D-S证据理论是由A. P. Dempster在1967年提出的，后由G. Shafer在1976年系统化发展而成，是一种处理不确定性的信息融合方法。该理论在各种数据融合系统中得到广泛应用，尤其在需要综合多个独立证据源信息时。D-S证据理论的中心思想是通过一个数学框架将证据的综合影响量化，从而得出对某个假设的信任程度。下面详细说明D-S证据理论及其改进算法的知识点。 1. D-S证据理论的相关定义 D-S证据理论首先定义了一个识别框架U，即一个完整的、互斥的元素集合，代表所有可能的情况。在该框架下，通过基本概率分配（Basic Probability Assignment，BPA）来表示对框架内元素的信任程度。BPA用数学表达式表示为Bel:2^U -> [0,1]，满足以下两个条件： - Bel(∅) = 0； - ∑_{A⊆U} Bel(A) = 1。 其中Bel(A)即为命题A的基本概率值。 2. 信任函数和似真度函数 信任函数（Belief Function, BEL）和似真度函数（Plausibility Function, PL）是用来表示对命题真假的判断。信任函数Bel(A)表示从当前证据出发，能够确定命题A为真的最小信任度；似真度函数Pl(A)则表示命题A为真时的最大可能信任度。对于任何命题A有以下关系：Bel(A) ≤ Pl(A)，这反映了信任的不确定性区间。 3. Dempster合成规则 Dempster合成规则是D-S证据理论的核心，其作用是合成两个或多个证据。该规则如下所述： - 给定两个证据的基本概率分配m1和m2，可由Dempster合成规则计算出合成后的基本概率分配m； - 如果两个证据没有冲突（即它们共同支持某个命题），则合成后的证据会强化这种支持； - 如果两个证据存在冲突（即它们对同一命题的支持度有重叠但又不完全相同），则合成后的证据会削弱这种支持，甚至在极端情况下，如果冲突不可调和（即K趋向于无穷大），Dempster规则则无法给出合成结果。 4. 数据融合过程 D-S证据理论在数据融合中的应用，涉及到多个信息源提供的证据的综合处理。融合过程通常包括以下几个步骤： - 收集信息源提供的证据； - 对每个信息源定义基本概率分配； - 应用Dempster合成规则对各个证据进行合成； - 根据合成后的信任函数和似真度函数，得到最终对某一假设的支持程度。 5. 改进的证据组合方法 尽管D-S证据理论在理论上有广泛应用，但在实际应用中也存在不足，特别是在证据源高度冲突时，合成规则可能无法给出合理的结果。因此，学者们提出多种改进算法，例如Yager提出的修正Dempster规则，能够处理证据完全冲突的情况；还有Dubois-Prade修改法、Murphy修改法等，旨在降低证据冲突对最终合成结果的影响。 6. 应用实例 文章中提出了改进算法的例子，通过实例分析，证明了改进方法能够有效地处理那些证据间存在较大冲突的场合。改进后的算法提高了数据融合的性能和可靠性，对于实际应用系统具有重要意义。 7. 研究背景与基金项目 文章作者马志刚和张文栋来自中北大学电子测试技术国家重点实验室，他们的研究受到山西省自然科学基金项目的支持。这反映了该理论在实际研究中的重要性以及实际应用中的潜在价值。通过获得资助，该研究得以深入并可能推动相关领域的技术进步。 D-S证据理论及其改进算法是数据融合领域中非常重要的理论工具，尤其在不确定性信息处理和决策支持方面表现出了强大的实用价值。通过对该理论的深入理解和算法的改进，可以在多源信息融合系统设计、人工智能决策支持、风险评估等多个领域发挥作用。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

