摘要：为减少实际阵元数目并保证不同指向角对应的波束主瓣宽度保持恒定,提出一种基于压缩感知(com-pressive sensing,CS)和二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)的方向不变波束形成(stcering-invariant beamforming,SIB)优化方法。运用CS恢复算法对阵列虚拟拓展后的稀疏阵列采集到的压缩测量信号进行恢复并计算其虚拟加权矢量。通过虚拟加权矢量设计参考波束,采用设计波束主瓣与参数波束主瓣均方误差最小条件下保证设计波束旁瓣水平最低的准则,基于SOCP方法进行方向不变波束形成优化设计。实验结果表明,提出的方法在保证方向不变恒定束宽波束形成性能的同时,减少了实际阵元数目。

摘要：针对产量数据包含大量误差的问题,首先研究分析产量数据的获取过程,从统计分析的角度,将可能造成产量数据误差的归纳为系统误差、随机误差和粗大误差。然后分别针对不同产量数据的误差来源,提出误差数据处理方法,设计并实现6种过滤器:割台状态、填充和排空延时、传感器数据异常、不切实际的产量值、局部空间的异常值、短收割段和坐标重叠。最后仿真实验表明,过滤后产量数据由随机因素引起的产量数据空间变异得到显著改善。

摘要：随着信息技术的不断发展,智慧校园建设已成为许多高校发展战略规划的重点内容,鉴于高校招生人数不断增加、传统宿舍分配方式面临着越来越大挑战的现状,设计并实现了一款基于数据挖掘技术的宿舍智能分配系统。系统将采集到的新生基本信息、性格、爱好等内容存储在SQL Server存储数据库中,使用C++进行编程,利用k-means算法将属性相近的学生安排至同一宿舍,充分尊重了学生的个体差异与个性化需求,有效提高了宿舍分配满意度。经实验,系统运行情况良好,聚类效果明显,符合课题要求。