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论文: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets
BatchNorm是深度学习中核心计算组件，大部分的SOTA图像模型都使用它，主要有以下几个优点：
然而，尽管BatchNorm很好，但还是有以下缺点：
目前，很多研究开始寻找替代BatchNorm的归一化层，但这些替代层要么表现不行，要么会带来新的问题，比如增加推理的计算消耗。而另外一些研究则尝试去掉归一化层，比如初始化残差分支的权值，使其输出为零，保证训练初期大部分的信息通过skip path进行传递。虽然能够训练很深的网络，但使用简单的初始化方法的网络的准确率较差，而且这样的初始化很难用于更复杂的网络中。 因此，论文希望找出一种有效地训练不含BatchNorm的深度残差网络的方法，而且测试集性能能够媲美当前的SOTA，论文主要贡献如下：
许多研究从理论上分析ResNet的信号传播，却很少会在设计或魔改网络的时候实地验证不同层数的特征缩放情况。实际上，用任意输入进行前向推理，然后记录网络不同位置特征的统计信息，可以很直观地了解信息传播状况并尽快发现隐藏的问题，不用经历漫长的失败训练。于是，论文提出了信号传播图(Signal Propagation Plots,SPPs)，输入随机高斯输入或真实训练样本，然后分别统计每个残差block输出的以下信息：
论文对常见的BN-ReLU-Conv结构和不常见的ReLU-BN-Conv结构进行了实验统计，实验的网络为600层ResNet，采用He初始化，定义residual block为 ，从SPPs可以发现了以下现象：
假如直接去掉BatchNorm，Average Squared Channel Means和Average Channel Variance将会不断地增加，这也是深层网络难以训练的原因。所以要去掉BatchNorm，必须设法模拟BatchNorm的信号传递效果。
根据前面的SPPs，论文设计了新的redsidual block ，主要模拟BatchNorm在均值和方差上的表现，具体如下：
根据上面的设计，给定 和 ，可根据 直接计算第 个residual block的输出的方差。为了模拟ResNet中的累积方差在transition block处被重置，需要将transition block的skip path的输入缩小为 ，保证每个stage开头的transition block输出方差满足 。将上述简单缩放策略应用到残差网络并去掉BatchNorm层，就得到了Normalizer-Free ResNets(NF-ResNets)。
论文对使用He初始化的NF-ResNet进行SPPs分析，结果如图2，发现了两个比较意外的现象：
为了验证上述现象，论文将网络的ReLU去掉再进行SPPs分析。如图7所示，当去掉ReLU后，Average Channel Squared Mean接近于0，而且残差分支输出的接近1，这表明是ReLU导致了mean-shift现象。 论文也从理论的角度分析了这一现象，首先定义转化 ， 为任意且固定的矩阵， 为作用于独立同分布输入 上的elememt-wise激活函数，所以 也是独立同分布的。假设每个维度 都有 以及 ，则输出 的均值和方差为：
其中， 和 为 的 行(fan-in)的均值和方差：
当 为ReLU激活函数时，则 ，意味着后续的线性层的输入都为正均值。如果 ，则 。由于 ，如果 也是非零，则 同样有非零均值。需要注意的是，即使 从均值为零的分布中采样而来，其实际的矩阵均值肯定不会为零，所以残差分支的任意维度的输出也不会为零，随着网络深度的增加，越来越难训练。
为了消除mean-shift现象以及保证残差分支 具有方差不变的特性，论文借鉴了Weight Standardization和Centered Weight Standardization，提出Scaled Weight Standardization(Scaled WS)方法，该方法对卷积层的权值重新进行如下的初始化：
和 为卷积核的fan-in的均值和方差，权值 初始为高斯权值， 为固定常量。代入公式1可以得出，对于 ，有 ，去除了mean-shift现象。另外，方差变为 ， 值由使用的激活函数决定，可保持方差不变。 Scaled WS训练时增加的开销很少，而且与batch数据无关，在推理的时候更是无额外开销的。另外，训练和测试时的计算逻辑保持一致，对分布式训练也很友好。从图2的SPPs曲线可以看出，加入Scaled WS的NF-ResNet-600的表现跟ReLU-BN-Conv十分相似。
最后的因素是 值的确定，保证残差分支输出的方差在初始阶段接近1。 值由网络使用的非线性激活类型决定，假设非线性的输入 ，则ReLU输出 相当于从方差为 的高斯分布采样而来。由于 ，可设置 来保证 。虽然真实的输入不是完全符合 ，在实践中上述的 设定依然有不错的表现。 对于其他复杂的非线性激活，如SiLU和Swish，公式推导会涉及复杂的积分，甚至推出不出来。在这种情况下，可使用数值近似的方法。先从高斯分布中采样多个 维向量 ，计算每个向量的激活输出的实际方差 ，再取实际方差均值的平方根即可。
本文的核心在于保持正确的信息传递，所以许多常见的网络结构都要进行修改。如同选择 值一样，可通过分析或实践判断必要的修改。比如SE模块 ，输出需要与 的权值进行相乘，导致信息传递减弱，网络变得不稳定。使用上面提到的数值近似进行单独分析，发现期望方差为0.5，这意味着输出需要乘以2来恢复正确的信息传递。 实际上，有时相对简单的网络结构修改就可以保持很好的信息传递，而有时候即便网络结构不修改，网络本身也能够对网络结构导致的信息衰减有很好的鲁棒性。因此，论文也尝试在维持稳定训练的前提下，测试Scaled WS层的约束的最大放松程度。比如，为Scaled WS层恢复一些卷积的表达能力，加入可学习的缩放因子和偏置，分别用于权值相乘和非线性输出相加。当这些可学习参数没有任何约束时，训练的稳定性没有受到很大的影响，反而对大于150层的网络训练有一定的帮助。所以，NF-ResNet直接放松了约束，加入两个可学习参数。 论文的附录有详细的网络实现细节，有兴趣的可以去看看。
总结一下，Normalizer-Free ResNet的核心有以下几点：
对比RegNet的Normalizer-Free变种与其他方法的对比，相对于EfficientNet还是差点，但已经十分接近了。
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理。
围绕自己在那个学校的学习生涯来学- - 我作文不是很好 说说试试￣.￣
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//将转化的参数放入引擎中，此时可在Matlab command窗口下查看此参数engPutArray(ep,mnfft); engPutArray(ep,mFs);engEvalString(ep,"[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);"); //利用引擎执行工具箱中文件engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形，可将返回参数去掉，psd无返回参数缺省情况下会自动画图形result=engGetArray(ep,"pxx");//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理pPxx=mxGetPr(result); result=engGetArray(ep,"fo");pFxx=mxGetPr(result);engEvalString(ep,"plot(fo,10*log10(pxx));");//利用引擎画图engEvalString(ep,"title('功率谱分析');");engEvalString(ep,"xlabel('Hz');");engEvalString(ep,"ylable('db');");mxDestroyArray(T); //释放内存mxDestroyArray(mFs);mxDestroyArray(mnfft);mxDestroyArray(result);engEvalString(ep,"close;");engClose(ep);}上述程序在Vc下编译需要将 libeng.dll和libmx.dll两个动态库利用以下的命令：lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库libeng.lib和libmx.lib,将libeng.lib和libmx.lib所在的目录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。利用Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数 Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序，但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序，不能调用Matlab工具箱中的函数，这非常不利于搞一些特殊的算法。本人研究了一段时间发现，工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译，以提供如Vc的调用函数，但是编译器只能编译一个独立的M文件，即这个 M文件不依赖于其他的M文件。如果M文件中又调用了其他的M文件，可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置，作适当的改动就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数，所以M文件中如有图形函数需注释掉。当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库libmmfile.dll, libmatlb.dll, libmcc.dll, libmat.dll. libmx.dll. mibut.dll 以及Matlab C MATH库，建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++编译环境的设置，在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作，而对于C/C++连接环境的设置，运行mbuild –setup依提示操作即可。下面给出利用编译器将Matlab工具箱中psd.m文件生成可供Vc调用的函数。将psd.m文件拷贝一份至Matlab\bin目录下，改写相应调用的M文件如nargchk.m, hanning.m等。为生成的代码简洁，对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减，最终使psd.m成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件，注意千万注释掉作图代码，最终改成如下形式，限于篇幅给出关键的几步： function [Pxx,f]=psd(Fs,nfft,noverlap,x)window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗dflag=’none’;window=window(;)………………………………….以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。假设上述代码重新存为testwin.m,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成testwin.c ,如运行mcc –p testwin 则生成testwin.cpp. Vc下建立一个基于对话框的文件，然后在对话框里加一个Button控件OnButtonPsd 将上述生成的.c文件的头文件加入到工程的.cpp中，且将#ifdef_cplusplus extern “c”{#end ifc代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间将#ifdef_cplusplus}#end if加入.cpp文件未尾为了简洁且便于处理将生成的c函数稍改动，给出部分代码如下： void CTestpsdwinDlg::OnButtonPsd(){mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区Fs=23510;//数据采集的频率 nfft=1024;//1024点的fftdouble datax[1024]//采集的数据x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal);memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double));noverlap=512;……………….……………….mccCopy(&Pxx,&Spec);mccCopy(&f,&frevgg_vector);for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++){datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中}mccFreeMatrix(&Pxx);……………….SendMessageBox(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图Return;}如上生成的程序可读性不太好，而生成的c++代码则可读性较好，但千万注意只能用 Matlab的MATH库，不可用c++的MATH库，否则编译会出错，限于篇幅在此不述。