2023年换一种方式作文十篇(通用)

在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧

换一种方法字换一种方法会更好篇一

不久，一场大雪降临了，橄榄树身上都是翠绿的叶子，雪堆积在上面，最后由于重量太大把树枝压断了，橄榄树的美丽也遭到了破坏。而无花果树由于叶子已经落尽了，全身简单，雪穿过树枝落在地上，结果无花果树安然无恙。

外表的`美丽不一定适应环境，有时是一种负担，而且往往会为生存带来麻烦或灾难。

相反，平平常常倒能活得自由自在。

所以，不如放下你外表虚荣的美丽，或者是不实的身份和地位，踏踏实实地去体会真实简单的生活，相信这样你将获得更多的乐趣。

换一种方法字换一种方法会更好篇二

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（19）中华人民共和国国家知识产权局

（12）发明专利申请

（10）申请公布号

cn111096378a

（43）申请公布日 2020.05.05（21）申请号cn201811255352.6

（22）申请日2018.10.26

（71）申请人新会区会城陈皮村美和商行

地址529100 广东省江门市新会区会城茶坑村银洲围(银湖大道东9号)4号车间b76（72）发明人黄培辉

（74）专利代理机构广州骏思知识产权代理有限公司

代理人龙婷

（51）

权利要求说明书说明书幅图

（54）发明名称

一种陈皮小青柑花茶及其制备方法

（57）摘要

本发明公开一种陈皮小青柑花茶及其制备

方法，是由以下重量份的组分组成：陈皮5～10

份、小青柑5～12份、金银花3～6份、玫瑰花干

4～8份、茉莉花干4～8份、普洱茶3～6份、薄

荷叶3～5份。本发明的一种陈皮小青柑花茶的原

料来源广，生产成本低，所制得的陈皮小青柑花

茶口感好、味甘、饮用效果酸甜爽口、清热解

渴，同时还具有润喉、润肺、化痰止咳、健脾理

气、消食化积、促进食欲、解酒、降血脂、防便

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换一种方法字换一种方法会更好篇三

他出生在美国新泽西州一个贫穷的外来移民家庭。

从小他是个腼腆内向的孩子，和他一样大的孩子都不喜欢和他在一起，因为他什么也不会。

每次考试，他都是倒数前几名。老师不想让他回答问题，因为他总是羞涩地说不知道。大家认为他是笨蛋，是个白痴。伙伴们嘲笑他，说他永远和失败在一起，是失败的难兄难弟。邻居们说，这个孩子将来注定一事无成。父母听到这样的话，暗暗为他担心。

他努力过，可是收效甚微，自己在学业方面取得的进步近乎为零。但是，他还是在不断加班加点苦读。

每天，他醒来后都害怕上学，害怕被嘲笑。周末，他坐在自家的门前，看着草地上喜笑颜开的男孩们，感到自己的未来一片渺茫。

时间在一天天地流逝，而学校也在考虑劝其退学。

一次，他看到一个老人为了一张被老鼠咬坏的一美元钞票而痛哭不已。为了不让老人伤心，他悄悄回家将自己平时积攒的硬币换成一张一美元的钞票，交给了老人，说，这是他用魔法变回来的。老人激动不已，说他是个善良聪明的孩子。

父亲知道这件事后，认为自己的孩子还不是个笨到家的人。接下来的这天，是他永远不会忘记的。

父亲要带他出门，目的地是波士顿。他说，我们坐汽车可以到达。父亲说，那我们坐汽车吧。可是，在中途的一个小站，父亲下车买东西忘记了汽车出发的时间。就这样，汽车在他喊叫声中呼啸而去。他很害怕，心想这下怎么办，没有汽车，父亲怎么能到波士顿呢？波士顿汽车站到了，他下车时却看到父亲正在不远处等着他。他快速跑了过去，扑进父亲的怀抱，诉说一路的忐忑不安，害怕父亲到不了波士顿，并惊讶父亲是如何到达的。

父亲说，我是骑马来的。

是这样的！他惊讶不已。父亲说，只要我们能到达目的地，管它用什么方式呢，孩子，就像你学业不成功，但并不代表你在其他方面不能成功，换一种方式吧！此时，他猛然醒悟。

随后，他看到很多人为了自己的理想不能实现而痛苦不已，就想假如自己用魔法帮助他们实现，即使是假的，但起码从精神上减轻了他们的痛苦。

从此，他对魔术表现出浓厚的兴趣，并跟随一些魔术师学习魔术。

他克服心中的怯懦，为自己的梦想开始奋斗。他为了实现自己的梦想而进行的努力受到了父母的鼓励。

教他魔术的老师发现他在这方面具有很高的悟性，学东西很快，而且每次在原有的基础上都能创新。很快老师的技巧便被他学光了，他不得不换老师。就这样，短短的两年时间里，他换了四个魔术老师。

