2023年換一種方式作文十篇(通用)

在日常學習、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。寫范文的時候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？以下是我為大家搜集的優質范文，僅供參考，一起來看看吧

換一種方法字換一種方法會更好篇一

不久，一場大雪降臨了，橄欖樹身上都是翠綠的葉子，雪堆積在上面，最后由于重量太大把樹枝壓斷了，橄欖樹的美麗也遭到了破壞。而無花果樹由于葉子已經落盡了，全身簡單，雪穿過樹枝落在地上，結果無花果樹安然無恙。

外表的`美麗不一定適應環境，有時是一種負擔，而且往往會為生存帶來麻煩或災難。

相反，平平常常倒能活得自由自在。

所以，不如放下你外表虛榮的美麗，或者是不實的身份和地位，踏踏實實地去體會真實簡單的生活，相信這樣你將獲得更多的樂趣。

換一種方法字換一種方法會更好篇二

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（19）中華人民共和國國家知識產權局

（12）發明專利申請

（10）申請公布號

cn111096378a

（43）申請公布日 2020.05.05（21）申請號cn201811255352.6

（22）申請日2018.10.26

（71）申請人新會區會城陳皮村美和商行

地址529100 廣東省江門市新會區會城茶坑村銀洲圍(銀湖大道東9號)4號車間b76（72）發明人黃培輝

（74）專利代理機構廣州駿思知識產權代理有限公司

代理人龍婷

（51）

權利要求說明書說明書幅圖

（54）發明名稱

一種陳皮小青柑花茶及其制備方法

（57）摘要

本發明公開一種陳皮小青柑花茶及其制備

方法，是由以下重量份的組分組成：陳皮5～10

份、小青柑5～12份、金銀花3～6份、玫瑰花干

4～8份、茉莉花干4～8份、普洱茶3～6份、薄

荷葉3～5份。本發明的一種陳皮小青柑花茶的原

料來源廣，生產成本低，所制得的陳皮小青柑花

茶口感好、味甘、飲用效果酸甜爽口、清熱解

渴，同時還具有潤喉、潤肺、化痰止咳、健脾理

氣、消食化積、促進食欲、解酒、降血脂、防便

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換一種方法字換一種方法會更好篇三

他出生在美國新澤西州一個貧窮的外來移民家庭。

從小他是個靦腆內向的孩子，和他一樣大的孩子都不喜歡和他在一起，因為他什么也不會。

每次考試，他都是倒數前幾名。老師不想讓他回答問題，因為他總是羞澀地說不知道。大家認為他是笨蛋，是個白癡。伙伴們嘲笑他，說他永遠和失敗在一起，是失敗的難兄難弟。鄰居們說，這個孩子將來注定一事無成。父母聽到這樣的話，暗暗為他擔心。

他努力過，可是收效甚微，自己在學業方面取得的進步近乎為零。但是，他還是在不斷加班加點苦讀。

每天，他醒來后都害怕上學，害怕被嘲笑。周末，他坐在自家的門前，看著草地上喜笑顏開的男孩們，感到自己的未來一片渺茫。

時間在一天天地流逝，而學校也在考慮勸其退學。

一次，他看到一個老人為了一張被老鼠咬壞的一美元鈔票而痛哭不已。為了不讓老人傷心，他悄悄回家將自己平時積攢的硬幣換成一張一美元的鈔票，交給了老人，說，這是他用魔法變回來的。老人激動不已，說他是個善良聰明的孩子。

父親知道這件事后，認為自己的孩子還不是個笨到家的人。接下來的這天，是他永遠不會忘記的。

父親要帶他出門，目的地是波士頓。他說，我們坐汽車可以到達。父親說，那我們坐汽車吧。可是，在中途的一個小站，父親下車買東西忘記了汽車出發的時間。就這樣，汽車在他喊叫聲中呼嘯而去。他很害怕，心想這下怎么辦，沒有汽車，父親怎么能到波士頓呢？波士頓汽車站到了，他下車時卻看到父親正在不遠處等著他。他快速跑了過去，撲進父親的懷抱，訴說一路的忐忑不安，害怕父親到不了波士頓，并驚訝父親是如何到達的。

