主动的，比如发送特定的查询或探测报文来收集拓扑信息。网络管理员通常利用这些信息来绘制网络的物理结构图或逻辑结构图，从而帮助诊断网络问题。 基于无向图的网络拓扑概率故障定位方法的核心思想是利用图论中的无向图模型来表示网络的拓扑结构。在这种模型中，网络中的设备和连接它们的链路被抽象为图的顶点和边。无向图意味着边不具有方向，即网络中的设备之间的连接是双向的。在这样的模型中，图的每个顶点代表一个网络设备，边代表设备间的物理或逻辑连接。这种表示方法简化了网络结构的描述，便于通过图论中的算法进行分析。 概率故障定位方法运用概率论的基本原理来处理网络中的不确定性和故障多发性。网络故障可能是由多种原因引起的，包括硬件故障、软件问题、配置错误或是外部攻击等。概率故障定位方法通过分析网络故障的历史数据和实时监控数据，结合网络的拓扑信息，计算出每个可能的故障点发生的概率。通过概率的高低来决定排查故障的优先顺序，从而提高故障定位的速度和准确性。 在具体实施过程中，这一方法需要收集和处理大量网络性能数据，分析数据中的异常模式，以及监测网络流量和设备状态的变化。利用这些数据，可以构建起一个网络性能的统计模型，并结合网络拓扑结构，推算出故障发生的概率。通过比较不同故障场景的概率，故障定位系统可以有效地识别出故障点，指导网络管理员迅速采取措施解决问题。 此外，随着人工智能技术的发展，基于机器学习的网络故障预测和定位技术也得到了长足的发展。这类技术可以处理更加复杂的网络环境，学习网络中故障发生的模式，提高故障预测的准确度，并可为概率故障定位提供数据支持和智能决策辅助。 本论文研究介绍的方法在理论上具有创新性，在实践中具有较高的应用价值。它不仅有助于提升网络运维的自动化水平，还为网络可靠性管理和故障预防提供了新的思路。尽管研究的实施可能面临许多挑战，包括收集准确的网络数据、模型的准确性校验和实际网络环境的适应性等问题，但这种基于概率理论和图模型的方法无疑为网络拓扑故障定位问题提供了一种有效的新途径。

现有的很多调度算法存在时间复杂度过高或调度成功率低的问题。提出一种新的调度算法(HRTSA)，提高实时任务的调度成功率。HRTSA首先通过METC策略初始化分簇，降低算法的时间复杂度；再在放置任务时根据处理器的负载均衡进行处理器负载的有效控制；最后通过任务复制调度以提高任务调度成功率。对比实验分析表明提出的HRTSA算法时间复杂度与RTSDA相比较低，调度成功率较高。