他就是大名鼎鼎的魔术师大卫？科波菲尔，一个匪夷所思的成功人士。

有人问他是怎么成功的，大卫？科波菲尔说，父亲告诉我，成功对我们来说好比是个固定的车站，我们在为怎么到达而绞尽脑汁，大家都在争夺汽车上的座位，没有得到座位的人不得不等下一班汽车，可是，为什么我们不能骑马或者乘轮船去车站呢？这样，我们不是也到达了吗？只不过我们换了一种方式。

最后，大卫.科波菲尔又说，后来我知道，这一切是父亲安排好的，其实那个小站离波士顿很近，骑马竟然比坐汽车还快，所以父亲到得比我早。

道理浅显易懂，可是真正理解它，并付诸行动的人却很少。

亲爱的朋友们，当你发现自己的孩子不断努力仍然不能取得成功时，你是否可以告诉孩子换一种方式呢？如果你这样做了，说不定你的孩子会离成功更近。

换一种方法字换一种方法会更好篇四

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摘 要：检测数字图像复制—粘贴型篡改是目前研究热点之一。多数复制—粘贴篡改检测方案只对刚性平移篡改具有较好的检测精度，无法有效应对更复杂的几何变换和常规信号攻击。为优化数字图像复制—粘贴篡改检测效率和精度，首次提出一种使用极坐标复指数变换（pcet）与一致性敏感哈希（csh）的高效检测算法。首先，计算滑动窗口pcet系数，将其作为不变的图像局部特征;然后，根据这些特征，利用csh算法快速、精确地匹配大量密集分块;最后，使用基于密集线性滤波的后处理算法消除匹配结果中的错误匹配并定位重复区域，得到最终检测结果。根据实验结果可知，该算法不仅检测精度平均提高12.06%，而且处理时间平均缩短315.64s。因此利用对几何变换和常规信号攻击鲁棒的pcet系数刻画图像局部特征，并采用基于图像一致性的快速高精度匹配算法csh，可有效优化复制—粘贴篡改检测精度和效率。

关键词：复制—粘贴型篡改;图像矩;区域复制;旋转不变

0 引言

圖像作为人类最重要的信息来源之一，在群体和个人意见形成过程中扮演关键角色。然而，现代图像处理软件（photoshop、gim）及个人电脑和终端的快速推广，使人们可以极低的成本篡改数字图像内容。这对数字图像可靠性产生了严重威胁，若篡改的图像应用于关键场景，可能导致严重的社会后果。

复制—粘贴篡改是一类常见的图像篡改手段，其中图像一个或多个区域被复制并粘贴在同一图像中的其它位置，其目的是隐藏或强调感兴趣的对象[1]。尽管该篡改过程非常简单，但由于图像存在同源性和差异性，检测难度较大。在过去的10年中，多个复制—粘贴篡改检测方案被提出[2- 3]。它们基本遵循一个通用框架：特征提取、特征匹配和后处理。根据是从每个像素中提取局部图像特征，还是仅从某些选定特征点中提取特征，检测方案可分为两大类：基于块的方法和基于特征点的方法。其中，基于特征点的方法因为特征点稀疏性，检测结果通常不如基于块的方法精确。对基于块的方法，现有文献更多关注特征提取和匹配两个阶段。

在特征提取方面，不同的篡改检测方法使用不同的变换描述图像块。常用变换方法包括离散余弦变换（discrete cosine transform，dct）[4]、离散小波变换（discrete wavelet transform，dwt）[5]、傅立叶变换（fourier transform，ft）[6]、主成分分析（principal component analysis，pca）[7]和奇异值分解（singular value decomposition，svd）[8]。但是，这些特征在旋转和缩放攻击下非常脆弱。因此，出现新算法使用更复杂的几何不变变换，如hu矩（hu moments）[9]、泽尼克矩（zernike moments，zm）[10]、傅里叶—梅林变换（fourier-mellin transform，fmt）[11]和极坐标余弦变换（polar cosine transform，pct）[12]。这些方法在抵抗几何攻击方面表现出更出色的检测精度。