父親說，我是騎馬來的。

是這樣的！他驚訝不已。父親說，只要我們能到達目的地，管它用什么方式呢，孩子，就像你學業不成功，但并不代表你在其他方面不能成功，換一種方式吧！此時，他猛然醒悟。

隨后，他看到很多人為了自己的理想不能實現而痛苦不已，就想假如自己用魔法幫助他們實現，即使是假的，但起碼從精神上減輕了他們的痛苦。

從此，他對魔術表現出濃厚的興趣，并跟隨一些魔術師學習魔術。

他克服心中的怯懦，為自己的夢想開始奮斗。他為了實現自己的夢想而進行的努力受到了父母的鼓勵。

教他魔術的老師發現他在這方面具有很高的悟性，學東西很快，而且每次在原有的基礎上都能創新。很快老師的技巧便被他學光了，他不得不換老師。就這樣，短短的兩年時間里，他換了四個魔術老師。

他就是大名鼎鼎的魔術師大衛？科波菲爾，一個匪夷所思的成功人士。

有人問他是怎么成功的，大衛？科波菲爾說，父親告訴我，成功對我們來說好比是個固定的車站，我們在為怎么到達而絞盡腦汁，大家都在爭奪汽車上的座位，沒有得到座位的人不得不等下一班汽車，可是，為什么我們不能騎馬或者乘輪船去車站呢？這樣，我們不是也到達了嗎？只不過我們換了一種方式。

最后，大衛.科波菲爾又說，后來我知道，這一切是父親安排好的，其實那個小站離波士頓很近，騎馬竟然比坐汽車還快，所以父親到得比我早。

道理淺顯易懂，可是真正理解它，并付諸行動的人卻很少。

親愛的朋友們，當你發現自己的孩子不斷努力仍然不能取得成功時，你是否可以告訴孩子換一種方式呢？如果你這樣做了，說不定你的孩子會離成功更近。

換一種方法字換一種方法會更好篇四

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摘 要：檢測數字圖像復制—粘貼型篡改是目前研究熱點之一。多數復制—粘貼篡改檢測方案只對剛性平移篡改具有較好的檢測精度，無法有效應對更復雜的幾何變換和常規信號攻擊。為優化數字圖像復制—粘貼篡改檢測效率和精度，首次提出一種使用極坐標復指數變換（pcet）與一致性敏感哈希（csh）的高效檢測算法。首先，計算滑動窗口pcet系數，將其作為不變的圖像局部特征;然后，根據這些特征，利用csh算法快速、精確地匹配大量密集分塊;最后，使用基于密集線性濾波的后處理算法消除匹配結果中的錯誤匹配并定位重復區域，得到最終檢測結果。根據實驗結果可知，該算法不僅檢測精度平均提高12.06%，而且處理時間平均縮短315.64s。因此利用對幾何變換和常規信號攻擊魯棒的pcet系數刻畫圖像局部特征，并采用基于圖像一致性的快速高精度匹配算法csh，可有效優化復制—粘貼篡改檢測精度和效率。

關鍵詞：復制—粘貼型篡改;圖像矩;區域復制;旋轉不變

0 引言

圖像作為人類最重要的信息來源之一，在群體和個人意見形成過程中扮演關鍵角色。然而，現代圖像處理軟件（photoshop、gim）及個人電腦和終端的快速推廣，使人們可以極低的成本篡改數字圖像內容。這對數字圖像可靠性產生了嚴重威脅，若篡改的圖像應用于關鍵場景，可能導致嚴重的社會后果。

復制—粘貼篡改是一類常見的圖像篡改手段，其中圖像一個或多個區域被復制并粘貼在同一圖像中的其它位置，其目的是隱藏或強調感興趣的對象[1]。盡管該篡改過程非常簡單，但由于圖像存在同源性和差異性，檢測難度較大。在過去的10年中，多個復制—粘貼篡改檢測方案被提出[2- 3]。它們基本遵循一個通用框架：特征提取、特征匹配和后處理。根據是從每個像素中提取局部圖像特征，還是僅從某些選定特征點中提取特征，檢測方案可分為兩大類：基于塊的方法和基于特征點的方法。其中，基于特征點的方法因為特征點稀疏性，檢測結果通常不如基于塊的方法精確。對基于塊的方法，現有文獻更多關注特征提取和匹配兩個階段。

在特征提取方面，不同的篡改檢測方法使用不同的變換描述圖像塊。常用變換方法包括離散余弦變換（discrete cosine transform，dct）[4]、離散小波變換（discrete wavelet transform，dwt）[5]、傅立葉變換（fourier transform，ft）[6]、主成分分析（principal component analysis，pca）[7]和奇異值分解（singular value decomposition，svd）[8]。但是，這些特征在旋轉和縮放攻擊下非常脆弱。因此，出現新算法使用更復雜的幾何不變變換，如hu矩（hu moments）[9]、澤尼克矩（zernike moments，zm）[10]、傅里葉—梅林變換（fourier-mellin transform，fmt）[11]和極坐標余弦變換（polar cosine transform，pct）[12]。這些方法在抵抗幾何攻擊方面表現出更出色的檢測精度。