3）利用Matcom调用工具箱中的函数Matcom编译M文件，先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码，然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件，所以第一次运行要指定c编译器的路径，否则无法编译，指定好的编译信息就写在Matcom\bin\matcom.ini文件中，不过这一步按装matcom时，它自动寻找编译器并将其写入matcom.ini文件中，matcom4.5版中使用TeeChart3.0 OCX控件，因而它支持图形操作。我们依然用上述的testwin.m文件，不要将图形函数注释掉，利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。运行Mideva在主界面上直打开M文件，在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件，testwin.c ,testwin.h,testwin.cpp,testwin.lib,testwin.dll,testwin.exp等。 将上述testwin.cpp和testwin.h加入工程中，project/add to project/files并且在相应的文件中加入”stdafx.h” 加连接库：Tools\option\directory\ ， 选include选项,加入e:\matcom45\lib (包含matcom.h) library选项，加入e:\matcom45\lib4) project\add to project\files 文件类型选项选（.lib）将e:\matcom45\lib\v4501.lib加入工程中编译运行。相应代码如下：void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){double datap[512],dataf[512];initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵Mm x=zeros(1,1024);Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128;dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵datax[];//数据采集的数据存于此数组中for(int i=1;i<=1024;i++){x.r(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值}testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果dataf[i]=f_o.r(i+1,1);datap[i]=Pxx_o.r(i+1,1);}exitM();return;}可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易，生成的代码可读性很好，以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库，其使用和一般的动态库一样使用。同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件，同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。条件是这此M文件在同一个目录下面，如前所述的psd.m可直接用上述方法转换，生成了多个重载形式的psd函数结论： 利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源，应用程序整体性能较好，但不可脱离Matlab 的环境运行。用Matlab编译器进行工具箱函数的调用，须转换相应的M文件使其成为独立的M文件，且不支持图形函数，转换的代码可读性不太好。用Matcom 进行转换非常方便，生成的代码可读性很好，支持图形函数，且代码执行的速度比不转换平均要快1.5倍以上。以上程序在Vc++ 6.0,Matlab5.2,Matcom4.5中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助
生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
数据通信作为当今最具潜力的电信新业务，在近几年得到了快速的发展，呈现了旺盛的生命力和巨大的市场潜力。下面是我为大家整理的数据通信 毕业 论文 范文 ，供大家参考。
《 网络数据通信隐蔽通道技术研究 》
摘要：随着科学技术的不断发展， 网络技术 也发生了日新月异的变化。 文章 通过对网络数据通信中的隐蔽通道技术的介绍，进一步就网络通信中隐蔽通道存在的技术基础和实现原理进行了探讨，并对网络通信隐蔽通道技术进行了深入的研究与分析。与此同时对隐蔽通道的检测技术进行了讨论，提出了一系列针对网络安全的防范 措施 。
关键词：网络数据通信;隐蔽通道;隐写术;网络通信协议
根据现代信息理论的分析，层与层之间的通信在多层结构系统中是必须存在的，在此过程中需要安全机制来确保通信的正确性和完整性。在经授权的多层系统的各层之间通信信道上可以建立可能的隐蔽通信信道。在远古时代的简单军事情报传输系统中就已经出现了最原始的多层结构通信系统，而现代的计算机网络也只是一个多层结构通信系统，因此，隐蔽通道会在一定程度上威胁计算机网络系统的安全。
1隐蔽通道的概述
简单来说，隐蔽通道属于通信信道，将一些不安全信息通过通信信道传输隐蔽信息，而且不容易被管理者所察觉。换句话就是借助某个通信通道来完成对另一通信通道进行掩护的目的。一旦建立隐蔽通道以后，都希望通道能够长时间有效运行，由此可见，通道技术的关键是通道隐蔽措施的质量高低。如今，多媒体和Internet技术在各行各业得到了广泛的应用，从而导致隐蔽通道对网络安全造成了较大的威胁，只要与外界保持联系，就不能从根本上清除隐蔽通道所造成的威胁。隐蔽通道按照存在环境的不同可以划分为网络隐蔽通道和主机隐蔽通道两大类。主机隐蔽通道一般是不同进程主机之间所进行的信息秘密传输，而网络隐蔽通道一般是不同主机在网络中完成信息的秘密传输。通常情况下，隐蔽通道通信工具能够在数据报文内嵌入有效的信息，然后借助载体进行传输，传输过程通过网络正常运行，不会被系统管理者发现，从而实现有效数据的秘密传输。攻击者与其控制的主机进行信息传输的主要方式就是建立网络隐蔽通道。利用隐蔽通道，通过网络攻击者将被控主机中的有效数据信息传输到另一台主机上，从而实现情报的获取。与此同时，攻击者还可以将控制命令通过隐蔽通道传输到被控主机上，使被控主机能够长期被攻击者控制。因此，对隐蔽通道的基本原理和相关技术进行研究，同时采取措施对网络隐蔽通道的检测技术进行不断的改进和完善，从而能够及时、准确地发现被控主机，并将其与外界的联系及时切断，对网络安全的提升和网络中安全隐患的消除有十分重要的意义。
2网络数据中隐蔽通道的工作原理及类型
与传统网络通信相比发现，借助隐蔽通道进行通信只是对交换数据过程中所产生的使用机制进行改变。而隐蔽通道将数据从客户端传向服务器的过程中，双方会借助已经协定好的秘密机制将传输的数据嵌入载体中，与正常通信流量没有太大区别，实现了通信的隐藏，接收到传输的数据之后对相应的数据进行提取，再从伪装后的数据中分离出秘密数据。
2.1基于“隧道”的隐蔽通道
基于“隧道”技术的隐蔽通道是目前最为常见的隐蔽通道，也就是我们通常所说的协议隧道。理论上来说，隧道技术需要在一种协议上辅以另外一种协议，而且任何一个通信协议都可以传输其他的协议。例如SSH协议可以用来传输TCP协议，首先将服务信息写入SSH信息内，由于SSH通道已经被加密和认证，信息便可以通过SSH通道进行传输。攻击者为了防止系统管理员发现，通常采用各种协议来建立隐蔽通道。
2.1.1直接隧道
通信双方直接建立的协议隧道被称为直接隧道，以ICMP协议建立隐蔽隧道为例进行详细的说明。在网络通信过程中ICMP报文是比较常用的报文形式，测试网络连通性的工具常用PING，其一般是需要发送ICMP请求报文，并接收ICMP应答报文，从而对主机是否可达进行判断。PING作为诊断工具被广泛应用于网络中。所以，通常情况下人们会选择通过ICMP回显应答报文和ICMP回显请求报文来构建隐蔽通道。通常情况下，发送端能够对ICMP报文中的序列号字段和标识符进行任意的选择，应答中这些值也应该会回显，从而使得应答端能够将请求和应答报文准确地匹配在一起，另外，还应该回显客户发送的选项数据。根据相关规范我们能够借助ICMP包中的序列号、标识符和选项数据等来秘密携带数据信息。通常情况下，对于ICMP报文来说，入侵检测或防火墙等网络设备只能够完成首步的检查，因此，使用ICMP进行隐蔽通道的建立时通常选择将需要传输的数据放到选项数据中。除此之外，还有使用IGMP，HTTP,DNS等协议来进行隐蔽通道的建立，且 方法 与ICMP类似，这类隐蔽通道具有准实时的特点，可以使客户机与服务器直接通信。
2.1.2间接隧道
通信双方借助第三方中转所构建起来的协议隧道被称之为间接隧道，下面将会以SMTP协议所构建的隐蔽通道为例来对其进行分析。对于SMTP协议来说，一般要求发送者将信件上传到Mail服务器上，然后接受者才能够从服务器中获取自己所需要的信件。这样一来攻击者就会想办法将目标系统上所进行的命令写到信件中，通过Mail服务器，目标系统接收将要执行的文件，并将最终的执行结果传输到信箱中，此时攻击者可以借助收信这个环节来得到自己所需要的信息，这样就形成了隐蔽通道。在这种隐蔽通道中，目标系统和攻击者一般是借助第三方中转来紧密地衔接在一起，该间接通信在一定程度上提高了信道的时延，与直接隧道相比不再具有实时性。但由于系统目标和攻击者是通过第三方建立的联系，使得目标系统对攻击者没有任何直接的联系，不再需要知道攻击者，攻击者更具安全性。除此之外，使用FTP，LDAP，AD等协议建立隐蔽通道与SMTPA协议的做法类似，根据目标系统的基本要求和特征可以对其进行灵活的选用。
2.2使用报文伪装技术构建隐蔽通道
通过“隧道”构建隐蔽通道具有高效的特征，但要想保证其安全性在实际过程中得到广泛的应用就需要对相关数据进行加密处理。此外，还有一种隐蔽通道的方法是使用报文伪装技术，就是将一些数据插入到协议报文的无用段内。例如可以借助TCP和IP中所含有的包头段内空间进行隐蔽通道的构建。下面以IPIdentification携带数据为例对其中所构建的隐蔽通道进行介绍，其一般需要将数据的编码放入客户IP包的Identification内，再从服务器中将数据编码取出就可以了。与之类似的做法是可以将数据放入Options、Padding等字段中。由此可见，使用报文伪装技术建立隐蔽通道虽然损失了效率，但安全性却更高了。
2.3使用数字水印技术来构建隐蔽通道
数字水印技术对被保护的版权信息的隐藏有非常大的帮助。近年来，随着科学技术的不断进步，国内外大部分研究人员对数字水印技术进行了大量的研究，并提出了大量的解决方案。通常情况下，可以将数字水印技术划分为基于变换域的水印方案和基于时空域的水印方案两类。然而借助数字水印技术建立隐蔽通道就是将需要传送的秘密信息代替版权信息嵌入到数字水印中。在实际的操作过程中信息的载体一般为文本、静态图像、视频流、音频流等，因此，这种隐蔽通道具有很强的隐蔽性和稳健性。
2.4基于阈下通道建立隐蔽通道
SimmonsGJ于1978年提出了阈下通道的概念，具体定位为：定义1，在认证系统、密码系统、数字签名方案等密协议中构建了阈下信道，其一般是用来传输隐藏的接收者和发送者之间的秘密信息，而且所传输的秘密信息不会被信道管理者所发现;定义2，公开的信息被当做载体，通过载体将秘密信息传输到接收者手中，即为阈下信道。就目前而言，阈下通道通常情况下是在数字签名方案中建立的。以美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案为例对阈下信道的建立进行简单的阐述，美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案都是由三元组(H(_)：r，s)组成的。首先可以对要进行传输或签名的信息 进 行相关预处理，即所谓的压缩操作或编码操作，从而提供更加便捷的使用信道。但是如果消息_较大时，函数h=H(_)能够对_信息进行摘要操作。假设h,r,s的长度均为L,其比特消息签名的实际长度为2L+[log2_]。其中大约有2-L的长度可能会被伪造、篡改或被其他信息所代替。即在2L的附件信息中既存在签名，又有一部分被当作了阈下信道使用。通过这种方式，发送者将要传输的秘密信息隐藏到签名中，并通过事先约定好的协议，接收方可以将阈下信息恢复出来，从而获得了需要的秘密信息。双方通过交换完全无害的签名信息将秘密信息进行传送，有效地避开了通信监听者的监视。
3检测技术介绍
3.1基于特征匹配的检测技术
特征匹配检测技术是借助数据库中特征信息来实现与网络数据流的有效匹配，如果成功匹配就会发出警告。实际上，基于特征匹配的检测的所有操作是在应用层中进行的，这种检测技术攻击已知的隐蔽通道是非常有效的，但误报率较高，且无法检测加密数据，对于攻击模式的归纳和新型隐蔽通道的识别方面不能发挥作用。
3.2基于协议异常分析的检测技术
该技术需要对网络数据流中的信息进行协议分析，一旦发现有违背协议规则的现象存在，就会有报警产生。通过对其中异常协议进行分析可以准确查找出偏离期望值或标准值的行为，因此，在对未知和已知攻击行为进行检测方面发挥着非常重要的作用。
3.3基于行为异常分析的检测技术
该技术是针对流量模型构建的，在监控网络数据流的过程中能够对其流量进行实时监测，一旦与模型的阈值出现差别，将会发出报警。基于行为异常分析的检测技术不仅可以对事件发生的前后顺序进行确认，而且还能够对单次攻击事件进行分析。这种检测技术主要难点在于准确模拟实际网络流量模型的建立上，建立此种模型需要涉及人工智能方面的内容，需要具备相关理论基础，同时还需要花费大量的时间和精力做研究。虽然就目前而言，准确模拟实际网络流量模型的建立还有很大的难度，技术还有待进一步提高和完善，但随着检测技术的不断发展，人们对于此类检测技术的关注度越来越高，相信终有一天模型的建立可以实现。
4结语
隐蔽通道工具不是真正的攻击程序，而是长期控制的工具，如果对隐蔽通道的技术特点不了解，初期攻击检测又失败的状况下，将很难发现这些隐蔽通道。要想防范隐蔽通道，要从提高操作人员的综合素质着手，按照网络安全 规章制度 进行操作，并安装有效的信息安全设备。
参考文献：
[1]李凤华,谈苗苗,樊凯,等.抗隐蔽通道的网络隔离通信方案[J].通信学报,2014,35(11):96-106.
