摘要：基于植物的诊断是确定氮（N）的最重要方法之一作物的含量。 我们的目标是建立土壤-植物分析之间的关系三个发育阶段的发育（SPAD）值和氮营养指数（NNI） 水稻，并将SPAD计用作诊断工具，以预测氮素对谷物产量的响应受精。 我们确定了两个水稻的四个最上面完全展开的叶子的SPAD值在三个生育阶段以六种氮肥水平的水稻品种，并研究了两者之间的关系SPAD值和NNI。 秀水的临界氮浓度（Nc）为5.31 W–0.5，5.38 W–0.49 在Hang43中，其中W是芽的总生物量。 SPAD值与NNI的相关性随叶的位置，发育阶段和品种的不同而变化。 较低的叶子似乎更多在生物量响应方面比上部叶片对氮水平敏感，可能更适合作为N状态诊断的测试样本，尤其是在引导和航向阶段。 这第四代完全膨大叶片（L4）的籽粒产量对SPAD值的依赖性显着引导阶段（R2 L4 = 2011年，R2为0.82 ** L4 = 2012年为0.72 **）。 L4的SPAD值与N饱和图（RSPAD）（R2 L4 = 0.92 **，2011年，R2 L4 = 2012年为0.77 **）和NNI（R2 = 0.96 **

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本文针对单光子雪崩二极管水下光无线通信（OWC）系统中的序列检测，开发了一种基于重要性采样的期望最大化（EMIS）算法。 更具体地说，统计学习中的期望最大化（EM）算法为序列检测提供了一个通用框架，重要性抽样（IS）方法用于评估EM算法中所需的最小均方误差估计。 理论分析表明，所开发的EMIS算法通过低复杂度的逐符号检测实现了近乎最佳的性能。 仿真结果验证了所提出的EMIS算法的有效性。

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