0-1背包问题是一种典型的组合优化问题，在计算机科学和运筹学领域中有着广泛的应用。在该问题中，有一个背包和若干物品，每个物品都有自己的重量和价值，我们的目标是在不超过背包最大承重的前提下，选择装入背包的物品，使得背包内物品的总价值最大。由于每个物品只能选择放入或不放入背包，所以被称为0-1背包问题。 动态规划算法是解决0-1背包问题的有效方法之一。动态规划的基本思想是将待求解的问题分解为若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。在0-1背包问题中，动态规划利用最优子结构和重叠子问题的特性，递归地建立解决问题的模型。具体来说，可以定义一个函数f(i,j)，表示在背包容量为j，前i个物品可选时能达到的最大价值。通过递归计算所有可能的子问题解，最终可以得到整个问题的最优解。 动态规划算法在解决0-1背包问题时存在空间复杂度较高的问题，这是因为它需要存储所有子问题的解。为了改进这一点，可以采用分治策略，将动态规划的过程进行优化，从而降低空间复杂度。分治策略是一种算法设计范式，它的基本思想是将一个难以直接解决的大问题分割成一些规模较小的相同问题，递归解决这些子问题，然后合并其结果以得到原问题的解。 在此基础上，提出了IKP算法，它是对原始动态规划算法的改进。IKP算法的提出主要是为了解决动态规划算法在解决0-1背包问题时的不足，即算法性能不佳，尤其是空间复杂度过高。IKP算法通过在算法中引入改进的策略来优化性能，降低计算复杂度。 进一步的改进，称为DKnapsack算法，是在IKP算法的基础上，进一步降低了空间复杂度。DKnapsack算法采用分治策略，将问题分解成更小的子问题，并通过递归的方式求解，从而减少了内存的使用。DKnapsack算法在运行时间和资源耗费上都比IKP算法有很大的优势，并且具有较好的时间复杂度。 此外，实验部分是对理论分析的验证，通过实际编程实现和测试上述算法，对比不同算法在相同或不同场景下的性能表现，证明理论分析的正确性。作者许薇和周继鹏通过对0-1背包问题的深入研究，提供了有效的算法改进方案，并通过实验论证了改进算法的优越性。 动态规划算法在解决组合优化问题上具有重要意义，尤其是在0-1背包问题中，它提供了一种系统化的方法来寻找最优解。通过分析动态规划算法的不足和性能瓶颈，研究者可以进一步开发出更高效、占用资源更少的改进算法，以应对日益复杂的优化问题。在实际应用中，这些算法的性能提升可以有效减少计算资源的使用，加快问题求解的速度，对提升系统效率有着重要的贡献。

针对自动化控制系统中PID控制器参数整定困难的问题，提出了基于粒子群算法的PID控制器的设计方法，给出了具体的实验架构。采用系统参数鉴定的方式得到直流伺服发电机的传递函数，并利用粒子群算法搜寻PID参数。实验采用MATLAB仿真证明了该方法的可行性和优越性。所得到模拟结果跟遗传算法搜索PID参数的结果做比较，结果显示用粒子群算法调整PID参数所得到的运算时间比用遗传算法的运算时间要短。

### VCO电路的低功耗设计要点 #### 1. VCO的定义和重要性 压控振荡器（VCO）是无线通信和光纤通信系统中的核心组件，特别是在PLL（锁相环）、时钟恢复电路和频率综合器中扮演着至关重要的角色。VCO的主要性能指标包括中心频率、频率调节范围、频率稳定度、电压-频率转换线性度、相位噪声、输出振幅、功耗等。 #### 2. VCO的研究趋势 VCO的研究趋势集中在降低其相位噪声、功耗、频率稳定性和操作电压上。当前，LC谐振网络VCO普遍使用CMOS工艺，并且越来越多的研究者开始关注在CMOS工艺下设计低功耗、低噪声、具有宽频率调谐范围的差分耦合VCO。 #### 3. VCO的基本电路结构 VCO的基本电路结构一般包括振荡器核心、选频谐振网络和反馈网络。LC电路结构在选频谐振网络中设置为有源或无源放大器网络的负载。为了补偿LC谐振网络中的能量损耗，通常需要产生负阻抗。在实际LCVCO中，通过有源器件产生负阻抗来补偿集成电感和可变电容的功率损耗，这种负阻抗可以通过差分对管组成的反馈电路来实现。 #### 4. 负阻差分振荡器的设计 负阻差分振荡器通常由两对互补交叉耦合管对构成，这样的结构可以为电感提供负阻抗。