杨静
- 作品数：87 被引量：75H指数：5
- 供职机构：河南工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 教研结合 培养研究生的创新能力被引量：16
- 2016年
- 经过长期的探索和实践,提出"以大平台,大团队,大项目为依托,将科研与教学相结合"的研究生培养机制。该机制将"培养研究生创新能力"与"具体科研过程"相结合,具体来说是将研究生的培养过程与科研的不同节点相结合,重点培养他们在科研实践中创造性解决问题的能力。所提出的研究生培养机制应用于2008—2014届信号与信息处理专业研究生的培养,取得了显著的效果。
- 杨静
- 关键词：大平台
- 基于双变量组合模型的粮食消费量预测方法
- 基于双变量组合模型的粮食消费量预测方法，包括如下步骤：（1）选取预测年份之前的影响因子以及粮食消费量的原始数据；（2）确定粮食消费量的主影响因子；（3）对需要预测年份的主影响因子进行预测；（4）计算主影响因子与粮食消费量...
- 朱春华王姣姣邓淼磊杨铁军郭歆颖杨静杨卫东傅洪亮樊超
- 文献传递
- 一种智能电网通信中的自适应信道分配方法
- 本发明公开了一种智能电网通信中的信道分配方法及系统，所述系统由智能电表终端、变电站控制中心组成，采用认知无线电动态利用电视频段的空闲频谱实现终端和控制中心之间的通信；所述方法包括：首先，控制中心根据存储的历史检测数据，采...
- 李红岩杨静宋燚胡军委
- 文献传递
- 高校《MATLAB及其应用》课程教学的研究与思考
- 2013年
- 《MATLAB及其应用》课程是国内高校广泛开设的一门电子信息类专业基础课。如何完成好该课程的教学工作,是高校教务管理部门和任课教师十分关心的课题。本文首先对《MATLAB及其应用》课程的安排、实施进行了系统的论述,然后对该课程教学中存在的若干问题进行了思考,并对相应的改进和提高措施进行了探讨。本文对规范《MATLAB及其应用》课程的教学工作、保障该课程的教学质量、提高对学生的培养水平等具有重要意义。
- 王珂傅洪亮管爱红樊超杨铁军杨静
- 关键词：MATLAB课程教学
- 一种降低OFDM系统非线性失真的方案
- 2007年
- 近年来,正交频分复用技术以良好的抗多径衰落能力和极高的频谱利用率,成为大家研究的热点.但高峰均功率比(PA-PR)的存在,对高功率放大器的线性度提出很高的要求.若高功率放大器的动态范围不能满足信号的变化,将会使系统性能下降.本文提出一种降低非线性失真的方案,并验证该方案的有效性.
- 杨静穆晓敏杨守义齐林
- 关键词：正交频分复用高功率放大器非线性补偿
- 基于天线选择和功率分配的联合迭代优化算法被引量：2
- 2020年
- 当使用所有天线进行无线数据传输时,大规模多输入多输出(Multiple-Input multiple-Output,MIMO)系统中的基站需要使用与天线数相同的射频链路,导致系统的实现复杂度增加,降低了系统的能效。针对能效降低的问题,提出了一种天线选择和功率分配的联合迭代优化算法。该算法在给定初始发送功率的条件下,随机生成一个天线集合作为内循环的初始值,内循环每次从余下的天线集合中选择一根具有最大能效的天线进行替换,得出最优天线集合,求出相应的最优发送功率,并以此作为下次外循环发送功率的初始值。仿真结果表明,所提算法在降低计算复杂度的前提下,几乎可以达到近似于最优穷举搜索算法的能效性能。
- 杨静张丽萍吕倬凯
- 关键词：天线选择功率分配
- 一种基于散射类比的太赫兹光谱定量分析方法
- 本发明涉及一种基于散射类比的太赫兹光谱定量分析方法，属于太赫兹光谱应用技术领域。本发明对三个不同浓度的纯聚乙烯（PE）压片样品进行太赫兹时域光谱检测，获取其太赫兹吸收谱后进行平均计算，用平均计算后的PE太赫兹吸收谱来表征...
- 李智廉飞宇秦瑶杨静管爱红
- 文献传递
- 自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统
- 本发明涉及一种自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统，属于宽带无线通信技术领域，根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N<Sub>r</Sub>组，N<Sub>r</Sub>为接收端天线的数...
- 杨静张丽萍
- 文献传递
- 一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置
- 本发明涉及一种基于压缩感知的信道估计导频优化方法与装置，涉及宽带无线通信领域，将不同天线之间的信道建模为联合稀疏信号，将大规模MIMO信道的参数估计构建为结构化压缩感知中的稀疏信号重建问题，基于最小化块相关值的导频优化准...
- 杨铁军吕倬凯朱春华杨静傅洪亮樊超
- 文献传递
- YOLOV3网络模型训练方法及密集道路目标检测方法
- 本发明公开了一种YOLOV3网络模型训练方法及密集道路目标检测方法，涉及道路目标检测技术领域，首先获取标准数据集，从标准数据集中抽取密集道路图像并重新标注作为密集道路子数据集；对于YOLOV3基础网络模型，用标准数据集进...
- 朱春华梁家瑞周飞刘浩郭歆莹杨静张庆辉杨卫东许德刚张雪萍