[2]张然,尹毅峰,黄新彭等.网络隐蔽通道的研究与实现[J].信息网络安全,2013(7):44-46.
[3]陶松.浅析网络隐蔽信道的原理与阻断技术[J].电脑知识与技术,2014(22):5198-5200,5203.
《 数据通信及应用前景 》
摘要：数据通信是一种新的通信方式，它是通信技术和计算机技术相结合的产物。数据通信主要分为有线数据通信和无线数据通信，他们主要是通过传输信道来输送数据，达到数据终端与计算机像话连接。数据通信技术的应用对社会的发展产生了巨大的影响，在很大程度上具有很好的发展前景。
关键词：数据通信;应用前景;分类;探究
一、数据通信的基本概况
(一)数据通信的基本概念。数据通信是计算机和通信相结合的产物，是一种通过传输数据为业务的通信系统，是一种新的通信方式和通讯业务。数据主要是把某种意义的数字、字母、符号进行组合，利用数据传输技术进行数据信息的传送，实现两个终端之间数据传输。数据通信可以实现计算机和终端、终端和终端以及计算机和计算机之间进行数据传递。
(二)数据通信的构成原理。数据通信主要是通过数据终端进行传输，数据终端主要包括分组型数据终端和非分组型数据终端。分组型数据终端包括各种专用终端，即：计算机、用户分组拆装设备、分组交换机、专用电话交换机、局域网设备等等。非分组型数据终端主要包括用户电报终端、个人计算机终端等等。在数据通信中数据电路主要是由数据电路终端设备和数据信道组成，主要进行信号与信号之间的转换。在计算机系统中主要是通过控制器和数据终端进行连接，其中中央处理器主要用来处理通过数据终端输入的数据[1]。
二、数据通信的分类
(一)有线数据通信。有线数据通信主要包括：数字数据网(DDN)，分组交换网(PSPDN)，帧中继网三种。数字数据网可以说是数字数据传输网，主要是利用卫星、数字微波等的数字通道和数字交叉复用。分组交换网又称为_.25网，它主要是采用转发方式进行，通过将用户输送的报文分成一定的数据段，在数据段上形成控制信息，构成具有网络链接地址的群组，并在网上传播输送。帧中继网络的主要组成设备是公共帧中继服务网、帧中继交换设备和存储设备[2]。
(二)无线数据通信。无线数据通信是在有线数据的基础上不断发展起来的，通常称之为移动数据通信。有线数据主要是连接固定终端和计算机之间进行通信，依靠有线传输进行。然而，无线数据通信主要是依靠无线电波来传送数据信息，在很大程度上可以实现移动状态下的通信。可以说，无线数据通信就是计算机与计算机之间相互通信、计算机与个人之间也实现无线通信。这主要是通过与有线数据相互联系，把有线的数据扩展到移动和便携的互联网用户上。
三、数据通信的应用前景
(一)有线数据通信的应用。有线数据通信的数字数据电路的应用范围主要是通过高速数据传输、无线寻呼系统、不同种专用网形成数据信道;建立不同类型的网络连接;组件公用的数据通信网等。数据通信的分组交换网应用主要输入信息通信平台的交换，开发一些增值数据的业务。
(二)无线数据通信的应用。无线数据通信具有很广的业务范围，在应用前景上也比较广泛，通常称之为移动数据通信。无线数据通信在业务上主要为专用数据和基本数据，其中专用数据业务的应用主要是各种机动车辆的卫星定位、个人无线数据通信、远程数据接入等。当然，无线数据通信在各个领域都具有较强的利用性，在不同领域的应用，移动数据通信又分为三种类型，即：个人应用、固定和移动式的应用。其中固定式的应用主要是通过无线信道接入公用网络实现固定式的应用网络;移动式的应用网络主要是用在移动状态下进行，这种连接主要依靠移动数据终端进行，实现在野外施工、交通部门的运输、快递信息的传递，通过无线数据实现数据传入、快速联络、收集数据等等。
四、小结
随着网络技术的不断发展，数据通信将得到越来越广泛的应用，数据通信网络不断由分散性的数据信息传输不断向综合性的数据网络方向发展，通过传输数据、图像、语言、视频等等实现在各个领域的综合应用。无论是在工业、农业、以及服务业方面都发挥着重要的作用，展示出广阔的应用前景来。因此，当今时代学习、了解并掌握先进技术对于社会和个人的发展尤为重要。
参考文献
[1]李亚军.浅谈数据通信及其应用前景[J].中小 企业管理 与科技(上半月),2008(04).
[2]朱江山.李鸿杰.刘冰.浅谈数据通信及其应用前景[J].黑龙江科技信息,2007(01).
《 数据通信与计算机网络发展思考 》
摘要：近年来，网络及通信技术呈现了突飞猛进的发展势态。这一势态给人们生活及工作带来了极大的方便，与此同时也给数据通信及计算机网络的发展带来了巨大的机遇及挑战。本课题笔者在概述数据通信与计算机网络的基础上，进一步对基于计算机网络中的数据通信交换技术进行了分析，最后探讨了数据通信与计算机网络的发展前景。
关键词：数据通信;计算机网络;发展前景
信息时代的发展带动了经济社会的发展。从狭义层面分析，网络与通信技术的提升，为我们日常生活及工作带来了极大的便利[1]。从广义方面分析，网络与通信技术的进步及发展，能够推进人类文明的历史进程。现状下，计算机网络技术较为成熟，将其与数据通信有机融合，能够具备更为广泛的应用。鉴于此，本课题对“数据通信与计算机网络发展”进行分析与探究具有较为深远的重要意义。
1数据通信与计算机网络概述
数据通信是一种全新的通信方式，并且是由通信技术与计算机技术两者结合而产生的。对于数据通信来说，需具备传输信道，才能完成两地之间的信息传输[2]。以传输媒体为参考依据，可分为两类，一类为有线数据通信，另一类为无线数据通信。两部分均是以传输信道为 渠道 ，进一步使数据终端和计算机相连接，最终使不同地区的数据终端均能够实现信息资源共享。计算机网络指的是将处于不同地区或地域的具备独特功能的多台计算机及其外部设备，以通信线路为渠道进行连接，并在网络 操作系统 环境下实现信息传递、管理及资源共享等。对于计算机网络来说，主要的目的是实现资源共享。结合上述概念可知数据通信与计算机网络两者并不是单独存在的。两者相互融合更能够促进信息的集中及交流。通过计算机网络，能够使数据通信的信息传输及利用加快，从而为社会发展提供保障依据。例如，基于计算机网络中的数据通信交换技术，通过该项技术便能够使信息资源共享更具有效性，同时也具备多方面的技术优势。
2基于计算机网络中的数据通信交换技术
基于计算机网络中的数据通信交换技术是计算机网络与数据通信两者融合的重要产物，通过该技术能够实现数据信息交换及信息资源共享等功能。下面笔者以其中的帧中继技术为例进行探究。帧中继协议属于一类简化的_.25广域网协议，同时也是一类统计复用的协议，基于单一物理传输线路当中，通过帧中继协议能够将多条虚电路提供出来，并通过数据链路连接标识的方式，对每一条虚电路进行标识。对于DLCI来说，有效的部分只是本地连接和与之直接连接的对端接口[3]。所以，在帧中继网络当中，不同的物理接口上同种DLCI不能视为同一种虚电路。对于帧中继技术来说，所存在的主要优势是将光纤视为传输媒介，实现高质量传输，同时误码率偏低，进一步提升了网络资源的利用效率。但同时也存在一些较为明显的缺陷，比如对于实时信息的传输并不适合，另外对传输线路的质量也有着较高的要求。当然，对于基于计算机网络中的数据通信交换技术远远不止以上一种，还包括了电路交换、报文交流及分组交换等技术。与此同时，数据通信交换技术在未来还有很大的发展空间。例如现阶段具备的光传输，其中的数据传输与交换均是以光信号为媒介，进一步在信道上完成的。在未来发展中，数据通信交换技术远远不止表现为光传输和交换阶段，将进一步以满足用户为需求，从而实现更有效率的信息资源共享等功能。
3数据通信与计算机网络发展前景
近年来，数据通信技术及计算机网络技术被广泛应用。无疑，在未来发展过程中， 无线网络 技术将更加成熟。与此同时，基于网络环境中的互联网设备也会朝着集成化及智能化的方向完善。纵观这几年，我国计算机技术逐年更新换代，从而使网络传输的效率大大提升。对于用户来说，无疑是很多方面的需求都得到了有效满足。笔者认为，网络与通信技术将从以下方面发展。(1)移动、联通、电信公司将朝着4G方向发展，从而满足用户的信息交流及信息资源共享需求。(2)宽带无线接入技术将进一步完善。随着WiFi 热点 的逐渐变大，使我国宽带局域网的发展进一步加大，显然，在数据通信与计算机网络充分融合的背景下，宽带无线接入技术将进一步得到完善。(3)光通信将获得巨大发展前景，包括ASON能够获得充分有效的利用以及带宽资源的管理力度将加大，从而使光通信技术更具实用价值。
4结语
通过本课题的探究，认识到数据通信与计算机网络两者之间存在相辅相成、共同发展的联系。总之，在信息时代的背景下，数据通信是行业发展的主要趋势。通过数据通信实现图像、视频、数据等方面的传输及共享，更能满足企业生产需求。总而言之，需要做好数据通信与计算机网络的融合工作，以此使数据通信更具实用价值，进一步为社会经济的发展起到推波助澜的作用。
参考文献：
[1]魏英韬.对通信网络数据的探讨[J].黑龙江科技信息,2011(3):80-83.
