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自动摘要，就是从文章中自动抽取关键句。人类对关键句的理解通常是能够概括文章中心的句子，而机器只能模拟人类的理解，即拟定一个权重的评分标准，给每个句子打分，之后给出排名靠前的几个句子。基于 TextRank 的自动文摘属于自动摘录，通过选取文本中重要度较高的句子形成文摘。 我们是要抽取关键句，因而是以句子为基本单位。使用 TextRank 提取摘要的整个过程如下： 预处理：将文本分割成句子 S1,S2,⋯,SmS1,S2,⋯,Sm，以句子为节点构建图。 计算句子相似度：对句子进行分词、取停用词等处理，以便于计算任意两个句子之间的相似度。将计算好的句子相似度作为两个句子构成的边的权值。 句子权重：根据公式，迭代传播权重计算各句子的得分。 抽取文摘句：得到的句子得分进行倒序排序，抽取重要度最高的 N 个句子作为候选文摘句。 形成文摘：根据字数或句子数要求，从候选文摘句中抽取句子组成文摘。

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经典CIC抽取滤波器处理宽带信号时幅频响应不理想，满足带外衰减指标时，通带衰减过大，难以满足抗混叠性能要求。针对该问题，提出了一种改善性能的方法，在已有的分级抽取滤波器的基础上利用锐化技术提高滤波器阻带衰减，并利用补偿滤波器在采样率降低后对通带进行额外补偿，减少计算量的同时使带内更平坦。仿真分析表明，改进后的滤波器的通带衰减度均大于-0.002 dB，阻带衰减小于-57 dB，抗混叠性能优良。

此为kettle工具的一个pdf文档说明手册，仅供参考，备注：Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化工具。

针对传统CIC抽取滤波器处理宽带信号时，阻带衰减满足要求，通带衰减过大的问题，提出了一种改进CIC抽取器的设计方法；在分级抽取滤波器的基础上用锐化技术改善滤波器通阻带衰减，采用内插二阶多项补偿函数对通带进行额外补偿，使带内更平坦，并利用多相分解的方法降低了抽取滤波器采样率；仿真验证了改进型滤波器具有更好的通、阻带特性。最后在FPGA上实现这个改进型CIC滤波器的设计，并进行了时序仿真和综合验证。