两个PMOS和两个NMOS管分别串联在各自支路，并工作在饱和区。通过尺寸对称优化的NMOS与PMOS管，可以进一步优化电路性能。 #### 5. VCO的起振条件和实现方法 所有振荡器的核心在于某个特定频率上实现正反馈的环路。振荡的条件是满足Barkhausen判据，即振荡条件为放大单元的传递函数乘以正反馈单元的传递函数等于1，并且相位偏移为2π的整数倍。在稳定振荡时，环路增益等于1，但在起振时环路增益必须大于1。 #### 6. 低功耗GHz VCO设计的实例 在文中提供的实例中，设计了一个目标中心振荡频率为2.38GHz的LC压控振荡器。该VCO采用CSMC 0.5um工艺，使用Cadence公司Virtuoso仿真工具，并以片上螺旋电感和MOS管可变电容组成谐振网络。该VCO的功耗低，同时满足DCS-1800标准的相位噪声要求，并有8%的调谐范围。 #### 7. 设计中的技术细节 电路设计中包括电源电压为5V，使用互补交叉耦合对结构来提供负阻抗，确保振荡器可以在低功耗状态下工作。此外，通过使用相位噪声、调谐范围和频率稳定性等参数的分析，证明了设计的VCO电路不仅功耗低，而且具有良好的性能指标。 #### 8. 结论 设计并实现了一款低功耗的GHz频率范围内的VCO电路，该电路采用负阻差分振荡器的基本结构，通过仿真验证了其在保持低功耗的同时，具有良好的频率稳定性和较低的相位噪声。这为未来无线通信系统中低功耗高性能VCO的设计提供了新的思路和技术参考。

微型光谱仪是随着科学技术发展而出现的一种小型化、智能化的光谱分析工具。其设计和实现满足了多学科融合和光谱测量多样化应用场景的需求。微型光谱仪的实现依赖于闪耀光栅和线阵CCD技术的结合，下面详细介绍这两项技术及其在微型光谱仪中的应用。 闪耀光栅（blazed grating）是一种重要的光学元件，它利用光栅的衍射作用，将不同波长的光分开，实现光谱的色散。在微型光谱仪中，闪耀光栅作为核心色散元件，负责将光源分解成不同波长的光谱线。闪耀光栅的设计特点是其闪耀角可根据不同应用需求调整，以优化光谱范围和分辨率。与传统折射元件相比，闪耀光栅具有成本低、效率高和体积小的优点，非常适合作为微型光谱仪的核心组件。 线阵CCD（charge-coupled device，电荷耦合器件）是一种基于硅的半导体器件，用于在光谱仪中进行光电转换。线阵CCD具有高感光灵敏度和低噪声的特性，能够准确捕捉到从闪耀光栅反射回来的光谱图像，并将光信号转换成电信号。与点阵CCD相比，线阵CCD更适合光谱仪使用，因为它一次可以捕捉整条光谱线，提高光谱采集的效率和准确性。在微型光谱仪中，线阵CCD的应用大幅度提升了光谱信息采集的速度和质量。 微型光谱仪的设计基于对称型Czerny-Turner光学结构，这是一种常用的分光系统。Czerny-Turner结构由两个凹面反射镜和一个闪耀光栅组成，能够有效聚焦不同波长的光到线阵CCD上。这种设计在保持微型光谱仪尺寸小巧的同时，还能确保较高的光谱分辨率和较宽的测量波长范围。 微型光谱仪的实时检测能力基于其硬件电路和计算机软件的协同工作。硬件电路负责将线阵CCD捕捉到的光信号转换为数字信号，然后通过A/D转换发送到计算机。在计算机端，通过编写相应的用户界面应用程序，可以实时显示图形化的光谱信息，并提供数据文件存储、以及对底层硬件采集系统的设备控制功能。用户可以通过界面轻松地查看光谱数据，进行必要的分析和处理。 微型光谱仪相较于传统大型光谱仪具有明显的优势。它小型化、集成化、多功能，对环境要求低，且价格低廉、稳定可靠、使用方便。这些特性使得微型光谱仪在实验研究和工程应用中具有重要价值。例如，它可以便捷地集成到其他系统中作为模块化功能使用，适合于需要现场实时监测和移动性强的应用场景。此外，微型光谱仪还便于二次开发和拓展，可根据不同的实际需求进行相应的修改和组装。 微型光谱仪的应用领域非常广泛，包括但不限于工业生产中的质量监控、生物医学领域的临床诊断、环境监测、食品安全检测等。在工业机电一体化的生产线上，微型光谱仪可作为现场实时监测工具，提高生产效率和产品质量。