在特征匹配方面，大量圖像塊 （105～106） 需進行匹配以揭示篡改。傳統匹配算法主要包括暴力搜索、字典排序、kd樹和局部敏感哈希算法（locality sensitivity hashing，lsh）[13]，通常需高昂的時間成本。這主要是因為這些技術是通用的，并非專門用于篡改檢測任務，還忽略了該領域一項重要的先驗知識：自然圖像平滑性和自相似性意味著領近像素最近鄰在空間上很大可能也彼此接近。受此啟發，一些更適用于復制-粘貼篡改檢測的匹配算法受到關注，包括patchmatch [14]和一致性敏感哈希算法（coherency sensitive hashing， csh）[15]。由于充分利用了先驗知識，這些對特征點位置敏感的新穎匹配策略在時間效率方面大幅度領先于其它方法。

為優化數字圖像復制—粘貼篡改檢測效率和精度，本文首次提出一種使用極坐標復指數變換（pcet）[16]與一致性敏感哈希（csh）[17]的高效檢測算法。首先，計算滑動窗口pcet系數，并將其作為不變的圖像局部特征;然后，根據這些特征，大量密集分塊由csh算法快速、精確地匹配;最后，使用密集線性濾波（dense linear fitting，dlf）[14]處理算法消除匹配結果中的錯誤匹配，并定位重復區域，得到最終檢測結果。根據實驗結果可知，該算法不僅可大幅提高檢測精度，還可極大壓縮基于塊的檢測算法時間成本。

1 復制—粘貼篡改檢測算法

1.1 極坐標復指數變換

極諧變換 （polar harmonic transforms，phts） 由yap等[16]于2010年提出，是一種定義域為單位圓的新型正交矩。phts包括極坐標復指數變換 （pcet）、極坐標余弦變換 （pct）和極坐標正弦變換 （polar sine transform， pst）。本文聚焦于pcet。

由式（7）可知，將圖像旋轉一個角度后的pcet的模與原始圖像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]擴展于lsh算法和patchmatch算法，可達到快速匹配圖像片段的效果。lsh基于圖像哈希算法，它會將相似的圖像塊投影到相同的桶 （bin）中，因此算法可在桶中找到匹配圖像塊。lsh匹配精度雖然很高，但需高昂的計算成本。patchmatch算法則基于圖像一致性，在自然圖像中迭代地進行最優偏移向量估計，并利用一致性獲得全局最優的匹配偏移。由于使用了先驗知識，算法計算復雜度很低，但有隨機性和匹配誤差大等缺點。csh是lsh和patchmatch的融合算法，首先csh使用lsh查找初始匹配圖像塊 （而不是使用patchmatch的隨機初始化） ，然后再利用patchmatch在圖像中具有一致性的區域拓展正確匹配 （而不是僅使用csh的圖像哈希） 。通常，csh匹配時間遠少于patchmatch，且匹配精確也更高。顯然csh對于自然圖像篡改檢測任務非常有效。

csh算法流程可分為兩大部分：建立索引和搜索。算法輸入是特征矩陣[a]和[b] （[a]和[b]可以相同） ，[a]為源，[b]為目標，輸出是近似的最近鄰域（approximate nearest neighbor fields，annf）。

1.2.1 索引建立

如此操作直至窮盡[pb]中的所有元素。

在上述搜索流程中，生成最近鄰候選集[pb]是關鍵操作。為簡化討論，首先引入幾個標記。定義哈希函數為[g]，由該函數生成的哈希表為[t]。此外，將哈希函數[g]分為[ga]和[gb]：當對[a（b）]中的塊[a（b）]進行哈希時，哈希函數[g]標記為[ga（gb）]，生成的哈希表記為[ta（tb）]，并引入[ga]（[gb]）的逆運算[g-1a]（[g-1b]）。塊[p]的上、下、左、右鄰接塊分別記[top（p），bottom（p），left（p），right（p）]。[a]中的塊[a]在[b]中目前已知的最近鄰塊記為[cand（a）]。

csh算法匹配候選技術基于以下4個定理，其中，[a，a1，a2]是[a]中的塊，[b，b1，b2]是[b]中的塊。

定理1：如果[ga（a）=gb（b）]，則[b]是[a]的一個 （最佳） 候選。

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

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

定理4：如果[b]是[left（a）]的候選，則[right（b）]是[a]的候選 （該定理對于right/left top/bottom和bottom/top對同樣成立） 。

