基于分布式大数据的Expectile回归分析

为应对分布式大数据对传统统计建模分析带来的巨大挑战,考虑Expec tile回归模型以实现基于分布式大数据的有效数据处理和统计推断.其新颖之处在于对分布式存储于每台机器中的数据,分别应用Expectile回归,再通过平均方法聚合这些回归结果并进行综合推断.在算法上,考虑在处理大数据计算中热门的交替方向乘子算法(ADMM)基础上,提出了分块ADMM算法,该迭代算法易于并行计算,结果稳健,而且可以显著减少存储大数据所需的容量.不仅基于分布式大数据的Expectile回归模型的参数估计具有良好的有效性和渐近性质,而且数值模拟和实证分析也都验证了该方法在处理分布式大数据时的有效性.     

△∑转换器中的转换时延

小信号传感器通常生成慢速移动的DC信号。对这类传感器来说,△∑ADC就可以作为完整的高分辨率、低噪声解决方案,而无需大部分模拟输入电路。一些系统采用多个传感器,这些传感器要求输出端带多路复用器的高分辨率、低噪声ADC相匹配。例如,汽车诊断应用就是一种多路夏用传感器系统,其通过焱多小信号传感器监控温度、胎压、气囊就绪情况等（如图1所示）。     

在LTspice/SwitcherCAD Ⅲ中采用变压器

关于LTspice/SwitcherCAD Ⅲ LTspice/SwitcherCAD Ⅲ是一款具集成原理图捕获能力的强大SPICE仿真工具.     

采购集市

嵌入式系统：TI全新eZ430开发工具目标板;HOLTEK推出语音微控制器OTP方案;世强电讯推出Silabs MCU专用手持编程器;电源/电源管理：TI电压电平转换器无需方向控制信号;瑞萨发布第二代“集成驱动器MOSFET”。[编者按]     

预警卫星对弹道导弹航迹捕获算法

对弹道导弹目标捕获方法是空间预警系统的关键技术。该文通过对导弹推力加速度的分析,提出了目标在像平面的非线性运动模型。通过概率数据关联(PDA)求得等效的似然函数,利用Lagrange乘数法求得最佳的加权概率,使得对数似然比函数最大。结合量测的灰度信息,改善了其在低SNR情况下的检测性能。Monte-Carlo仿真验证了该方法的目标航迹检测性能和目标状态估计精度,仿真结果表明该方法在两方面都优于原有方法,适用于低SNR情况下预警卫星对弹道导弹目标捕获。     

FTTH业务情景中数据链路层故障实例分析

本文从内蒙古广播电视网络集团有限公司正在采用的光纤到户数据网络接入场景入手,结合数据接入宽带的实际运营维护情况,对宽带数据业务中常见的数据链路层故障实例进行分析,并提供了解决思路.     

基于小波变换的车辆驾驶室低频振动噪声消噪处理方法

汽车内部噪声多为低频声响,为了消除车辆驾驶室的低频振动噪声,提出低频振动噪声消噪处理方法。利用大数据技术挖掘驾驶室内低频振动噪声信号数据,并获取信号特征,再利用小波变换的方法进行滤波去噪,实现低频振动噪声的消噪处理。实验表明,所设计的方法具有较好的去噪效果,可以有效控制车辆内部的低频噪声。     

大数据时代计算机网络信息安全分析

在万物互联的大数据时代,网络安全国际化、泛在化、复杂化等特征日趋明显,计算机网络信息安全问题日渐凸显,成为影响计算机网络正常运行的重要因素。对此,从网络安全意识、网络安全管理制度、网络安全队伍建设等方面,分析计算机网络信息安全问题,如硬件运行失效、系统漏洞增多、病毒攻击频繁等,提出计算机网络信息安全的应对策略,如提升安全意识,完善安全制度和技术,升级安全系统,以及修复安全漏洞等。     

基于无标签数据的音源分离

音源分离目前大多采用有监督的深度学习方法,这种方法往往需要利用大量的标签数据进行建模。然而,实际中标签数据并不容易获取且价格昂贵。针对无标签数据的音源分离只能采用有意义的先验知识来弥补标签数据的不足,对此,提出一种基于先验知识的U-Net模型。它既不影响现有卷积体系结构的网络复杂性,也不影响其收敛行为,但能显著改善分离后的音频质量。实验结果表明,所提出的方法的分离效果比传统模型更好。