在特征匹配方面，大量图像块 （105～106） 需进行匹配以揭示篡改。传统匹配算法主要包括暴力搜索、字典排序、kd树和局部敏感哈希算法（locality sensitivity hashing，lsh）[13]，通常需高昂的时间成本。这主要是因为这些技术是通用的，并非专门用于篡改检测任务，还忽略了该领域一项重要的先验知识：自然图像平滑性和自相似性意味着领近像素最近邻在空间上很大可能也彼此接近。受此启发，一些更适用于复制-粘贴篡改检测的匹配算法受到关注，包括patchmatch [14]和一致性敏感哈希算法（coherency sensitive hashing， csh）[15]。由于充分利用了先验知识，这些对特征点位置敏感的新颖匹配策略在时间效率方面大幅度领先于其它方法。

为优化数字图像复制—粘贴篡改检测效率和精度，本文首次提出一种使用极坐标复指数变换（pcet）[16]与一致性敏感哈希（csh）[17]的高效检测算法。首先，计算滑动窗口pcet系数，并将其作为不变的图像局部特征;然后，根据这些特征，大量密集分块由csh算法快速、精确地匹配;最后，使用密集线性滤波（dense linear fitting，dlf）[14]处理算法消除匹配结果中的错误匹配，并定位重复区域，得到最终检测结果。根据实验结果可知，该算法不仅可大幅提高检测精度，还可极大压缩基于块的检测算法时间成本。

1 复制—粘贴篡改检测算法

1.1 极坐标复指数变换

极谐变换 （polar harmonic transforms，phts） 由yap等[16]于2010年提出，是一种定义域为单位圆的新型正交矩。phts包括极坐标复指数变换 （pcet）、极坐标余弦变换 （pct）和极坐标正弦变换 （polar sine transform， pst）。本文聚焦于pcet。

由式（7）可知，将图像旋转一个角度后的pcet的模与原始图像pcet的模相等。

1.2 一致性敏感哈希算法

一致性敏感哈希（csh）算法 [17]扩展于lsh算法和patchmatch算法，可达到快速匹配图像片段的效果。lsh基于图像哈希算法，它会将相似的图像块投影到相同的桶 （bin）中，因此算法可在桶中找到匹配圖像块。lsh匹配精度虽然很高，但需高昂的计算成本。patchmatch算法则基于图像一致性，在自然图像中迭代地进行最优偏移向量估计，并利用一致性获得全局最优的匹配偏移。由于使用了先验知识，算法计算复杂度很低，但有随机性和匹配误差大等缺点。csh是lsh和patchmatch的融合算法，首先csh使用lsh查找初始匹配图像块 （而不是使用patchmatch的随机初始化） ，然后再利用patchmatch在图像中具有一致性的区域拓展正确匹配 （而不是仅使用csh的图像哈希） 。通常，csh匹配时间远少于patchmatch，且匹配精确也更高。显然csh对于自然图像篡改检测任务非常有效。

csh算法流程可分为两大部分：建立索引和搜索。算法输入是特征矩阵[a]和[b] （[a]和[b]可以相同） ，[a]为源，[b]为目标，输出是近似的最近邻域（approximate nearest neighbor fields，annf）。

1.2.1 索引建立

如此操作直至穷尽[pb]中的所有元素。

在上述搜索流程中，生成最近邻候选集[pb]是关键操作。为简化讨论，首先引入几个标记。定义哈希函数为[g]，由该函数生成的哈希表为[t]。此外，将哈希函数[g]分为[ga]和[gb]：当对[a（b）]中的块[a（b）]进行哈希时，哈希函数[g]标记为[ga（gb）]，生成的哈希表记为[ta（tb）]，并引入[ga]（[gb]）的逆运算[g-1a]（[g-1b]）。块[p]的上、下、左、右邻接块分别记[top（p），bottom（p），left（p），right（p）]。[a]中的块[a]在[b]中目前已知的最近邻块记为[cand（a）]。

csh算法匹配候选技术基于以下4个定理，其中，[a，a1，a2]是[a]中的块，[b，b1，b2]是[b]中的块。

定理1：如果[ga（a）=gb（b）]，则[b]是[a]的一个 （最佳） 候选。

定理2：如果[b]是[a1]的候选，并且[ga（a1）=ga（a2）]，则[b]也是[a2]的候选。

定理3：如果[b1]是[a]的候选，并且[gb（b1）=gb（b2）]，则[b2]也是[a]的候选。

定理4：如果[b]是[left（a）]的候选，则[right（b）]是[a]的候选 （该定理对于right/left top/bottom和bottom/top对同样成立） 。