上述4項定理出自lsh和patchmatch算法假設，其中定理1至定理3源自lsh，依賴于表示空間，定理4出自patchmatch，依賴于一致性。以這4條定理為基礎，csh算法定義了3種匹配候選方式，其公式定義和直觀表示分別見表1、圖3（彩圖掃描osid碼可見），該定義對于類型2，top/bottom對同樣成立。

圖3中，紅色箭頭表示哈希函數[g]（請注意箭頭方向和表1公式定義之間的對應關系） ，綠色箭頭表示目前已知最近鄰塊[cand（ ）]，[a]中的淺藍色塊表示[a]，[b]中紫色塊并集是[a]的最近鄰候選集[pb]，在[a]和[b]中間的哈希表[t]實際上是由[ta]和[tb]合并得到的，[ta（tb）]的寬度指哈希表中每個桶最多可儲存的塊數，設置為[k]。則在理想情況下，類型1和類型3每個類型將貢獻[k]個候選塊，類型2中left/right對和top/bottom對每對將貢獻[k+1]個候選塊，因此[pb]的勢最大為[4k+2]。

可以看出，csh的3種匹配候選方式融合折中了lsh與patchmatch的匹配方式，這使得csh算法高效且精確。通過3種匹配候選方式，[a]中的任意塊[a]都得到了自己最近鄰候選集[pb]。

1.3 算法流程

步驟1：將給定的彩圖原始圖像變換為灰度圖像。

步驟2：計算密集分塊的pcet系數 [16]，并取系數的模作為特征。

步驟3：使用csh [17]對圖像塊特征進行快速精確匹配，得到相應匹配結果。

步驟4：對匹配結果使用dlf算法[14]進行誤匹配篩除，并使用形態學方法優化結果，最后標記篡改區域。

2 實驗結果

本文實驗環境為：matlab r2016a、3.60ghz 中央處理器和16gb 內存。為使實驗結果更有說服力，來自grip [14]和fau [18]數據庫的5幅測試圖像用于本次實驗。

算法參數方面，圖像塊大小為[25×25]、特征的最大階數為5、匹配對最小距離為50像素、篡改區域最小尺寸為圖像尺寸的0.002%。

圖4給出了相關實驗結果，其中第一列是原始圖像、第二列是篡改圖像、第三列是真實篡改區域、第四列是文獻[19]的檢測結果、第五列是本文算法的檢測結果。可以看到，本文算法檢測精度非常高，對各類篡改 （特別是多對象篡改） 有很強的檢測能力。

3 結語

本文提出了一種新穎的數字圖像復制—粘貼篡改檢測方法，可同時提高檢測精度和效率。該算法充分利用了pcet和csh技術優勢。首先，使用pcet抽取密集圖像分塊的高階特征，pcet系數對旋轉具有不變性，而且低階系數對噪聲類圖像攻擊具有魯棒性。相比于傳統空域特征和頻域特征，這有助于跨越語義鴻溝;隨后，基于圖像一致性這一關鍵先驗知識，采用csh匹配圖像密集域局部不變特征。較于計算機視覺領域中常規的匹配策略，csh在特征匹配速度和精度兩方面均具有優勢。從具體實驗結果來看，本文算法不僅在檢測精度上平均高出經典方案12.06%，而且在計算時間方面也比經典方案減少了315.64秒。這證明本文算法具有較好的精度和效率，圖像矩方法與基于一致性的匹配算法在復制-粘貼篡改檢測領域具有獨特優勢。

盡管本文算法對于常見的幾何攻擊（如旋轉、縮放、翻轉）具有較好的魯棒性，但由于使用了固定尺寸的圖像塊，導致縮放魯棒性僅在有限范圍內可滿足。下一步將聯合尺度空間理論和圖像矩方法，尋找一種可行的優化方法。

參考文獻：

（責任編輯：江 艷）

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換一種方法字換一種方法會更好篇五

換一種方法字換一種方法會更好篇六

延邊二中高中一年級十二班 金盛杰

人的一生會遇到各種各樣的挫折與困難，也許有的人會自怨自艾，終了也未能尋到成功的蹤跡，有的人可能一次又一次地嘗試進行著，絲毫沒有變動的嘗試，這樣的`人成功的機率也是少之又少，而有些人則會認真思考后總結失誤的原因，換種思維方法從而尋找成功。

