（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

研究了在PLC或运动控制器在微多轴同步运动时，如何通过一条5次方曲线，将从轴的位置运动更光滑平顺。   现在一般伺服运动中，如果是控制电机走固定位置的方式，上位控制系统PLC一般都是让伺服走一个梯形的位置块。这种模式都是单轴的运动模式，在这种情况下，每个轴的运动都是独立的，而不是关联的。在这类运动方式下，如果要将2个轴或者多个轴的运动建立联系，只能通过上位PLC将2个轴或多个轴进行逻辑关联。   例如在某个时间节点，PIC通过逻辑判断要某2个轴一起运动，则发出一个触发信号，触发2个轴开始运行先前设定好的速度指令或者位置指令。但是在这个模式下，一旦PLC发出触发指令后，2个轴就开始各自进行运动，在完成当前运动前，PLC是无法进行过程干预，或者2个轴之间是无法进行速度或者位置关联的。所以，这类模式是无法保证过程中的2个轴的关联性。   如果在运行的过程中，任意一个轴的速度有变化，或者位置有波动，其他轴是无法获知这个情况，还是会根据之前的设定继续完成该步骤。

可以求任意底数的N次方，不会有溢出现象，要求底数是实数，底数可以是小数，指数是实数，整数。

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分别用蛮力法、分治法、减治法求a的n次方，并比较运行时间

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十次方社交平台 《十次方社交系统》采用目前主流的微服务系统架构 SpringBoot+SpringCloud+SpringData进行开发，前端技术采用Vue.js 。系统整体分为 三大部分：微服务、网站前台、网站管理后台。功能模块包括文章、问答、招聘、活 动、吐槽、交友、用户中心、搜索中心及第三方登陆等。 《十次方社交系统》项目融合了Docker容器化部署、第三方登陆、SpringBoot、 SpringCloud、SpringData 、人工智能、爬虫、RabbitMQ等技术。 技术架构 后端架构：SpringBoot+SpringCloud+SpringData+StringMVC（Spring全家桶） 前端架构：Node.js+Vue.js+ElementUI+NUXT 视频资料V1 视频资料V2

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在相干光通信系统中,激光器相位噪声导致信号在复平面内发生旋转,因此需要在接收端对信号进行载波相位估计和恢复。在利用M次方载波相位恢复算法进行相位估计时,简化了对相邻N个符号进行求和取平均以减小加性高斯噪声影响这一步,将由残余频偏、相位噪声及加性高斯噪声引起的总相位偏移量看作一个整体,直接估计出每个符号的总相位偏移,之后再恢复出调制相位。通过仿真比较了该算法与传统M次方载波相位恢复算法的性能,用该算法进行相位恢复后,信号的相位与原调制相位之间的误差只有10 -16 rad,而采用传统算法相位恢复后的误差可达0.3 rad,表明所提算法能够更加准确地恢复出调制相位,具有更高的估计精度。利用本文算法可在没有进行频偏补偿的条件下,直接完成相位恢复,而传统算法只能对频偏补偿后的信号进行相位恢复。此外,由于减少了求和取平均这一步,本文算法的复杂度也得到了降低。

java中虽然有BigInteger(subStr).pow(exponent)可以对一个数进行幂计算，但是由于内存大小的限制，即使内存为2GB，对于幂数在100000以上的计算，结果会溢出，本例利用java数组解决了这个问题。