上述4项定理出自lsh和patchmatch算法假设，其中定理1至定理3源自lsh，依赖于表示空间，定理4出自patchmatch，依赖于一致性。以这4条定理为基础，csh算法定义了3种匹配候选方式，其公式定义和直观表示分别见表1、图3（彩图扫描osid码可见），该定义对于类型2，top/bottom对同样成立。

图3中，红色箭头表示哈希函数[g]（请注意箭头方向和表1公式定义之间的对应关系） ，绿色箭头表示目前已知最近邻块[cand（ ）]，[a]中的浅蓝色块表示[a]，[b]中紫色块并集是[a]的最近邻候选集[pb]，在[a]和[b]中间的哈希表[t]实际上是由[ta]和[tb]合并得到的，[ta（tb）]的宽度指哈希表中每个桶最多可储存的块数，设置为[k]。则在理想情况下，类型1和类型3每个类型将贡献[k]个候选块，类型2中left/right对和top/bottom对每对将贡献[k+1]个候选块，因此[pb]的势最大为[4k+2]。

可以看出，csh的3种匹配候选方式融合折中了lsh与patchmatch的匹配方式，这使得csh算法高效且精确。通过3种匹配候选方式，[a]中的任意块[a]都得到了自己最近邻候选集[pb]。

1.3 算法流程

步骤1：将给定的彩图原始图像变换为灰度图像。

步骤2：计算密集分块的pcet系数 [16]，并取系数的模作为特征。

步骤3：使用csh [17]对图像块特征进行快速精确匹配，得到相应匹配结果。

步骤4：对匹配结果使用dlf算法[14]进行误匹配筛除，并使用形态学方法优化结果，最后标记篡改区域。

2 实验结果

本文实验环境为：matlab r2016a、3.60ghz 中央处理器和16gb 内存。为使实验结果更有说服力，来自grip [14]和fau [18]数据库的5幅测试图像用于本次实验。

算法參数方面，图像块大小为[25×25]、特征的最大阶数为5、匹配对最小距离为50像素、篡改区域最小尺寸为图像尺寸的0.002%。

图4给出了相关实验结果，其中第一列是原始图像、第二列是篡改图像、第三列是真实篡改区域、第四列是文献[19]的检测结果、第五列是本文算法的检测结果。可以看到，本文算法检测精度非常高，对各类篡改 （特别是多对象篡改） 有很强的检测能力。

3 结语

本文提出了一种新颖的数字图像复制—粘贴篡改检测方法，可同时提高检测精度和效率。该算法充分利用了pcet和csh技术优势。首先，使用pcet抽取密集图像分块的高阶特征，pcet系数对旋转具有不变性，而且低阶系数对噪声类图像攻击具有鲁棒性。相比于传统空域特征和频域特征，这有助于跨越语义鸿沟;随后，基于图像一致性这一关键先验知识，采用csh匹配图像密集域局部不变特征。较于计算机视觉领域中常规的匹配策略，csh在特征匹配速度和精度两方面均具有优势。从具体实验结果来看，本文算法不仅在检测精度上平均高出经典方案12.06%，而且在计算时间方面也比经典方案减少了315.64秒。这证明本文算法具有较好的精度和效率，图像矩方法与基于一致性的匹配算法在复制-粘贴篡改检测领域具有独特优势。

尽管本文算法对于常见的几何攻击（如旋转、缩放、翻转）具有较好的鲁棒性，但由于使用了固定尺寸的图像块，导致缩放鲁棒性仅在有限范围内可满足。下一步将联合尺度空间理论和图像矩方法，寻找一种可行的优化方法。

参考文献：

（責任编辑：江 艳）

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换一种方法字换一种方法会更好篇五

换一种方法字换一种方法会更好篇六

延边二中高中一年级十二班 金盛杰

人的一生会遇到各种各样的挫折与困难，也许有的人会自怨自艾，终了也未能寻到成功的踪迹，有的人可能一次又一次地尝试进行着，丝毫没有变动的尝试，这样的`人成功的机率也是少之又少，而有些人则会认真思考后总结失误的原因，换种思维方法从而寻找成功。