一個裁縫不小心將一位女士送來的昂貴的裙子剪壞一個洞，如果我們是那個裁縫會怎樣？誠懇地向那位女士道歉，還是補上一塊細密的補丁？那個裁縫可沒這么做，他將裙子各處又剪了許多洞，用金絲細細地修飾，美日：金邊風尾裙。那位女士沒生氣，還欣喜萬分，對其愛不釋手，又給了裁縫一大筆錢。這就是換種思維處理方法的益處，我們不應該圈禁在思維定式的條條框框中，要沖破束縛，積極思考，換種方法去彌補過錯。

一位畫家為了一個繪畫大賽辛苦準備了兩年多，就在大功告成之時，他的兒子不小心在他的畫上滴了一滴墨水，他沒有責備孩子，也沒有氣惱地把畫丟到一旁，他順著墨跡畫了一條斑點狗，神奇地化解了危機，最終他得到了一等獎，獲獎原因正是因為這條斑點狗生動地點綴了畫面。在困難來臨之際，我們不應郁郁寡歡，而是應該積極地換一種思維去思考，尋找更易于通向成功的途徑。

朋友，當你遇到艱難困苦時，不要忙于放棄，也不要自以為勇敢地一次又一次地嘗試、一次又一次地失敗。讓大腦中的思維轉動起來，不拘泥一格，換種方式來努力，成功終將會出現在你的眼前。

換種思維來思考，不失為面對困難險阻的上上之策。

評語：

文章結構完整，思路清晰。能在娓娓道來中，逐步分析，層層深入，有效論證。且事例典型，論述精準，中心突出。

（延邊二中語文組 宋薇薇）

換一種方法字換一種方法會更好篇七

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機加工不可避免會產生毛刺，對一些特殊結構的產品，去除毛刺相當困難，需要用特殊手段和方法加以清理，本方介紹一種對常用光飾機的改進來去除毛刺的方法。

機加工不可避免會產生毛刺，毛刺雖小，卻直接影口向產品的品質，由于毛刺的存在可能導致整個機械系統不能正常工作，使可靠性、穩定性降低，當汽車變速箱內零件存在毛刺做機械運動時，脫落的毛刺會造成機器滑動表面過早磨損、噪音增大，甚至使機構卡死，動作失靈，造成安全事故；
某些電氣系統在隨主機運動時，會因毛刺脫落而造成回路短路或使磁場受到破壞，影響系統正常工作；
對于液壓系統元件，如果毛刺脫落，毛刺將存在于各液壓元件微小的工作間隙內，造成滑閥卡死、使回路或濾網堵塞而造成事故，所以各行業對毛刺去除的重視，去毛刺的方法也層出不窮，下面針對特殊產品來改進光飾機結構，提高去毛刺效果。

1.產品結構

如圖，產品是個環形件，圓周有許多小孔，內圓周有花鍵齒，還有一條卡簧槽，在卡簧槽兩側的齒側有毛刺。

2.去毛刺方法的選擇

2.1 用手工去除效率低且容易遺漏；

2.3 如果用超聲波去毛刺，而超聲波主要針對一些微觀毛刺，一般毛刺需要用顯微鏡來觀察的話，就可以嘗試用超聲波的方法去除。對于肉眼可見的毛刺，主要看粘結的強度了，粘結強度弱的毛刺可以用超聲波，本零件毛刺長硬度大，要用刀具才能處理，用超聲波方法行不通。

2.4 高壓水噴射以水為媒介，利用它的瞬間沖擊力來去除加工后產生的毛刺和飛邊，同時可達到清洗的目的。若壓力不足，無法達到去毛刺的效果，壓力過高雖然可以去除毛刺，存在損傷工件的危險，本產品壁薄，也不適合用高壓水噴射去除毛刺。

2.5 熱爆炸又名電熱學去毛刺，熱能去毛刺是當今世界機械制造行業公認最適合小工件大批量去毛刺的先進工藝，它采用氫氣和氧氣在用于處理工件的密閉工作室中混合，瞬間點火燃燒并在極短時間內與工件表面毛刺發生劇烈的熱化學反應，達到去除毛刺的目的。但本工件大、毛刺硬且長，也不適合。

通過以上分析，嘗試使用光飾機去除毛刺。

3.普通光飾機結構

包括底座，在底座上安裝有彈簧和容器體，容器體內有環形凹槽，環形凹槽內有研磨體，環形凹槽下端設置有旋轉槽，旋轉槽的底部設置有連接柱，連接柱的下端橫向設置有連桿，連桿的一端均固定設置在一豎直的輸出軸上，旋轉槽的下方設置有托盤，托盤上設置有凹槽，帶動旋轉槽內的零件和磨料一起振動，進而實現對零件的光飾處理，適用于各種零部件的倒角、去毛刺和改善表面粗糙度，光飾時間短，大大提高了生產進度，造價較低，提高了經濟效益。