[2]刘世宇,姜山.计算机通信与网络发展技术探讨[J].科技致富向导,2012(33):253-258.
[3]屈景怡,李东霞,樊志远.民航特色的“数据通信与计算机网络”课程教改[J].电气电子教学学报,2014(1):20-22.
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生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
期刊论文发表格式模板
在学习和工作的日常里，许多人都写过论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是我为大家收集的期刊论文发表格式，欢迎阅读与收藏。
1、论文标题
回答本文关于什么?最佳文题的标准是用最少的必要的术语去准确描述论文的内容。基本写作要求是准确、简洁和有效。论文的标题必须确切地概括论文的论点或中心内容，做到文题相符，含义明确。标题必须意思清楚、言简意赅地概括反映论文所讨论的内容。一则好的标题应该确切、鲜明、扼要地概括论文的基本思想，使读者在未看论文的摘要和正文之前即能迅速准确地判明论文的基本内容，从而做出是否阅读摘要和正文的判断。
此外，标题应反映论文所属的学科，题目大小要合乎分寸，切忌华而不实。不要使用过于笼统、夸张或是太大的题目，使人看了不知道究竟是研究的什么问题。醒目的标题，其含义能让人一望即知，而且能立刻引起人们的阅读兴趣。科技论文的标题因为要反映出论文的中心内容或论文的基本观点，所以通常不可能写得像文艺作品的标题那样简短，但是也必须尽可能地写得简练些，不要写得太长，一般控制在20字以内，应避免繁琐、累赘和过于平淡无味。
另外，也要注意在题目中突出新的观点来，使人看了标题知道文章有新见解。要说明一点，论文的标题与论题并不是同一概念。论题是文章的基本观点，标题是文章的题目。但是有些论文的标题和文章的论题是相同的，即标题反映了论题;有的则没有反映。
尽量在标题中使用论文中的关键词语，一方面有助于概括论文的基本思想，另一方面可增加论文的被检次数，从而可能增加被引次数，因为用机器检索时，机器只显示标题中的关键词语而不是整个标题。就此而言，标题中关键词语的使用问题应该引起论文作者的高度重视。
如果想在标题中表达较多的内容，例如，既想概括地表达出文章的论述范围，又想表明自己对问题的看法或者对某一问题的评论，这时标题就会写得太长，而且一个标题也难以表达两层意思。解决的办法是在主标题下加一副标题。主标题概括地表述论文的主题或讨论范围，副标题作为主标题意思的补充和引申。这种加副标题的做法，在论文特别是在中文论文写作中也是经常使用的，但有的期刊明确不要加副标题，所以在投稿前需看该期刊的投稿须知。
另外，尽量避免在标题中使用非公知公认的缩略词、公式等，以防止出现误解。
2、作者及单位
回答谁参与了本研究的设计、工作及论文的撰写，一般以对文章贡献大小排列。作者单位一般要求写至二级，如XX大学Xx学院。作者简介应按所投期刊要求撰写。基金项目名称要准确，并注明编号。
作者中最重要的当然是第一作者，其次是通讯作者，如果通讯作者在该领域为大家公认的名人，则有利于稿件通过编辑的初审关，这就是所谓的“名人效应”。通讯作者可以是第二作者，也可以放在最后，但如果通讯作者不是第一作者的你，则在稿件中的联系方式要为通讯作者的联系方式，一般来说，导师充当第二作者或通讯作者。有些期刊当稿件被录用并在稿件修改时，允许改动作者顺序，虽然你已经签了版权合同，当然，这个改动以不引起版权纠纷为好。
3、摘要
摘要的内容包括研究的目的、方法、结果和结论。一般应写成报道性文摘，也可以写成指示性或报道一指示性文摘。摘要应具有独立性和自明性，应是一篇完整的短文。不用图表和非公知公用的符号或术语，不得引用图、表、公式和参考文献的序号。摘要是论文要点的浓缩。因此，应在文章各主要部分完成后再写，这样有利于文章要点的提炼。优秀的摘要应能有效地抓住读者的兴趣。如果不是综述性文章，文章的英文摘要可以按照报道性文摘去写，即按objeetive(目的)、Methods(方法)、Results(结果)和Conelusions(结论)逐一阐述论文的梗概。时态主要是以一般现在时为主，也使用一般过去时和现在完成时。
从理论上讲：一般现在时用于通过科学实验取得的研究结果、结论，揭示自然界的客观规律;一般过去时用于在一定范围内所观察到的自然现象的规律性认识，这种认识也许有一定的局限性;现在完成时用于表明过程的延续性，虽某事件(或过程)发生在过去，但强调对现实所产生的影响。上述三个时态是撰写摘要时常用的时态，有时很难区分它们在含义上的严格差异。目前，英文摘要仍以被动语态为多。使用第一人称时，用凡指的we，theaUthor，theauthors，不用工。
4、关键词
关键词主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。
关键词是标示文献关键主题内容，但尽量少用不规范的主题词或新造词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一个刊物增加关键词这一项，就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。一篇论文可选取3一8个词作为关键词。
关键词的一般选择方法是:由作者在完成论文写作后，纵观全文，选出能表示论文主要内容的信息或词汇。关键词可以从论文标题中，也可以从论文内容中去选。从论文内容中选取出来的`关键词，可以补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了论文所涉及的概念深度。
5、引言
引言的内容可包括研究的目的、意义、主要方法、范围和背景等。引言作为学术论文的开场白，应以简短的文字介绍写作背景和目的，以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前人工作的关系，目前研究的热点和存在的问题，以便读者了解该文的概貌，起导读的作用。这一点非常重要，因为所有研究都是在前人研究的基础上开始的。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容、结果、意义和前景，不要展开讨论。应该注意的是，对前人工作的概括不要断章取义，如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。
编辑对引言的一般意见为引言是否充分反映了当前存在的问题，并是否阐述了该项研究的必要性。
引言的具体要求:
(a)开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程;
(b)言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考文献的形式标出文献即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练;
(c)尊重科学，实事求是。在论述本文的研究意义时，应注意分寸，切忌使用“有很高的学术价值”、“填补了国内外空白”、“首次发现”等不实之词;同时也要注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指求”、“抛砖引玉”之类的语言;
(d)引言的内容不应与摘要雷同，也不应是摘要的注释。引言一般应与结论相呼应，在引言中提出的问题在结论中应有解答，但也应避免引言与结论雷同;
(e)简短的引言，最好不分段论述，不要插图和列表，不进行公式的推导与证明;
(f)分析过去研究的局限性并且阐明自己研究的创新点，这是整个引言的高潮所在，所以更是要慎之又慎。阐明局限性要客观。在阐述自己的创新点时，要仅仅围绕过去研究中存在的缺陷来描述，完整而清晰的描述自己的解决思路，并且文章摊子不要铺的太大。创新性描述的越多越大，越容易被审稿人抓住把柄。
(g)引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700一800字或1000字左右，短的可不到100字，一般以两三百字左右为宜。
6、材料与方法
这部分主要回答两个基本问题，即用什么做研究(即研究所用的材料)和怎样做研究(从事研究所用的方法)应尽可能按实验研究的先后顺序描述，同时必须注意的是，如果采用的方法是按照前人的，或者即使有所改进，也必须标注参考文献。另外，还要叙述测量设备和测量方法，包括设备名称、型号、测试什么参数、测量量程或范围等。
7、结果
结果是论文的核心，主要回答发生了什么。数据可用图、表或文字表达，但三者间应尽量少重复;在文字部分叙述主要结果和意义，用图或表给出较详细的数据。量和单位必须注意采用国际标准，注意大小写、正斜体。
8、讨论
回答所获得的结果是否为前言中提出的关键问题的答案，结果怎样支持答案。集中讨论与本研究结果有关的问题，突出本研究的创新及重要性，并与相关的研究结果进行比较;给出结果所支持的结论。讨论的每个部分应有一个主题，并根据其逻辑顺序确定层次。且讨论内容应该为自己研究独特的东西，和别人相同或相似的一笔带过，不要深入讨论。另外讨论的数据来源应该和结论中的数据一致，并一一对应，前后呼应，互相衬托。
9、结论
结论也叫结束语，是文章的总结，要回答研究出什么，需要简洁地指出：由研究结果所揭示的原理及其普遍性;研究中有无例外或本论文尚难解决的问题;与以前已发表论文的异同;在理论与实践上的意义;对进一步研究的建议。特别需要注意的是，结论不是摘要简单地复述。
10、致谢
对提供了基金和物质的帮助者必须表示感谢，但仅列出对本工作提供特殊的实质性贡献者的姓名;同时必须得到被致谢者的同意。
11、参考文献
与本研究方法、结果、讨论有关的其它相关的研究，著录要求是：准确、完整、规范，并必须在文章引用处注明。
文字编排要求：
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1、标题：黑体，三号，居中
2、署名：单位与姓名之间空一字，宋体，小四号，与标题间距一行
3、摘要：与署名间距一行，首行缩进四字，“摘要”二字之间空一字，黑体，五号，后跟冒号;摘要内容楷体，五号，换行后文字缩进两字
4、关键词：首字与“摘要”对齐，黑体，五号，后跟冒号;关键词3或5个为宜，楷体，五号
5、正文：
(1)与“关键词”间距一行;
(2)宋体，小四号;
(3)每段首行空两字;
(4)文科各级目录方式：“一、”“(一)”“1、”“(1)”;
(5)理科各级目录方式：“1.”“1.1”“1.1.1”;正文中如果直接引用一个或几个段落、一个或几个案例，一般独立成段，段落开头空四格，换行空两格，五号楷体字为宜。