一个裁缝不小心将一位女士送来的昂贵的裙子剪坏一个洞，如果我们是那个裁缝会怎样？诚恳地向那位女士道歉，还是补上一块细密的补丁？那个裁缝可没这么做，他将裙子各处又剪了许多洞，用金丝细细地修饰，美日：金边风尾裙。那位女士没生气，还欣喜万分，对其爱不释手，又给了裁缝一大笔钱。这就是换种思维处理方法的益处，我们不应该圈禁在思维定式的条条框框中，要冲破束缚，积极思考，换种方法去弥补过错。

一位画家为了一个绘画大赛辛苦准备了两年多，就在大功告成之时，他的儿子不小心在他的画上滴了一滴墨水，他没有责备孩子，也没有气恼地把画丢到一旁，他顺着墨迹画了一条斑点狗，神奇地化解了危机，最终他得到了一等奖，获奖原因正是因为这条斑点狗生动地点缀了画面。在困难来临之际，我们不应郁郁寡欢，而是应该积极地换一种思维去思考，寻找更易于通向成功的途径。

朋友，当你遇到艰难困苦时，不要忙于放弃，也不要自以为勇敢地一次又一次地尝试、一次又一次地失败。让大脑中的思维转动起来，不拘泥一格，换种方式来努力，成功终将会出现在你的眼前。

换种思维来思考，不失为面对困难险阻的上上之策。

评语：

文章结构完整，思路清晰。能在娓娓道来中，逐步分析，层层深入，有效论证。且事例典型，论述精准，中心突出。

（延边二中语文组 宋薇薇）

换一种方法字换一种方法会更好篇七

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机加工不可避免会产生毛刺，对一些特殊结构的产品，去除毛刺相当困难，需要用特殊手段和方法加以清理，本方介绍一种对常用光饰机的改进来去除毛刺的方法。

机加工不可避免会产生毛刺，毛刺虽小，却直接影口向产品的品质，由于毛刺的存在可能导致整个机械系统不能正常工作，使可靠性、稳定性降低，当汽车变速箱内零件存在毛刺做机械运动时，脱落的毛刺会造成机器滑动表面过早磨损、噪音增大，甚至使机构卡死，动作失灵，造成安全事故；
某些电气系统在随主机运动时，会因毛刺脱落而造成回路短路或使磁场受到破坏，影响系统正常工作；
对于液压系统元件，如果毛刺脱落，毛刺将存在于各液压元件微小的工作间隙内，造成滑阀卡死、使回路或滤网堵塞而造成事故，所以各行业对毛刺去除的重视，去毛刺的方法也层出不穷，下面针对特殊产品来改进光饰机结构，提高去毛刺效果。

1.产品结构

如图，产品是个环形件，圆周有许多小孔，内圆周有花键齿，还有一条卡簧槽，在卡簧槽两侧的齿侧有毛刺。

2.去毛刺方法的选择

2.1 用手工去除效率低且容易遺漏；

2.3 如果用超声波去毛刺，而超声波主要针对一些微观毛刺，一般毛刺需要用显微镜来观察的话，就可以尝试用超声波的方法去除。对于肉眼可见的毛刺，主要看粘结的强度了，粘结强度弱的毛刺可以用超声波，本零件毛刺长硬度大，要用刀具才能处理，用超声波方法行不通。

2.4 高压水喷射以水为媒介，利用它的瞬间冲击力来去除加工后产生的毛刺和飞边，同时可达到清洗的目的。若压力不足，无法达到去毛刺的效果，压力过高虽然可以去除毛刺，存在损伤工件的危险，本产品壁薄，也不适合用高压水喷射去除毛刺。

2.5 热爆炸又名电热学去毛刺，热能去毛刺是当今世界机械制造行业公认最适合小工件大批量去毛刺的先进工艺，它采用氢气和氧气在用于处理工件的密闭工作室中混合，瞬间点火燃烧并在极短时间内与工件表面毛刺发生剧烈的热化学反应，达到去除毛刺的目的。但本工件大、毛刺硬且长，也不适合。

通过以上分析，尝试使用光饰机去除毛刺。

3.普通光饰机结构

包括底座，在底座上安装有弹簧和容器体，容器体内有环形凹槽，环形凹槽内有研磨体，环形凹槽下端设置有旋转槽，旋转槽的底部设置有连接柱，连接柱的下端横向设置有连杆，连杆的一端均固定设置在一竖直的输出轴上，旋转槽的下方设置有托盘，托盘上设置有凹槽，带动旋转槽内的零件和磨料一起振动，进而实现对零件的光饰处理，适用于各种零部件的倒角、去毛刺和改善表面粗糙度，光饰时间短，大大提高了生产进度，造价较低，提高了经济效益。