4.普通光飾機缺點

工件在容器體隨研磨體一起運動翻滾，造成零件與零件之間撞擊磕碰，后續無法裝配，因此必須解決零件之間碰撞問題。

5.解決思路

把零件與零件隔開，避免碰撞。

6.1 把容器體底部弧狀改成平底；

5.2 在普通光飾機的中間位置增加一根軸，軸端安裝軸承，在軸承殼圓周外部安裝產品固定板，固定板上根據產品外圓周尺寸鉆孔，產品卡在孔中，固定板在研磨料中，當開動光飾機后，安裝產品的固定板圍繞中間軸隨研磨料做旋轉運動，研磨料在產品內孔穿行翻滾。

光飾機改進后結構如下：

6.使用效果

普通光飾機經過改進后，產品與產品之間不在磕碰，研磨料在產品內孔運動也起到去除毛刺的目的。

7.結論

由于產品毛刺部位特殊，采用常規方法不易去除，改進后的光飾機可以達到去除毛刺的效果。

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換一種方法字換一種方法會更好篇八

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摘要：在現代化的電子對抗環境中，人們需要面對復雜多變的信號環境，雷達信號分選處理算法是雷達偵察干擾的核心技術。通過分析脈沖分選的工作原理，提出了一種改進的目標參數綜合算法，仿真了16批雷達信號，仿真結果表明該方法具有較好的分選效果。

關鍵詞：lpi;信號分選;sdif;直方圖

中圖分類號：tn957.51

文獻標識碼：a

doi：10.15913/j ..2019.11.038

1 前言

近幾年，隨著雷達偵察干擾技術的飛速發展，雷達在電子對抗環境中受到的威脅越來越大。為了生存需要，低截獲概率（ lpi）雷達也迅速發展起來。從反偵察、抗反輻射導彈跟蹤的需求出發，lpi雷達大多采用占空比大、帶寬時寬大、碼形捷變等雷達信號波形技術。雷達發射機峰值功率低，載波頻譜調制方法復雜，使得信號不易被敵方的偵察機截獲。本文通過對時頻空三維聚類算法和重頻分析算法的分析，提出采用一種改進的直方圖方法進行pri計算和類型判斷，在大量的雷達脈沖中識別出不同雷達的脈沖。

2 脈沖分選的工作原理

脈沖分選主要對象是參數測量輸出的脈沖描述字（ pdw），其信號處理流程如圖1所示。脈沖分選通過高速通道背板技術接收前端參數測量形成的脈沖描述字（ pdw），先根據雷達庫中的數據濾除已知雷達的pdw，對未知的pdw進入到脈沖分選模塊，脈沖分選模塊首先對敵方雷達庫進行快速分選，然后對剩余pdw進行時頻空聯合分選，提取未知雷達的特征參數，分選完成后對雷達的特征參數進行綜合處理，形成雷達描述字送顯控模塊進行顯示。

3 信號分選算法

3.1 時頻空三維聚類算法

采用時頻空聯合分選技術完成未知pdw的脈沖分選，在預處理上采用時頻空三維聚類的方法來實現，對聚類后的目標進行重頻分析后提取目標參數。由于三維聚類要求三個參數都具有收斂性，常規雷達很難保證，但大部分雷達具有兩維收斂性，因此，可采用兩個二維聚類的方法來實現時頻空三維聚類。對于方位、頻率和脈寬三個參數來說，一般方位在一個偵察周期內變化很小或者不變，因此其可靠性最高，往往作為聚類最主要的參數，基于此點考慮，將方位、頻率和脈寬三維聚類分成方位和脈寬、方位和頻率兩個二維聚類來實現。模擬仿真環境下16批目標的主要參數如表1所示。方位、頻率、脈寬三維聚類情況如圖2所示，方位、頻率二維聚類如圖3所示，方位、脈寬二維聚類如圖4所示。

從圖3、圖4可以看出.采用方位和頻率二維聚類可以成功聚類12批目標，采用方位和脈寬二維聚類可以成功聚類12批目標，其中有8批目標在兩次聚類結果中均存在，經過兩次聚類結果比較，可以成功實現16批目標的聚類。