6、注释或参考文献：与正文至少间距一行，“注释”或“参考文献”用黑体，五号，后跟冒号;在正文中须标出“[1]”、“[2]”……，然后在注释或参考文献后对应注明“[1]”、“[2]”……做注释或参考文献时须完整，不得残缺不全;注释或参考文献内容用宋体，五号。请详看第7条目。
7、做注释或参考文献，
第一种：传统形式
引自期刊：
[1]作者：《题名》，《刊名》，xx年第×期，第×页。
引自专著：
[2]作者：《书名》，出版地：出版者及xx年×版，第×页
引自报纸：
[3]作者：《题名》，《报纸名》年-月-日(版次)
发表论文有一定标准格式，很多作者第一次发表论文，甚至发表过多篇论文依然对论文的格式不清楚。在此，我们通过此文对论文发表格式做个详细介绍。以下是发表论文格式模板，欢迎阅读。
发表的论文基本包含以下几部分：标题、作者名字、单位、摘要、关键词、正文、参考文献等。部分期刊杂志要求包含英文摘要和英文关键词。
一、标题
标题应该符合全文内容，是文章内容的高度概括。标题通常不得超过20个汉字，如果20个汉字仍无法说明白的，可以增加副标题。
二、作者名字
学术期刊发表论文必须有作者名字。作者名字按先后顺序被称作第一作者、第二作者、第三作者、……。一般情况下，作者的数量是不限制的，也就是说文章是由几个人合作完成的就应该是几个人。但一般不会超过5人。部分杂志要求最多3人或者2人。
目前很多地区对职称论文中的作者要求必须是第1作者才认可。所以挂名发表的作者常不会被认可。
作者有时候还存在通讯作者一说，通常通讯作者是在标注或者文尾注明。在部分地区，通讯作者享有跟第一作者相同的认可度。
如果作者名字较多，且各作者单位不同，这时候就需要对作者名字做标注。比如：张三①李四②。然后在单位名称前对应标注。
三、作者单位
作者单位是在职称评审中确定一个作者的身份的信息，尤其在学术论文中不可缺少。通常的格式是：单位，省市，邮编。例如：山东省枣庄市台儿庄区北园小学山东枣庄 277400。
作者单位应该为单位的全称，而不应该是简称。如“山东省德州市陵县第一中学”不能简写成“陵县一中”。很多地区对于单位简写的论文是不予认可的。很多作者常常应为这个原因造成职称机会错失。
四、摘要
摘要又被称为内容摘要，是对文章的一个概括性的结论。摘要通常在200字左右。摘要是对论文全文的引导，是论文格式中不可缺少的一环。摘要要求概括全文，不可以片面只讲文章的一部分。
五、英文摘要
部分杂志要求文章需要存在英文摘要。英文摘要是对中文摘要的一个翻译，要求翻译准确。
六、关键词
关键词是文章索引的一个重要部分。关键词要求必须设置准确，恰当。让别人可以较容易地根据关键词了解文章的主要谈论问题。这也是文章划类的一个基本方式。
七、英文关键词
部分杂志要求文章需要存在英文关键词。英文关键词要求翻译正确。
八、正文
学术论文的.正文为论文的主体。正文的层次应该清晰，论述应该有理有据，论文的主题更是应该明确。论文写作切忌统概统论。大帽子下写小问题。发表论文的正文长度通常在2000字到8000字之间。过多应该精简，过少应该补充。
九、参考文献
参考文献具有一定的格式。文中如有参考文献，应依照引用的先后顺序用阿拉伯数字加方括号在右上角标出，并在文中按照引用的先后顺序标注出引用参考文献的作者名、引用文题名、出版单位以及出版日期。
全文1.25倍行距
标题标题标题标题(三号宋体，居中，加粗)
【说明： 标题是能反映论文中特定内容的恰当、简明的词语的逻辑组合，应避免使用含义笼统、泛指性很强的词语(一般不超过20字，必要时可加副标题，尽可能不用动宾结构，而用名词性短语，也不用“……的研究”，“基于……”)。】
作者11，作者22，作者31，……(四号楷体，居中)
(1. 学校 院、系名，省份 城市 邮编;2. 单位名称，省份 城市 邮编)(五号楷体，居中)
摘要：(小五号黑体，缩进两格)摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容摘要内容……(小五号楷体)
【说明：摘要应具有独立性和自含性，即不阅读全文，就能获得必要的信息。要使用科学性文字和具体数据，不使用文学性修饰词;不使用图、表、参考文献、复杂的公式和复杂的化学式，非公知公用的符号或术语;不要加自我评价，如“该研究对…有广阔的应用前景”，“目前尚未见报道”等。摘要能否准确、具体、完整地概括原文的创新之处，将直接决定论文是否被收录、阅读和引用。摘要长度200～300字。摘要一律采用第三人称表述，不使用“本文”、“文章”、“作者”、“本研究”等作为主语。】
关键词：(小五号黑体，缩进两格)关键词;关键词;关键词;关键词(小五号楷体，全角分号隔开)
【说明：关键词是为了便于作文献索引和检索而选取的能反映论文主题概念的词或词组，每篇文章标注3～8个关键词，词与词之间用全角分号隔开。中文关键词尽量不用英文或西文符号。注意：关键词中至少有两个来自EI控词表。一般高校数字图书馆均可查到。】
中图分类号：(小五号黑体，缩进两格)TM 344.1(小五号Times New Roman体，加粗) 文献标志码：(小五号黑体，前空四格)A(小五号Times NewRoman体，加粗)
【说明：请查阅中国图书馆分类法(第4版)(一般要有3位数字，如TM 344.1)】
引言(四号宋体，加粗，顶格)
引言……(五号宋体，段前前缩进两格)
【说明：引言作为论文的开端，主要回答“为什么研究”这个问题。它简明介绍论文的背景、相关领域的前人研究历史与现状，以及著者的意图与分析依据，包括论文的追求目标、研究范围和理论、技术方案的选取等。引言应言简意赅，不要等同于文摘，或成为文摘的注释。引言中不应详述同行熟知的，包括教科书上已有陈述的基本理论、实验方法和基本方程的推导。如果在正文中采用比较专业化的术语或缩写用词时，应先在引言中定义说明。引言一般不超过800字，且不计入章节编号。】
正文。。。。 (五号宋体，段前缩进两格)
1 篇幅、正斜体、黑体(四号宋体，加粗，顶格，序号和标题文字间空半格)
1.1 篇幅(五号宋体，加粗，顶格，序号和标题文字间空半格)
【说明：全文(计空格、图表占位)一般不超过7 000汉字。】
1.2 正斜体
1.2.1 正体(五号宋体，顶格，序号和标题文字间空半格)
【说明：变量名称用斜体单字母表示，需要区分时可加下标;下标中由文字转化来的说明性字符用正体，由变量转化来的用斜体。】
1.2.2 斜体
【说明：量单位及词头用正体。如kg、nm等。运算符用正体，如d、exp、lg、max、min等;几个特殊常数用正体，如e、π、I。】
1.3 黑体
【说明：矩阵、矢量、张量名称用黑斜体表示。】
2 层次标题
【说明：层次标题是指除文章题名外的不同级别的分标题。各级层次标题都要简短明确，同一层次的标题应尽可能“排比”。即词(或词组)类型相同(或相近)，意义相关，语气一致。】
3 插图(图题使用小五号黑体，居中，列于图下)
【说明：
1) 插图要精选，应具有自明性，切忌与表及文字表述重复。一般不超过6幅。
2) 插图要精心设计和绘制，要大小适中，线条均匀，主辅线分明。插图中文字与符号均应植字，缩尺后字的大小以处于六号或小五号为宜。
3) 插图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。
4) 插图应有以阿拉伯数字连续编号的图序(如仅有1个图，可定名为“图1”)和图题，居中排于图下。
5) 函数图要有标目，用量符号与该量单位符号之比表示，如“p / MPa”;标线数目3～7个;标线刻度朝向图内;标值圆整，一般采用0.1 n, 0.2 n, 0.5 n和1 n, 2 n, 5 n以及10 n, 20 n, 30 n, 50 n(n=1,2,3,…)较好，不要把实验数据点直接拿来作为标值，如可将0.385, 0.770, 1.155,…改为0.4, 0.8, 1.2,…,将62.5, 78.3, 101.4,…改为60, 80, 100,…，并相应平移标值线(当然图面内的数据点或曲线不能变动)。标值的数字一般不应超过3个数位，或小数点后面不超过1个“0”。为此，可通过改用标目中单位的词头或量符号前的因数来保证标值的数值尽可能处在0.1～1 000。例如：
某图上标值是1 200, 1400,…，标目为p / Pa，则可将标目改为p / kPa，相应地标值即改成1.2, 1.4,…。某图上标值是0.005, 0.010, 0.015,…，标目为R，则可将标目改为103R，相应地标值即改成5, 10,15, …。
6) 照片、灰度图清晰，彩色图要转换成黑白图表示。
7) 地图、显微图以比例尺表示尺度的放大和缩小。】
4 表格(表题使用小五号黑体，居中，列于表上)
【说明：
1) 表格要精选，应具有自明性;表格的内容切忌与插图及文字表述重复。
2) 表格应精心设计。为使表格的结构简洁，建议采用三线表，必要时可加辅助线。
3) 表格应有以阿拉伯数字连续编号的表序(如仅有1个表格，表序可定名为“表1”)和简明的表题，居中排于表格的上方。
4) 数值表格采用三线表，表头中使用“量符号/量单位”。5) 表内同一栏的数字必须上下对齐。表内不宜用“同上”、“同左”、“，，”和类似词，一律填入具体数字或文字。表内“空白”代表未测或无此项，“-”或“…”(因“-”可能与代表阴性反应相混)代表未发现，“0”代表实测结果确为零。】
5 结论(结语)
【说明：
1) 结论或结语应准确、简明、完整、有条理，可以提出建议、设想、改进意见或有待解决的问题
2) 结论是在文章结尾时对文章的论点、结果进行的归纳与总结。当从研究结果确实得出了有重要价值的创新性结论，或者对相同论题的研究得出与别人不同或相反的结论时，应采用“结论”作层次标题。
3) 当未得出明确的研究结论，或结论已在“结果与讨论”中表述，而同时需要对全文内容有一个概括性总结或进一步说明时，尤其是要对文章已解决和有待研究的问题表达作者的某些主观见解或看法时，用“结语”。
4) 文章结尾时如果不能导出条理性结论，则可写成结语进行必要的讨论，文中已有分步结论的可不再在文章结尾处写出结论。
5) 结论或结语中不能出现参考文献序号、插图及数学公式。】
参考文献：(五号宋体，加粗，顶格)
[1] 期刊——作者. 题名[文献类型标志]. 刊名, 出版年, 卷(期): 起-止页码.(不要缺少页码). (小五号宋体，缩进两格;序号使用“[]”，和内容间空半格;内容中标点符号均使用半角，后空半格)
[2] 专著——作者. 书名[文献类型标志]. 版本. 出版地: 出版者, 出版年.(出版地和出版者必须有一个)
[3] 专著中的析出文献——析出文献作者. 析出文献题名[文献类型标志]∥专著作者. 专著题名. 版本. 出版地: 出版者, 出版年:析出文献的页码.(出版地和出版者必须有一个)
[4] 专利文献——专利申请者.专利题名: 专利国别, 专利号[文献类型标志]. 公告日期或公开日期.