4.普通光饰机缺点

工件在容器体随研磨体一起运动翻滚，造成零件与零件之间撞击磕碰，后续无法装配，因此必须解决零件之间碰撞问题。

5.解决思路

把零件与零件隔开，避免碰撞。

6.1 把容器体底部弧状改成平底；

5.2 在普通光饰机的中间位置增加一根轴，轴端安装轴承，在轴承壳圆周外部安装产品固定板，固定板上根据产品外圆周尺寸钻孔，产品卡在孔中，固定板在研磨料中，当开动光饰机后，安装产品的固定板围绕中间轴随研磨料做旋转运动，研磨料在产品内孔穿行翻滚。

光饰机改进后结构如下：

6.使用效果

普通光饰机经过改进后，产品与产品之间不在磕碰，研磨料在产品内孔运动也起到去除毛刺的目的。

7.结论

由于产品毛刺部位特殊，采用常规方法不易去除，改进后的光饰机可以达到去除毛刺的效果。

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换一种方法字换一种方法会更好篇八

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摘要：在现代化的电子对抗环境中，人们需要面对复杂多变的信号环境，雷达信号分选处理算法是雷达侦察干扰的核心技术。通过分析脉冲分选的工作原理，提出了一种改进的目标参数综合算法，仿真了16批雷达信号，仿真结果表明该方法具有较好的分选效果。

关键词：lpi;信号分选;sdif;直方图

中图分类号：tn957.51

文献标识码：a

doi：10.15913/j ..2019.11.038

1 前言

近几年，随着雷达侦察干扰技术的飞速发展，雷达在电子对抗环境中受到的威胁越来越大。为了生存需要，低截获概率（ lpi）雷达也迅速发展起来。从反侦察、抗反辐射导弹跟踪的需求出发，lpi雷达大多采用占空比大、带宽时宽大、码形捷变等雷达信号波形技术。雷达发射机峰值功率低，载波频谱调制方法复杂，使得信号不易被敌方的侦察机截获。本文通过对时频空三维聚类算法和重频分析算法的分析，提出采用一种改进的直方图方法进行pri计算和类型判断，在大量的雷达脉冲中识别出不同雷达的脉冲。

2 脉冲分选的工作原理

脉冲分选主要对象是参数测量输出的脉冲描述字（ pdw），其信号处理流程如图1所示。脉冲分选通过高速通道背板技术接收前端参数测量形成的脉冲描述字（ pdw），先根据雷达库中的数据滤除已知雷达的pdw，对未知的pdw进入到脉冲分选模块，脉冲分选模块首先对敌方雷达库进行快速分选，然后对剩余pdw进行时频空联合分选，提取未知雷达的特征参数，分选完成后对雷达的特征参数进行综合处理，形成雷达描述字送显控模块进行显示。

3 信号分选算法

3.1 时频空三维聚类算法

采用时频空联合分选技术完成未知pdw的脉冲分选，在预处理上采用时频空三维聚类的方法来实现，对聚类后的目标进行重频分析后提取目标参数。由于三维聚类要求三个参数都具有收敛性，常规雷达很难保证，但大部分雷达具有两维收敛性，因此，可采用两个二维聚类的方法来实现时频空三维聚类。对于方位、频率和脉宽三个参数来说，一般方位在一个侦察周期内变化很小或者不变，因此其可靠性最高，往往作为聚类最主要的参数，基于此点考虑，将方位、频率和脉宽三维聚类分成方位和脉宽、方位和频率两个二维聚类来实现。模拟仿真环境下16批目标的主要参数如表1所示。方位、频率、脉宽三维聚类情况如图2所示，方位、频率二维聚类如图3所示，方位、脉宽二维聚类如图4所示。

从图3、图4可以看出.采用方位和频率二维聚类可以成功聚类12批目标，采用方位和脉宽二维聚类可以成功聚类12批目标，其中有8批目标在两次聚类结果中均存在，经过两次聚类结果比较，可以成功实现16批目标的聚类。

