可重构天线旨在使天线能够根据实际环境的需求实时的重构天线的特性,以适应高速发展的通信技术.可重构天线按照其功能可以分为频率可重构天线、方向图可重构天线、极化可重构天线以及混合可重构天线.对近年来国内外关于可重构天线的主要研究成果进行了总结,分析了各种功能的可重构天线的设计方法.在此基础上,对可重构天线的研究前景进行了展望.

基于DMSP／OLS夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子，在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区，首先获取2010年京津冀地区人口普查数据；然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数；最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验，检验结果为：京津冀地区2010年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74％以上。此检验结

从高铁数据中分析得到高速列车的运行状况对保障高铁安全至关重要.列车的振动数据就是其中之一,这些振动数据是通过多个传感器以一定的采样频率得来的.一个1～2d的测试实验将得到GB以上的数据,因此振动数据分析之前的预处理过程必不可少,包括异常点处理、消除线性趋势项等.异常点处理是指先用通用规则发现异常点,并用其邻近的数据点来恢复它的值.线性趋势项是指测试设备的原因使得采集的数据有一个线性的偏移,不处理偏移,则误差将会进一步累积.传统的振动数据预处理方法是顺序逐个处理文件,处理时间长,不能满足要求,且受内存的限制

对3PSS并联机构的运动特性进行了深入地分析,从理论上证明了该机构的动平台的运动为平动,并应用虚拟样机技术进行了验证。接着又进一步分析了动平台的运动空间,给出了动平台运动空间的理论分析的解析描述,并绘制出了动平台运动空间的三维几何图形,这为动平台的运动轨迹规划奠定了基础。

针对并联机器人在设计过程中的约束变量多、干涉情况复杂和设计周期长等问题，进行电动六自由度并联机器人结构参数设计与仿真的研究-以Stewart并联机器人为例，对并联机器人工作空间的两种求解方法进行了分析。首先利用几何法求解出其工作空间，然后提出一种基于虚拟样机技术求解其工作空间与承载能力的方法。这种方法利用Pro/E软件进行三维设计，将三维造型导入Adams软件中进行动态仿真。仿真结果表明，该方法在保证仿真结果可靠性的前提下，可避免烦琐的计算，缩短设计周期。

空分复用多用户多输入多输出(MIMO)系统具有很高的频谱利用率,由于其系统结构和所处的信道环境的复杂性,使得用户间缺乏协作关系,当用户间干扰消除有残差或信道估计不准确时,传统线性接收机不能获得理想的检测效果.针对这一问题,利用每个用户的自身信道对多用户系统用户端信道进行扩展重构,给出一种高效的基于最小化均方误差(MMSE)准则的检测算法,此算法利用扩展后的信道对用户端接收机进行优化,不仅易于实现,还可以获得较好的误码率性能,有效的减少了多用户干扰消除后的残差和信道估计误差对检测算法的影响.仿真结果表明了所

针对多生理参数的无创采集和移动传输需求，设计了基于Android平台的血氧饱和度、血压和心电等多生理参数检测系统．根据多生理参数的不同特性，通过定时中断模式，结合Android JNI和Linux驱动接口实现多生理参数无创硬件采集和无线实时传输，同时采用MVC开发框架，实现多生理参数的接收、显示、统计报表和用户管理等功能．为了减少数据冗余、提高数据融合效率，在多医学传感器形成的蓝牙散射网中，采用捕鱼策略优化算法进行收缩搜索和移动搜索．实验表明，该系统能有效实现多生理参数的无创采集、移动传输和智能处理，具有

基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法。提出了一种新的求解方法,准确地计算出Lagrange乘数,给出了LSMI算法中的最优加载量,解决了对角加载技术中加载量估计难题。理论分析和计算机仿真表明,具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善,模约束参数选取得越大,性能改善越接近于最优。

Natual Language Procession.rar 自然语言处理学习包，自己备用需要自取

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。