[5] 电子文献——作者. 题: 其他题名信息[文献类型标志/文献载体标志]. 出版地: 出版者, 出版年(更新或修改日期)[引用日期].获取和访问路径.
【说明：(详见GB/T7714-2005《文后参考文献著录规则》)
1) 参考文献应是文中直接引用的公开出版物，以15篇以上为宜，其中80%应为期刊或会议论文，80%以上为近5年出版的文献，50%以上为外文文献(若是会议论文集析出文献，必须要有会议名称、论文集的出版地、出版者、出版年、析出文献的起止页码)。
2) 参考文献采用顺序编码制，按文中出现的先后顺序编号，并在正文中指明其标引处。
3) 中外作者的姓名一律“姓前名后”。西方作者的名字部分缩写，不加缩写点且姓名全大写。
4) 作者不超过3人的姓名都写，超过3人的，余者写“，等”或“, et al”。
5) 非英文期刊文献，先按原文列出该文献，然后另起一行附上其英文译文。】
基金项目：省部级以上基金资助项目(必须要有编号)
作者简介：姓名(出生年-)，性别，职称，学位，主要研究方向，(Tel);(E-mail)。
导师姓名(联系人)，性别，职称，硕(博)士生导师，(Tel);(E-mail)。
民用航空导航信号的干扰浅析
【摘要】现代的民用机场有着飞行流量大以及航班密度高的特征,机场、无线电设备、导航台站、非无线电设备之间都会产生干扰,外来电磁信号对于民用航空系统的影响是极大的,为此,需要做好台站以及内部导航频率的检查工作,在电子设备的发展之下,这些干扰也越来越大,本文主要分析民用航空导航信号的干扰因素以及抗干扰措施。
【关键词】通信工程论文发表,民用航空导航信号,干扰因素,对策
在我国通信事业以及无线电技术的发展下,电磁环境变得越来越复杂,无线电干扰情况也越来越严重,这不仅对于无线电通信产生一定的影响,也严重影响了民航通信导航频率,做好民用航空导航信号的干扰工作十分的重要。
一、民航系统导航系统干扰分析
现代的民用机场有着飞行流量大以及航班密度高的特征,机场、无线电设备、导航台站、非无线电设备之间都会产生干扰,这也会在一定程度上影响导航台站的工作,严重的影响到飞行安全。
在电子设备的发展之下,这些干扰也越来越大,数据统计显示,对于民航系统干扰最大的为非航空干扰源,这主要包括以下几种类型:
第一,无线电通信设备,包括微波通信设备、短波电台、VHF超短波电台;
第二,用于监视飞机飞行状态的雷达;
第三,引导飞机降落和起飞的导航设备;
第三,用于记录雷达数据与数字记录的计算机管理系统;
第四,用于播放电视节目和航班信息的闭路电视系统;
以上设备多放置在一个机房之中,这就导致机房变成一个电磁辐射系统,若没有处理好其中的电磁兼容问题,就会影响系统的运行,情况严重时,甚至会威胁到飞机的飞行安全。
此外,通信导航站台与机场在运行过程中都有电磁辐射,这种电磁辐射是无法完全消除的,如果没有处理好设备兼容问题,都会在一定程度上影响导航系统的正常运行,为了消除这种干扰问题,需要从台站管理、设备布局、机房建设等角度进行分析,采取科学的应对措施,消除各种干扰,保障飞机的飞行安全。
二、减少民用航空导航信号的干扰措施
2.1 做好电磁环境的测试以及设备检测工作
一些没有经过相关部门审批的广播电台,其设备指标一般与国家标准不符合,而这些广播电台需要在大功率发射状态下进行工作,如果不开展设备检测工作就很容易出现干扰,为了避免该种问题的产生,需要做好电磁环境的测试以及设备检测工作。
在未来阶段下,无电线管理机构需要定期对广播电台进行检查,如果存在安全隐患要早发现、早处理,为了保障这项工作的顺利进行,需要制定出相应的设备年检制度,对广播发射机的天馈系统、频率、杂散、功率等指标进行分析,保障设备能够按照相关的参数进行工作。
2.2 治理内部环境
民航系统中内部干扰问题严重,管理部门必须要意识到这一问题的严重性,采取科学的`措施减少系统内部干扰,这不仅需要加强外部电磁环境的治理工作,还要对内部进行整顿。这可以采用如下的措施:
第一,合理使用通信导航站与机场设备
为了最大限度的消除干扰,需要对通信导航站以及机场的相关设备进行科学合理的布局,对于同一工作频率的天线和设备需要拉开距离,保障天线的隔离度。对于大功率的接收设备以及发射设备需要分开进行放置,避免将通信设备设置在有电磁辐射的房间中,在对机房进行布局时,需要深刻的分析电磁辐射情况,在必要的情况下,可以由上级部门开展检测工作,对于部分杂散设备,需要采取科学的屏蔽措施。
第二,做好台站、机房内部电磁环境的控制
一般情况下,台站、机房内部设备主要采用分批配置的方式,在这些设备安全与使用时,常常存在着一定的影响,一般情况下,如果不是出现特别严重的干扰,是不会对机房进行电磁检测的。此外,设备中的电磁干扰有着偶然性与随机性的特征,发生机理复杂,为了避免电磁环境影响飞机的正常飞行,需要做好台站、机房内部电磁环境的控制工作,及时消除其中的安全隐患。在新增台站时,也需要加强测试,避免新增设备影响飞机的正常飞行。
三、结束语
总而言之,外来电磁信号对于民用航空系统的影响是极大的,为此,需要做好台站以及内部导航频率的检查工作,这不仅是保障民航安全的重要措施,对于保障人民生命财产的安全也大有裨益。为此,需要注意净化各个频段的电磁环境,处理好电磁兼容问题,制定出完善的管理制度,加强对相关人员的培训与教育,将安全隐患扼杀在摇篮中,保障飞行安全。
论文: Characterizing signal propagation to close the performance gap in unnormalized ResNets
BatchNorm是深度学习中核心计算组件，大部分的SOTA图像模型都使用它，主要有以下几个优点：
然而，尽管BatchNorm很好，但还是有以下缺点：
目前，很多研究开始寻找替代BatchNorm的归一化层，但这些替代层要么表现不行，要么会带来新的问题，比如增加推理的计算消耗。而另外一些研究则尝试去掉归一化层，比如初始化残差分支的权值，使其输出为零，保证训练初期大部分的信息通过skip path进行传递。虽然能够训练很深的网络，但使用简单的初始化方法的网络的准确率较差，而且这样的初始化很难用于更复杂的网络中。 因此，论文希望找出一种有效地训练不含BatchNorm的深度残差网络的方法，而且测试集性能能够媲美当前的SOTA，论文主要贡献如下：
许多研究从理论上分析ResNet的信号传播，却很少会在设计或魔改网络的时候实地验证不同层数的特征缩放情况。实际上，用任意输入进行前向推理，然后记录网络不同位置特征的统计信息，可以很直观地了解信息传播状况并尽快发现隐藏的问题，不用经历漫长的失败训练。于是，论文提出了信号传播图(Signal Propagation Plots,SPPs)，输入随机高斯输入或真实训练样本，然后分别统计每个残差block输出的以下信息：
论文对常见的BN-ReLU-Conv结构和不常见的ReLU-BN-Conv结构进行了实验统计，实验的网络为600层ResNet，采用He初始化，定义residual block为 ，从SPPs可以发现了以下现象：
假如直接去掉BatchNorm，Average Squared Channel Means和Average Channel Variance将会不断地增加，这也是深层网络难以训练的原因。所以要去掉BatchNorm，必须设法模拟BatchNorm的信号传递效果。
根据前面的SPPs，论文设计了新的redsidual block ，主要模拟BatchNorm在均值和方差上的表现，具体如下：
根据上面的设计，给定 和 ，可根据 直接计算第 个residual block的输出的方差。为了模拟ResNet中的累积方差在transition block处被重置，需要将transition block的skip path的输入缩小为 ，保证每个stage开头的transition block输出方差满足 。将上述简单缩放策略应用到残差网络并去掉BatchNorm层，就得到了Normalizer-Free ResNets(NF-ResNets)。
论文对使用He初始化的NF-ResNet进行SPPs分析，结果如图2，发现了两个比较意外的现象：
为了验证上述现象，论文将网络的ReLU去掉再进行SPPs分析。如图7所示，当去掉ReLU后，Average Channel Squared Mean接近于0，而且残差分支输出的接近1，这表明是ReLU导致了mean-shift现象。 论文也从理论的角度分析了这一现象，首先定义转化 ， 为任意且固定的矩阵， 为作用于独立同分布输入 上的elememt-wise激活函数，所以 也是独立同分布的。假设每个维度 都有 以及 ，则输出 的均值和方差为：
其中， 和 为 的 行(fan-in)的均值和方差：
当 为ReLU激活函数时，则 ，意味着后续的线性层的输入都为正均值。如果 ，则 。由于 ，如果 也是非零，则 同样有非零均值。需要注意的是，即使 从均值为零的分布中采样而来，其实际的矩阵均值肯定不会为零，所以残差分支的任意维度的输出也不会为零，随着网络深度的增加，越来越难训练。
为了消除mean-shift现象以及保证残差分支 具有方差不变的特性，论文借鉴了Weight Standardization和Centered Weight Standardization，提出Scaled Weight Standardization(Scaled WS)方法，该方法对卷积层的权值重新进行如下的初始化：
和 为卷积核的fan-in的均值和方差，权值 初始为高斯权值， 为固定常量。代入公式1可以得出，对于 ，有 ，去除了mean-shift现象。另外，方差变为 ， 值由使用的激活函数决定，可保持方差不变。 Scaled WS训练时增加的开销很少，而且与batch数据无关，在推理的时候更是无额外开销的。另外，训练和测试时的计算逻辑保持一致，对分布式训练也很友好。从图2的SPPs曲线可以看出，加入Scaled WS的NF-ResNet-600的表现跟ReLU-BN-Conv十分相似。
最后的因素是 值的确定，保证残差分支输出的方差在初始阶段接近1。 值由网络使用的非线性激活类型决定，假设非线性的输入 ，则ReLU输出 相当于从方差为 的高斯分布采样而来。由于 ，可设置 来保证 。虽然真实的输入不是完全符合 ，在实践中上述的 设定依然有不错的表现。 对于其他复杂的非线性激活，如SiLU和Swish，公式推导会涉及复杂的积分，甚至推出不出来。在这种情况下，可使用数值近似的方法。先从高斯分布中采样多个 维向量 ，计算每个向量的激活输出的实际方差 ，再取实际方差均值的平方根即可。