3.2 重频分析算法

重频分析技术是脉冲分选技术中最为重要的一环，主要是因为：①雷达信号具有一定的周期性，利用其周期性可以很好地剔除干扰，这是其他参数不具备的特性;②重频计算的是两个脉冲的时间间隔差，单个时间测量误差与重复周期的比是一个很小的值，这就决定了时间测量误差对重频分析的影响相对较小。这两方面的特点决定了重频分析在脉冲分选技术中的地位。目前，工程上用的最多的重频分析技术是基于直方图的统计方法。重频分析技术流程如图5所示。从图5中可以看出，重频分析技术主要由重频估计和序列搜索两部分组成。直方图统计方法是指对接收的有关pdw参数（也就是toa序列）进行统计分析，求出各参数出现的频次，设定检测门限，当相关参数的频数超过检测门限时，就认为对应的脉冲序列可能构成雷达信号。基于脉冲重复间隔直方图统计的算法主要有累积差值直方图（ cdif）和序列差值直方图（ sdif）。

从两种算法的比较来看，sdif算法对cdif算法有较大的改进，主要表现在：①sdif不对pri的二次谐波进行检测，大大节省了运算量;②sdif针对存在脉冲丢失的情况进行了讨论，改善了存在脉冲丢失情况下的检测性能。但是，由于sdif只对当前阶的toa差分计算直方图，当存在多个不同pri的雷达脉冲序列交织在一起时，就会导致一些差分值没有被利用，无法正确统计每个序列的脉冲个数，而cdif由于采用的是toa不同阶的差分累积直方图，避免了这种情况的发生，从这一点上看，cdif有比sdif更好的统计性能。另外，对于检测门限的定义上，两种方法都给出了可调参数，需要进行多次验证来确定最佳参数，而且门限参数对于检测性能有至关重要的作用，因此如何取得最佳门限是两种算法需要重点考虑的问题。基于直方图的pri估计仿真结果如图6所示。鉴于cdif和sdif算法各自优缺点，本文提出一种改进的直方图方法，在进行pri检测估计时，采用cdif中的累积差直方图统计的方法，而在序列搜索时，采用sdif中的搜索算法，这样既保证了算法的检测性能，又保证了算法的速度。改进后的算法如图7所示。

3.3 目标参数综合

在工程上可以采用两个二维聚类实现三维聚类，但会带来另外一个问题——增批。在电子对抗领域，增批现象一般由以下两个方面的原因造成：①信号本身的问题。由于我们面对的信號环境是复杂多变的，信号的重叠、信号的强弱变化等一系列因素会导致参数测量误差过大或漏检，直接导致后续分选的增批。②信号处理算法的问题。两个二维聚类结果都是12批目标，如果不进行综合处理，会给出24批目标，实际上目标只有16批，这是因为有8批目标在两次聚类都给出了相同的结果。因此，目标参数综合是分选任务中一个重要的环节。

4 结束语

经过研究时频空三维聚类算法、重频分析算法和分析仿真试验和外场试验结果，本文提出的目标参数综合的雷达信号分选方法可以在复杂电磁环境下完成对低截获概率雷达信号的分选，通过与传统的分选方法进行比较，仿真分析结果表明，新方法具较高的分选准确率，具有一定的参考价值。

参考文献：

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换一种方法字换一种方法会更好篇九

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摘要：利用水声信道稀疏特性，提出了一种基于压缩感知的信道估计方法。首先对基于零前缀正交频分复用（zeros-padded orthogonal frequency division multiplexing，zp-ofdm）的水声通信系统接收端信号进行两次多普勒频移补偿并建立了离散信号模型，接着在传统正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit，omp）算法的框架下提出了一种改进的算法，该算法依据上次迭代中残差值和观测值的比例，加入相对应的加权矩阵以减小异常样本对本次迭代结果的影响，然后在所提算法的基础上，结合频域过采样的方法估计出水声信道参数。仿真结果表明，改进的算法性能优于传统omp算法，且更加有效的提高系统可靠性和有效性。

關键词：零前缀正交频分复用;频域过采样;改进正交匹配追踪算法

0  引言

水声信道是双选择性信道，但信道的大多数能量仅仅存在于少数的时延点和多普勒频移因子上，即水声信道是典型的稀疏信道[1]。近年来，为了充分利用水声信道的稀疏特性，提高通信的效率和可靠性，压缩感知理论被应用到水声信道估计中，例如使用典型的omp[1-4]、bp[5]以及mp[6]等重构算法用来估计信道参数（信道增益、时延和多普勒因子）。在文献[5]中，则通过特殊的发送信号结构和接收端频域过采样来提高系统性能，但这种信号结构使得频谱利用率低。在文献[1]中，基于普通的信号结构采用了omp算法和bp算法，omp算法虽然简便，但循环中的异常样本降低了估计结果的精度，性能比bp算法差，而bp算法复杂度高、收敛慢，成本比较大。针对上述问题，本章提出了一种改进的omp算法结合频域过采样方法对信道参数进行估计，在迭代运算中，加入相应的权值矩阵减小异常样本的影响，该算法既简便，又能提高系统有效性。