3.2 重頻分析算法

重頻分析技術是脈沖分選技術中最為重要的一環，主要是因為：①雷達信號具有一定的周期性，利用其周期性可以很好地剔除干擾，這是其他參數不具備的特性;②重頻計算的是兩個脈沖的時間間隔差，單個時間測量誤差與重復周期的比是一個很小的值，這就決定了時間測量誤差對重頻分析的影響相對較小。這兩方面的特點決定了重頻分析在脈沖分選技術中的地位。目前，工程上用的最多的重頻分析技術是基于直方圖的統計方法。重頻分析技術流程如圖5所示。從圖5中可以看出，重頻分析技術主要由重頻估計和序列搜索兩部分組成。直方圖統計方法是指對接收的有關pdw參數（也就是toa序列）進行統計分析，求出各參數出現的頻次，設定檢測門限，當相關參數的頻數超過檢測門限時，就認為對應的脈沖序列可能構成雷達信號。基于脈沖重復間隔直方圖統計的算法主要有累積差值直方圖（ cdif）和序列差值直方圖（ sdif）。

從兩種算法的比較來看，sdif算法對cdif算法有較大的改進，主要表現在：①sdif不對pri的二次諧波進行檢測，大大節省了運算量;②sdif針對存在脈沖丟失的情況進行了討論，改善了存在脈沖丟失情況下的檢測性能。但是，由于sdif只對當前階的toa差分計算直方圖，當存在多個不同pri的雷達脈沖序列交織在一起時，就會導致一些差分值沒有被利用，無法正確統計每個序列的脈沖個數，而cdif由于采用的是toa不同階的差分累積直方圖，避免了這種情況的發生，從這一點上看，cdif有比sdif更好的統計性能。另外，對于檢測門限的定義上，兩種方法都給出了可調參數，需要進行多次驗證來確定最佳參數，而且門限參數對于檢測性能有至關重要的作用，因此如何取得最佳門限是兩種算法需要重點考慮的問題。基于直方圖的pri估計仿真結果如圖6所示。鑒于cdif和sdif算法各自優缺點，本文提出一種改進的直方圖方法，在進行pri檢測估計時，采用cdif中的累積差直方圖統計的方法，而在序列搜索時，采用sdif中的搜索算法，這樣既保證了算法的檢測性能，又保證了算法的速度。改進后的算法如圖7所示。

3.3 目標參數綜合

在工程上可以采用兩個二維聚類實現三維聚類，但會帶來另外一個問題——增批。在電子對抗領域，增批現象一般由以下兩個方面的原因造成：①信號本身的問題。由于我們面對的信號環境是復雜多變的，信號的重疊、信號的強弱變化等一系列因素會導致參數測量誤差過大或漏檢，直接導致后續分選的增批。②信號處理算法的問題。兩個二維聚類結果都是12批目標，如果不進行綜合處理，會給出24批目標，實際上目標只有16批，這是因為有8批目標在兩次聚類都給出了相同的結果。因此，目標參數綜合是分選任務中一個重要的環節。

4 結束語

經過研究時頻空三維聚類算法、重頻分析算法和分析仿真試驗和外場試驗結果，本文提出的目標參數綜合的雷達信號分選方法可以在復雜電磁環境下完成對低截獲概率雷達信號的分選，通過與傳統的分選方法進行比較，仿真分析結果表明，新方法具較高的分選準確率，具有一定的參考價值。

參考文獻：

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摘要：利用水聲信道稀疏特性，提出了一種基于壓縮感知的信道估計方法。首先對基于零前綴正交頻分復用（zeros-padded orthogonal frequency division multiplexing，zp-ofdm）的水聲通信系統接收端信號進行兩次多普勒頻移補償并建立了離散信號模型，接著在傳統正交匹配追蹤（orthogonal matching pursuit，omp）算法的框架下提出了一種改進的算法，該算法依據上次迭代中殘差值和觀測值的比例，加入相對應的加權矩陣以減小異常樣本對本次迭代結果的影響，然后在所提算法的基礎上，結合頻域過采樣的方法估計出水聲信道參數。仿真結果表明，改進的算法性能優于傳統omp算法，且更加有效的提高系統可靠性和有效性。

關鍵詞：零前綴正交頻分復用;頻域過采樣;改進正交匹配追蹤算法

0 ?引言

水聲信道是雙選擇性信道，但信道的大多數能量僅僅存在于少數的時延點和多普勒頻移因子上，即水聲信道是典型的稀疏信道[1]。近年來，為了充分利用水聲信道的稀疏特性，提高通信的效率和可靠性，壓縮感知理論被應用到水聲信道估計中，例如使用典型的omp[1-4]、bp[5]以及mp[6]等重構算法用來估計信道參數（信道增益、時延和多普勒因子）。在文獻[5]中，則通過特殊的發送信號結構和接收端頻域過采樣來提高系統性能，但這種信號結構使得頻譜利用率低。在文獻[1]中，基于普通的信號結構采用了omp算法和bp算法，omp算法雖然簡便，但循環中的異常樣本降低了估計結果的精度，性能比bp算法差，而bp算法復雜度高、收斂慢，成本比較大。針對上述問題，本章提出了一種改進的omp算法結合頻域過采樣方法對信道參數進行估計，在迭代運算中，加入相應的權值矩陣減小異常樣本的影響，該算法既簡便，又能提高系統有效性。