本文的核心在于保持正确的信息传递，所以许多常见的网络结构都要进行修改。如同选择 值一样，可通过分析或实践判断必要的修改。比如SE模块 ，输出需要与 的权值进行相乘，导致信息传递减弱，网络变得不稳定。使用上面提到的数值近似进行单独分析，发现期望方差为0.5，这意味着输出需要乘以2来恢复正确的信息传递。 实际上，有时相对简单的网络结构修改就可以保持很好的信息传递，而有时候即便网络结构不修改，网络本身也能够对网络结构导致的信息衰减有很好的鲁棒性。因此，论文也尝试在维持稳定训练的前提下，测试Scaled WS层的约束的最大放松程度。比如，为Scaled WS层恢复一些卷积的表达能力，加入可学习的缩放因子和偏置，分别用于权值相乘和非线性输出相加。当这些可学习参数没有任何约束时，训练的稳定性没有受到很大的影响，反而对大于150层的网络训练有一定的帮助。所以，NF-ResNet直接放松了约束，加入两个可学习参数。 论文的附录有详细的网络实现细节，有兴趣的可以去看看。
总结一下，Normalizer-Free ResNet的核心有以下几点：
对比RegNet的Normalizer-Free变种与其他方法的对比，相对于EfficientNet还是差点，但已经十分接近了。
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理。
生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
相关论文：Vc++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理摘要： 本文详述了在Vc环境下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理，全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例，介绍了通过Matlab自带的引擎、Matlab自身的编译器以及利用MathTools公司的Matcom进行对工具箱函数的调用。 关键词：Matlab M-文件 引擎 编译器 Matcom Vc++Matlab的信号处理工具箱是信号算法文件的集合，它处理的基本对象是信号与系统，信号处理工具箱位于目录、Toolbox\Signal下，利用工具箱中的文件可以实现信号的变换、滤波、谱估计、滤波器设计等。在其它的环境如Vc下如果能调用Matlab工具箱中的文件，会大大地加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。利用Matlab引擎 Matlab引擎采用客户和服务器计算方式，在运用中，Vc的C语言或C++语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，它提供了下列几个函数： engOpen, engGetArray, engPutArray, engEvaString, engOutputBuffer ,engClose与客户机进行交互。下面例程是在Vc下建一个基于对话框的应用程序，在对话框中设置一个Button控件OnMatlabEngine.,在对话框 .cpp文件中加入”engine.h” 和“math.h” 头文件，下面给出部分程序清单。Void CtestmatlabDlg::OnMatlabEngine(){Engine *ep;mxArray* T=NULL,*result=NULL,*mFs=NULL,*mnfft= NULL;double datax[1024];char buffer[1024];for(int j=0;j<1024;j++)//注：如通过采集卡采集数据可将采集的数据放在datax[]数组中,此循环就不需要{double samt=(double)(1.0/1024); datax[j]=sin(2.0*63.0*samt*3.1415926+1.15*3.1415926);}double *pPxx,*pFxx;if(!(ep=engOpen(" \0"))){//打开Matlab引擎，建立与本地Matlab的连接fprintf(stderr,"\n Can't start MATLAB engine\n");exit(-1);} double Fs[1]={1024};//因为Matlab所有参与运算的参数都是矩阵的形式，因而下列几行将参数转变double nfft[1]={1024};//成Matlab可接受的矩阵形式。T=mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxREAL);mnfft=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mFs=mxCreateDoubleMatrix(1,1,mxREAL);mxSetName(T,"T");mxSetName(mnfft,"mnfft");mxSetName(mFs,"mFs");memcpy((char*)mxGetPr(T),(char*)datax, 1024*sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mnfft),(char*)nfft, sizeof(double));memcpy((char*)mxGetPr(mFs),(char*)Fs,1*sizeof(double));engPutArray(ep,T); //将转化的参数放入引擎中，此时可在Matlab command窗口下查看此参数engPutArray(ep,mnfft); engPutArray(ep,mFs);engEvalString(ep,"[pxx,fo]=psd(T,mnfft,mFs);"); //利用引擎执行工具箱中文件engOutputBuffer(ep,buffer,512); //如只想看显示图形，可将返回参数去掉，psd无返回参数缺省情况下会自动画图形result=engGetArray(ep,"pxx");//取出引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理pPxx=mxGetPr(result); result=engGetArray(ep,"fo");pFxx=mxGetPr(result);engEvalString(ep,"plot(fo,10*log10(pxx));");//利用引擎画图engEvalString(ep,"title('功率谱分析');");engEvalString(ep,"xlabel('Hz');");engEvalString(ep,"ylable('db');");mxDestroyArray(T); //释放内存mxDestroyArray(mFs);mxDestroyArray(mnfft);mxDestroyArray(result);engEvalString(ep,"close;");engClose(ep);}上述程序在Vc下编译需要将 libeng.dll和libmx.dll两个动态库利用以下的命令：lib/def:<自己的Matlab的安装路径,下同>e:\ Matlab\extern\include\*.def /machine:ix86 /out:*.lib来生成程序所需的静态连接库libeng.lib和libmx.lib,将libeng.lib和libmx.lib所在的目录加入Vc++ project/link/object/library modules下即可。利用Matlab自身的编译器调用工具箱中的函数 Matlab的编译器可将Matlab的M文件转换为为C或C++的源代码以产生完全脱离Matlab运行环境的独立的运用程序，但Matlab本身的资料说明编译器如用来建立独立的运用程序，不能调用Matlab工具箱中的函数，这非常不利于搞一些特殊的算法。本人研究了一段时间发现，工具箱中的函数既然是M文件就一定可以用编译器来编译，以提供如Vc的调用函数，但是编译器只能编译一个独立的M文件，即这个 M文件不依赖于其他的M文件。如果M文件中又调用了其他的M文件，可将被调用的M文件拷贝到调用M文件的相应位置，作适当的改动就可以用于编译器编译。编译器不支持图形函数，所以M文件中如有图形函数需注释掉。当Matlab的编译器mcc加入适当的参数-e(mcc –e *.*)或-p(mcc –p *.*)就可生成将输入的M文件转换为适用于特定运用的C或C++源代码。这样如果要在Vc下编译通过,还需连入以下几个库libmmfile.dll, libmatlb.dll, libmcc.dll, libmat.dll. libmx.dll. mibut.dll 以及Matlab C MATH库，建议采用前述的方法将动态连接改为静态连接。对于C/C++编译环境的设置，在Matlab command窗口下运行mex –setup 然后依提示操作，而对于C/C++连接环境的设置，运行mbuild –setup依提示操作即可。下面给出利用编译器将Matlab工具箱中psd.m文件生成可供Vc调用的函数。将psd.m文件拷贝一份至Matlab\bin目录下，改写相应调用的M文件如nargchk.m, hanning.m等。为生成的代码简洁，对于采集数据处理输入参数很明了的情况下可作大量的删减，最终使psd.m成为一个不依赖于其他M文件的独立的M文件，注意千万注释掉作图代码，最终改成如下形式，限于篇幅给出关键的几步： function [Pxx,f]=psd(Fs,nfft,noverlap,x)window=o,5*(1-cos(2*pi*(1:nfft)’/(nffft+1)));//hanning 窗dflag=’none’;window=window(;)………………………………….以上只要稍懂Matlab语言和信号处理知识就可完成这项工作。假设上述代码重新存为testwin.m,在Matlab command 窗口下设置好环境参数运行mcc –e testwin,则可在Matlab\bin下生成testwin.c ,如运行mcc –p testwin 则生成testwin.cpp. Vc下建立一个基于对话框的文件，然后在对话框里加一个Button控件OnButtonPsd 将上述生成的.c文件的头文件加入到工程的.cpp中，且将#ifdef_cplusplus extern “c”{#end ifc代码声明加入Vc的包含文件和生成的.C的包含文件之间将#ifdef_cplusplus}#end if加入.cpp文件未尾为了简洁且便于处理将生成的c函数稍改动，给出部分代码如下： void CTestpsdwinDlg::OnButtonPsd(){mxArray* x_rhs_;//指向采集数据存放区Fs=23510;//数据采集的频率 nfft=1024;//1024点的fftdouble datax[1024]//采集的数据x_rhs_mxCreateDoubleMatrix(1,1024,mxReal);memcpy(mxGetPr(x_rhs_),datax,1024*sizeof(double));noverlap=512;……………….