在科研领域，微型光谱仪可用于实验研究，提供实时、精准的光谱数据。 微型光谱仪的设计和应用也面临一些挑战。如何在保持微型化的同时不牺牲光谱分辨率和测量准确性，是研究人员需要解决的问题。此外，微型光谱仪的校准和维护也是影响其应用性能的关键因素，需要开发简单有效的校准方法和稳定的硬件设计。 微型光谱仪通过闪耀光栅与线阵CCD的结合，实现了传统光谱仪的微型化和智能化，满足了现代多学科交叉应用中对于光谱测量工具的多样化需求。未来，随着相关技术的进步和应用领域的拓展，微型光谱仪将展现出更广阔的前景。

CDMA（码分多址）技术是一种广泛应用于无线通信系统的扩频技术，它允许在同一频率信道上多个用户同时进行通信。为了实现有效的通信，CDMA系统使用了伪随机序列来区分不同的用户信号，其中m序列和Gold序列是两种常用的伪随机序列。 m序列，全称为最大长度序列，是一种周期最长的线性反馈移位寄存器序列。它具有良好的自相关性和互相关性，即序列与其自身的相关结果接近于序列长度，而与其他不同序列的相关结果接近于零。这些特性使得m序列特别适合用作扩频码。由于m序列是二进制序列，它的生成器由一组线性反馈位的移位寄存器和反馈多项式组成。m序列的优缺点是实现相对简单，但是序列的数量受限，且当有多个用户同时使用时，容易出现干扰。 Gold序列是由两个线性反馈移位寄存器产生的m序列组合而成的序列。相较于单个m序列，Gold序列有更大的地址空间，也就是说，能够生成更多的不同序列。此外，Gold序列具有三值自相关特性，即除了与自身的相关结果接近序列长度外，与其他Gold序列的相关性结果不是零就是序列长度的一定比例。这使得Gold序列在多用户通信中具有更好的性能。尽管如此，Gold序列的实现复杂度略高于单个m序列。 文中提到的仿真研究主要是对比m序列和Gold序列在不同信噪比（SNR）条件下的误码率。仿真是用Matlab软件来完成的，仿真的目的是为了评估这两种序列在实际通信工程中的性能。仿真结果表明，在低信噪比和中信噪比的情况下，Gold序列的误码率低于m序列。这可能是因为Gold序列具有更多的序列组合和较优的自相关性能。但是在高信噪比条件下，二者的性能相差不大，这说明在信噪比较高的环境中，序列的选择对于通信质量的影响会减小，系统的总体性能更多地依赖于其他因素，如调制解调器的设计等。 当信噪比继续提高时，可以看到m序列和Gold序列的误码率都趋于稳定，这是因为信道噪声对于系统性能的影响已经很有限，系统的误码性能主要由硬件缺陷或其他非噪声因素决定。 文章的研究对于无线通信尤其是CDMA通信系统的工程设计和性能分析具有重要的理论和实际应用价值。通过仿真分析伪随机序列的性能，可以帮助设计者和工程师选择合适的扩频序列，以提高通信系统的性能和容量。同时，对于3G通信和军用雷达等对通信质量要求极高的领域，Gold序列由于其优秀的性能而受到重视，其在这些领域的应用研究值得进一步深入。

小波分析是一种时频分析方法，它的核心思想是通过一系列不同尺度的小波基函数来分析信号，这种方法在处理非平稳信号方面具有独特的优势。非平稳信号指的是那些在时域内频率特性发生变化的信号，例如在电机故障诊断中经常遇到的突变信号和噪声。传统傅里叶变换在分析这类信号时存在局限，因为它只能提供信号的频率分布，而不能在时间域上对信号进行局部化分析。 小波变换能够弥补这一不足，它可以在时域和频域上同时实现对信号的局部化处理。它允许信号的多尺度分解，通过选择合适的小波基函数和尺度因子，能够在不同的时间尺度上对信号进行细致分析。这种特性使得小波分析非常适合于电机故障诊断中信号奇异性（即信号变化的突变点）的检测。小波分析能够有效地定位和检测出信号中的突变点，这对于故障诊断来说至关重要，因为故障往往伴随着信号的突变。 在电机故障诊断领域，常见的故障类型包括定子故障、转子故障和轴承故障等。其中，定子故障由于绝缘损坏而导致的匝间短路故障较为常见。