1  水声通信系统信号模型

1.1 水生通信系统基本模型

3  仿真分析

在本节实验仿真中，ofdm信号的子载波数为1024，导频信号数256个，空子载波数为96个，采用qpsk调制方式。中心频率fc为13khz，带宽b为10khz，ofdm信号持续时间长是102.4ms，tg为25.6ms。水声信道多径个数为10条，相邻路径之间的时延差服从均值为0.5ms的指数分布;每条路径的多普勒因子服从均值为0，标准差为aa的高斯分布，路径相对应的增益服从瑞利分布，并且会随着该条路径时延的增大呈指数递减。本次实验仿真结果是基于matlab对6000次的蒙特卡罗的平均实验。

圖1比较了频域过采样和非频域过采样在不同环境下的ber曲线。仿真中，使用的是omp算法，根据图1可知，在较高的信噪比和aa的情况下，频域过采样方法得到的ber均低于非频域过采样方法，并且随着多普勒频移的增大改善效果越明显，这是因为频域过采样能够充分解调接收端的有用信息，减小了信息的流失。

在图2中，接收端使用改进算法结合频域过采样的方法估计信道与单独使用改进omp算法的方案进行比较，频率过采样和改进算法的结合在多普勒频移越显著的情况下，其曲线下滑的更快。仿真结果表明，改进omp算法和频域过采样方法的结合相对于文中其他方法，能够提高系统有效性，且随着多普勒频移的增大，越能显著的提高系统有效性。

4  结论

本章根据水声信道的稀疏特性，研究了基于压缩感知的水声通信信道估计问题。首先，对接收端信号进行两次多普勒频移补偿;接着针对普通的发送信号结构，在接收端则建立相对应的离散信号模型并进行频域过采样;最后，根据omp算法中前一次循环产生的残差值和观测值的比例，加入相应的权值矩阵以减小误差大的样本对本次循环参数估计结果的影响，仿真结果验证了所提方法的有效性。

参考文献：

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换一种方法字换一种方法会更好篇十

每天被生活的重担压得喘不过气来，这样的生活有何意思，让人艰辛、痛苦。

或许换一种生活方式，像陶渊明一样隐居山林，过着“采菊东篱下，悠然见南山”的舒适生活。又或者像张岱“独往湖心亭看雪”一般遗世独立，卓然不群。这样的生活方式可能让人悠然自得，但又更加让人无所适从。那么人究竟为什么要活着？这个哲学家、文学家都不能解决的世纪难题，一只平凡的飞蛾却告诉了我答案。

那是一个深夏的夜晚，无征兆的，灯光瞬时被黑暗所侵袭。一时间万籁俱静，我们赶紧点燃了蜡烛，柔和的烛光照映在我们的脸庞。倏尔，一只飞蛾突兀的出现在我们的视野里，在那明亮的烛光下，如一只快乐的一精一灵般，忽而上下，忽而盘旋。没有任何顾及到可能会引火自一焚，勇敢的掠过火焰飞来飞去。明亮的火光似乎散发着一股无形的魔力吸引着飞蛾，而飞蛾也为它所热一爱一的火演绎了一出悲壮的飞蛾扑火。它最终还 是被火光淹没了，但是它的.信念却没有因它的灭亡而消失，而是随着火光的消逝永远的遗留下来。飞蛾追求着自己的理想，信奉自己的信仰，即使只是那一点点短暂的热，那一瞬间的光与热。

人也是如此。人，为什么活着，就是因为每个人心中都有一个执念，一个信仰。人，怎样才能有意义的活着，就是为了理想和追求而义无反顾，不畏牺牲。这一刻，我得到了我一直困惑的答案。

我活着是因为内心充满希望，对未来充满希翼。人存在的意义就是要坚持自己的梦想，可能在追求的过程中会被挫折伤得体无完肤，但也一定要坚持到自己涅重生的那刻。