……………….mccCopy(&Pxx,&Spec);mccCopy(&f,&frevgg_vector);for(int j=0;j<(int)(nfft/2+1);j++){datap[j]=mccGetRealVectorElement(&Pxx, (j+1));//功率谱密度存于datap[]数组dataf[j]=mccGetRealVectorElement(&f, (j+1));//相应频率存于数组dataf[]中}mccFreeMatrix(&Pxx);……………….SendMessageBox(WM_PAINT,0,0);//利用Vc下的图形函数画图Return;}如上生成的程序可读性不太好，而生成的c++代码则可读性较好，但千万注意只能用 Matlab的MATH库，不可用c++的MATH库，否则编译会出错，限于篇幅在此不述。3）利用Matcom调用工具箱中的函数Matcom编译M文件，先将M文件按照与Matcom的cpp库的对应关系翻译为cpp源代码，然后用对应版本的c编译器将cpp文件编译成相应的exe或dll文件，所以第一次运行要指定c编译器的路径，否则无法编译，指定好的编译信息就写在Matcom\bin\matcom.ini文件中，不过这一步按装matcom时，它自动寻找编译器并将其写入matcom.ini文件中，matcom4.5版中使用TeeChart3.0 OCX控件，因而它支持图形操作。我们依然用上述的testwin.m文件，不要将图形函数注释掉，利用Mideva来生成可被Vc调用的信号处理程序。运行Mideva在主界面上直打开M文件，在菜单中选择compile to dll,输入testwin..在Matcom debug目录下可以找到这样的几个文件，testwin.c ,testwin.h,testwin.cpp,testwin.lib,testwin.dll,testwin.exp等。 将上述testwin.cpp和testwin.h加入工程中，project/add to project/files并且在相应的文件中加入”stdafx.h” 加连接库：Tools\option\directory\ ， 选include选项,加入e:\matcom45\lib (包含matcom.h) library选项，加入e:\matcom45\lib4) project\add to project\files 文件类型选项选（.lib）将e:\matcom45\lib\v4501.lib加入工程中编译运行。相应代码如下：void CtestmatcomDlg::OnpsdButton(){double datap[512],dataf[512];initM(MATCOM_VERSION);//初始化matcom库Mm Fs,nfft,noverlap;//创建矩阵Mm x=zeros(1,1024);Fs=1024;nfft=1024;noverlap=128;dMm(Pxx_o);dMm(f_o);//创建并命名矩阵datax[];//数据采集的数据存于此数组中for(int i=1;i<=1024;i++){x.r(1,i)=datax[i+1];//给x阵赋值}testwin(Fs,nfft,noverlap,x,i_o,Pxx,f_o);//matcom生成的函数for(i=0;i<513;i++){//取出功率谱密度分析结果dataf[i]=f_o.r(i+1,1);datap[i]=Pxx_o.r(i+1,1);}exitM();return;}可见利用Matcom进行M文件转换非常的容易，生成的代码可读性很好，以上的转换同时生成了可供Vc调用的动态连接库，其使用和一般的动态库一样使用。同时需指明Matcom不仅可转换独立的不依赖于其它M文件的M文件，同时可转换调用其它M文件的M文件嵌套。条件是这此M文件在同一个目录下面，如前所述的psd.m可直接用上述方法转换，生成了多个重载形式的psd函数结论： 利用Mtlab引擎调用工具箱中的函数可节省大量的系统资源，应用程序整体性能较好，但不可脱离Matlab 的环境运行。用Matlab编译器进行工具箱函数的调用，须转换相应的M文件使其成为独立的M文件，且不支持图形函数，转换的代码可读性不太好。用Matcom 进行转换非常方便，生成的代码可读性很好，支持图形函数，且代码执行的速度比不转换平均要快1.5倍以上。以上程序在Vc++ 6.0,Matlab5.2,Matcom4.5中调试通过,以上方法在工程实践中已得到很好的运用。仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助
生物医学信号处理方法论文
生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！
摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理
1 概述
1。1 生物医学信号及其特点
生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。
1。2 生物医学信号分类
按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。
2 生物医学信号的检测及方法
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。
①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。
生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
3 生物医学信号的处理方法
生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。
3。1 频域分析法
信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。
3。2 相干平均分析法
生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。
3。3 小波变换分析法
小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。
3。4 人工神经网络
人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。
参考文献
[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。
[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。
民用航空导航信号的干扰浅析
【摘要】现代的民用机场有着飞行流量大以及航班密度高的特征,机场、无线电设备、导航台站、非无线电设备之间都会产生干扰,外来电磁信号对于民用航空系统的影响是极大的,为此,需要做好台站以及内部导航频率的检查工作,在电子设备的发展之下,这些干扰也越来越大,本文主要分析民用航空导航信号的干扰因素以及抗干扰措施。
【关键词】通信工程论文发表,民用航空导航信号,干扰因素,对策
在我国通信事业以及无线电技术的发展下,电磁环境变得越来越复杂,无线电干扰情况也越来越严重,这不仅对于无线电通信产生一定的影响,也严重影响了民航通信导航频率,做好民用航空导航信号的干扰工作十分的重要。
一、民航系统导航系统干扰分析
现代的民用机场有着飞行流量大以及航班密度高的特征,机场、无线电设备、导航台站、非无线电设备之间都会产生干扰,这也会在一定程度上影响导航台站的工作,严重的影响到飞行安全。
在电子设备的发展之下,这些干扰也越来越大,数据统计显示,对于民航系统干扰最大的为非航空干扰源,这主要包括以下几种类型:
第一,无线电通信设备,包括微波通信设备、短波电台、VHF超短波电台;
第二,用于监视飞机飞行状态的雷达;
第三,引导飞机降落和起飞的导航设备;
第三,用于记录雷达数据与数字记录的计算机管理系统;
第四,用于播放电视节目和航班信息的闭路电视系统;
以上设备多放置在一个机房之中,这就导致机房变成一个电磁辐射系统,若没有处理好其中的电磁兼容问题,就会影响系统的运行,情况严重时,甚至会威胁到飞机的飞行安全。
此外,通信导航站台与机场在运行过程中都有电磁辐射,这种电磁辐射是无法完全消除的,如果没有处理好设备兼容问题,都会在一定程度上影响导航系统的正常运行,为了消除这种干扰问题,需要从台站管理、设备布局、机房建设等角度进行分析,采取科学的应对措施,消除各种干扰,保障飞机的飞行安全。
二、减少民用航空导航信号的干扰措施
2.1 做好电磁环境的测试以及设备检测工作
一些没有经过相关部门审批的广播电台,其设备指标一般与国家标准不符合,而这些广播电台需要在大功率发射状态下进行工作,如果不开展设备检测工作就很容易出现干扰,为了避免该种问题的产生,需要做好电磁环境的测试以及设备检测工作。
在未来阶段下,无电线管理机构需要定期对广播电台进行检查,如果存在安全隐患要早发现、早处理,为了保障这项工作的顺利进行,需要制定出相应的设备年检制度,对广播发射机的天馈系统、频率、杂散、功率等指标进行分析,保障设备能够按照相关的参数进行工作。
2.2 治理内部环境
民航系统中内部干扰问题严重,管理部门必须要意识到这一问题的严重性,采取科学的`措施减少系统内部干扰,这不仅需要加强外部电磁环境的治理工作,还要对内部进行整顿。这可以采用如下的措施:
第一,合理使用通信导航站与机场设备
为了最大限度的消除干扰,需要对通信导航站以及机场的相关设备进行科学合理的布局,对于同一工作频率的天线和设备需要拉开距离,保障天线的隔离度。对于大功率的接收设备以及发射设备需要分开进行放置,避免将通信设备设置在有电磁辐射的房间中,在对机房进行布局时,需要深刻的分析电磁辐射情况,在必要的情况下,可以由上级部门开展检测工作,对于部分杂散设备,需要采取科学的屏蔽措施。
第二,做好台站、机房内部电磁环境的控制
一般情况下,台站、机房内部设备主要采用分批配置的方式,在这些设备安全与使用时,常常存在着一定的影响,一般情况下,如果不是出现特别严重的干扰,是不会对机房进行电磁检测的。此外,设备中的电磁干扰有着偶然性与随机性的特征,发生机理复杂,为了避免电磁环境影响飞机的正常飞行,需要做好台站、机房内部电磁环境的控制工作,及时消除其中的安全隐患。在新增台站时,也需要加强测试,避免新增设备影响飞机的正常飞行。
三、结束语
总而言之,外来电磁信号对于民用航空系统的影响是极大的,为此,需要做好台站以及内部导航频率的检查工作,这不仅是保障民航安全的重要措施,对于保障人民生命财产的安全也大有裨益。为此,需要注意净化各个频段的电磁环境,处理好电磁兼容问题,制定出完善的管理制度,加强对相关人员的培训与教育,将安全隐患扼杀在摇篮中,保障飞行安全。