小波分析能够在电机振动信号中检测到这些故障引起的突变信号，通过对采集到的信号进行小波包分解，然后利用分解后的小波系数重构信号，并计算各频段的能量特征值，提取出故障特征。这有助于精确地诊断出故障发生的时间以及故障类型。 小波变换在信号奇异性的检测中通常以卷积的形式来定义。通过选取适当的光滑函数，可以构建小波变换模型。常见的光滑函数包括高斯函数或基数B样条函数。小波变换能够分析信号的奇异性，即信号的局部变化特征。它可以识别出信号中的突变点，这些点对应于信号快速变化的部分。小波变换的模极大值通常对应于信号的快速变化部分，而模极小值对应于信号的缓慢变化部分。 然而，在实际应用中，小波变换对时间定位的准确性依赖于光滑函数尺度的选择。尺度越小，对信号的时间定位越精确，但同时噪声的影响也越大。在小尺度下，小波系数容易受到噪声的干扰，导致伪极值点的产生。相反，在大尺度下，虽然噪声得到了一定的平滑，但同时也会导致对突变点定位的偏差。因此，在利用小波变换来确定信号突变点时，需要在不同的尺度下综合分析，以避免交迭干扰，并得到准确的定位结果。 小波分析的这些特点使其在电机故障诊断中显示出极大的应用价值。通过对信号的细致分析，能够及时发现电机中的早期故障，有效突破了传统信号处理方法的局限，为电机故障的早期预防和维护提供了有力支持。同时，小波分析在其他领域的应用也日益广泛，如图像处理、生物医学信号分析等，它已成为现代信号处理不可或缺的工具之一。

为了建立小型轴流风机的设计方法，对叶轮直径为36 mm的轴流风机进行了设计，制造和测试。 特别地，为了研究叶片帘线长度和叶片厚度的差异对性能特征的影响，研究了由设计的具有不同叶片形状的轴流风扇获得的性能特征。 此外，通过使用CFD，可以看到与实验相同的流场。 已经发现，通过薄化叶片厚度和延长叶片弦长，可以提高叶片的升力，并在高流量区域提高性能。

光电探测技术是一种利用光电效应将光信号转换为电信号的技术。光电倍增管（PMT，PhotoMultiplier Tube）是一种利用光电效应工作的电子器件，广泛应用于高灵敏度和高速光信号探测。光电倍增管具有高灵敏度、高响应速度和较大的接受面积等特点，能够探测微弱的光信号以及快速脉冲光信号。光电倍增管的基本工作原理是利用光电效应和次级电子发射的倍增过程。当光子入射到光阴极上，会产生光电子，这些光电子被电场加速并聚焦到第一个倍增极上，每个光电子在倍增极上产生3~6个二次电子，经过一系列倍增极的增益作用，最终在阳极收集到10^4~10^9个电子，从而输出较大的光电流。 在设计光电倍增管的应用电路时，需要考虑多个方面，以确保电路设计合理并能够有效地放大和处理光电倍增管的输出信号。通常，光电倍增管的应用电路包括负高压偏置电路、阳极电流I/V转换电路和同比例放大电路。负高压偏置电路能够为光电倍增管提供适当的电压，使得电子加速和倍增过程能够顺利进行。阳极电流I/V转换电路用于将收集到的电流信号转换成电压信号。而同比例放大电路则是将I/V转换后的电压信号进一步放大，以便后续的信号处理。通过对各个部分电路的精确设计和优化，可以得到较高的信号放大能力，并减小与实际测量结果的误差。本文的设计仿真结果与实际实验测得的输出电压误差为0.781mV，显示出电路设计的高精度和可靠性。 根据本文的介绍，光电倍增管的外围电路设计是否合理，会直接影响到探测器的工作范围和效果。外围电路需要根据探测系统的具体要求来进行设计，以确保光电倍增管的工作性能可以得到充分发挥。常见的光电倍增管类型包括直线聚焦型、环状聚焦型、百叶窗非聚焦型、盒式非聚焦型等，不同的类型适用于不同的应用环境和要求。 在20世纪80年代之后，光电倍增管进入快速发展的阶段，出现了各种结构和功能的光电倍增管。光电倍增管的应用范围非常广泛，包括医学成像、高能物理实验、天文学观测、核辐射监测等领域。由于其在探测微弱光信号方面的能力，光电倍增管成为了闪烁体探测器中不可或缺的组成部分。在实际应用中，根据探测器的特定需求，对光电倍增管的外围电路进行精心设计和调整，可以极大地提高探测器的性能，满足科研和工业应用中的高标准要求。