1 ?水聲通信系統信號模型

1.1 水生通信系統基本模型

3 ?仿真分析

在本節實驗仿真中，ofdm信號的子載波數為1024，導頻信號數256個，空子載波數為96個，采用qpsk調制方式。中心頻率fc為13khz，帶寬b為10khz，ofdm信號持續時間長是102.4ms，tg為25.6ms。水聲信道多徑個數為10條，相鄰路徑之間的時延差服從均值為0.5ms的指數分布;每條路徑的多普勒因子服從均值為0，標準差為aa的高斯分布，路徑相對應的增益服從瑞利分布，并且會隨著該條路徑時延的增大呈指數遞減。本次實驗仿真結果是基于matlab對6000次的蒙特卡羅的平均實驗。

圖1比較了頻域過采樣和非頻域過采樣在不同環境下的ber曲線。仿真中，使用的是omp算法，根據圖1可知，在較高的信噪比和aa的情況下，頻域過采樣方法得到的ber均低于非頻域過采樣方法，并且隨著多普勒頻移的增大改善效果越明顯，這是因為頻域過采樣能夠充分解調接收端的有用信息，減小了信息的流失。

在圖2中，接收端使用改進算法結合頻域過采樣的方法估計信道與單獨使用改進omp算法的方案進行比較，頻率過采樣和改進算法的結合在多普勒頻移越顯著的情況下，其曲線下滑的更快。仿真結果表明，改進omp算法和頻域過采樣方法的結合相對于文中其他方法，能夠提高系統有效性，且隨著多普勒頻移的增大，越能顯著的提高系統有效性。

4 ?結論

本章根據水聲信道的稀疏特性，研究了基于壓縮感知的水聲通信信道估計問題。首先，對接收端信號進行兩次多普勒頻移補償;接著針對普通的發送信號結構，在接收端則建立相對應的離散信號模型并進行頻域過采樣;最后，根據omp算法中前一次循環產生的殘差值和觀測值的比例，加入相應的權值矩陣以減小誤差大的樣本對本次循環參數估計結果的影響，仿真結果驗證了所提方法的有效性。

參考文獻：

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每天被生活的重擔壓得喘不過氣來，這樣的生活有何意思，讓人艱辛、痛苦。

或許換一種生活方式，像陶淵明一樣隱居山林，過著“采菊東籬下，悠然見南山”的舒適生活。又或者像張岱“獨往湖心亭看雪”一般遺世獨立，卓然不群。這樣的生活方式可能讓人悠然自得，但又更加讓人無所適從。那么人究竟為什么要活著？這個哲學家、文學家都不能解決的世紀難題，一只平凡的飛蛾卻告訴了我答案。

那是一個深夏的夜晚，無征兆的，燈光瞬時被黑暗所侵襲。一時間萬籟俱靜，我們趕緊點燃了蠟燭，柔和的燭光照映在我們的臉龐。倏爾，一只飛蛾突兀的出現在我們的視野里，在那明亮的燭光下，如一只快樂的一精一靈般，忽而上下，忽而盤旋。沒有任何顧及到可能會引火自一焚，勇敢的掠過火焰飛來飛去。明亮的火光似乎散發著一股無形的魔力吸引著飛蛾，而飛蛾也為它所熱一愛一的火演繹了一出悲壯的飛蛾撲火。它最終還 是被火光淹沒了，但是它的.信念卻沒有因它的滅亡而消失，而是隨著火光的消逝永遠的遺留下來。飛蛾追求著自己的理想，信奉自己的信仰，即使只是那一點點短暫的熱，那一瞬間的光與熱。

人也是如此。人，為什么活著，就是因為每個人心中都有一個執念，一個信仰。人，怎樣才能有意義的活著，就是為了理想和追求而義無反顧，不畏犧牲。這一刻，我得到了我一直困惑的答案。

我活著是因為內心充滿希望，對未來充滿希翼。人存在的意義就是要堅持自己的夢想，可能在追求的過程中會被挫折傷得體無完膚，但也一定要堅持到自己涅重生的那刻。