导读:本文包含了信息采样论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:口服降糖药,药品说明书,采样分析
信息采样论文文献综述
姚响文,连林涛,杨晓[1]（2019）在《105份口服降糖药品说明书信息采样分析》一文中研究指出目的:为进一步提高国产口服降糖药药品说明书质量、促进药品说明书监管工作科学化、系统化、规范化提供参考。方法:收集、比较105份国产和进口口服降糖药药品说明书,比较各项目标注情况,并对26份不同厂家国产二甲双胍药品说明书进行比较分析。结果:105份药品说明书项目标注存在不同程度的差异,进口药品说明书在孕妇及哺乳期妇女用药、儿童用药、老年用药、药物过量、警告、临床试验6个项目标注率均高于国产药品说明书,内容相对完善;26份国产二甲双胍药品说明书的项目标注也存在差异,说明书质量参差不齐。结论:国产药品说明书质量还有待进一步提高,需要多方共同努力,才能保证药品说明书的科学、严谨、规范,保证患者合理安全用药。(本文来源于《中国药事》期刊2019年10期）
廖晨霞[2]（2019）在《工资报酬水平有了“指导价”》一文中研究指出本报讯（ 廖晨霞）从市人社局获悉，市人社局、市财政局昨日发布《关于建立企业薪酬调查和信息发布制度的通知》，将建立我市企业薪酬调查和信息发布制度，未来将可查询人力资源市场工资指导价位和企业人工成本信息。“到2020年，我市将建成制度完善、(本文来源于《天津日报》期刊2019-07-02）
杨康,贾棋,罗钟铉[3]（2019）在《基于广义Ricci曲率及深度信息的图像采样方法》一文中研究指出随着采样技术的提高、数据量的剧增,给数据的存储及传输造成了一定困难,因此对数据进行重采样,以压缩数据量是解决该问题的一个有效手段.针对灰度图像采样问题,利用密度流形的广义Ricci曲率提出一种采样点之间相关性的衡量方法.首先,将图像看做是对二维流形的着色,通过处理目标物的深度或构造其深度,保留需要着重采样区域的深度信息;其次,结合深度与灰度信息计算密度流形的Ricci曲率;最后,根据相关性原则筛选采样点并重建图像.此外,针对采样过程提出了全局采样及加速的局部采样2种方式,用于权衡速度与精度.采用大量的标准测试图进行实验结果表明,该方法可以有效地应用于灰度图像的压缩;与已有方法相比,该方法在灰度变化剧烈、复杂的边缘采样点分布更为密集,同时对灰度变化平缓的区域采样点也相对更少.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年06期）
张阳峰,张斌,邓娜娜,王文瑞[4]（2019）在《机械设备振动信息采样定位检测仿真》一文中研究指出对机械设备振动进行检测,能够掌握设备的运行状态,保证机械设备的安全高效运行。振动检测首先采集数据信息,经过滤波处理等运算得到设备振动的具体状态参数。传统振动检测方法数据采样精度低,数据处理采用单一频谱分析,忽略了周围环境多种噪声的影响,导致检测结果误差较大。提出基于卡尔曼滤波和分段梯形法的机械设备振动信息采样定位检测方法。利用MEMS叁轴加速度传感器对设备振动状态进行数字量和模拟量采样,并利用卡尔曼滤波算法,根据具体应用领域建立数学模型,对采集数据进行滤波优化处理,最后利用分段梯形法优化积分运算,采用加速度峰值之间的分段积分方法最终计算得到振动的位移。仿真结果表明,所提方法能够大幅降低误差,为机械设备的故障检测提供有效支持。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
周学斌,李晓明[5]（2019）在《基于矩阵填充的电力系统功角曲线采样信息轻型化方法》一文中研究指出互联电力系统发生扰动,振荡模式间非线性相关作用强时,功角曲线振荡模式具有时变性,但各时间阶段所含主要振荡模式分量少,且低频振荡模式是影响系统动态特性和稳定性的重要内在因素。文中提出一种基于矩阵填充(MC)实现电力系统功角曲线采样信息轻型化的方法。由最优随机采样矩阵对应的位串形成确定性采样矩阵,采样少量数据,采用奇异值阈值算法恢复功角曲线,该方法不受系统阶数影响,且具备较强的数据处理能力,可用于低频振荡在线分析。算例分析结果表明,MC采样方法相对传统奈奎斯特采样方法和压缩感知采样方法,具有采样数据量少、占用存储空间少等优点,验证了MC采样方法实现功角曲线采样信息轻型化的可行性和有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年14期）
李成,晋玉猛,田文飚[6]（2019）在《多尺度自适应直接信息采样与重构》一文中研究指出现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2019年02期）
张淑艳,朱娟,王超,田纪亚,曾小慧[7]（2019）在《非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法》一文中研究指出当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年04期）
黄国兴[8]（2019）在《基于频谱信息的脉冲序列有限新息率采样方法研究》一文中研究指出脉冲序列广泛存在于雷达、通信和生物医学等领域中。目前针对脉冲序列的采样设备大多是基于奈奎斯特采样定理,即要求采样率大于或等于脉冲信号带宽的两倍。然而,随着现代技术的发展,信号的带宽越来越宽,给基于奈奎斯特采样定理的采样系统设计、采样数据存储、传输和实时处理带来了严峻的挑战。近年来出现的有限新息率(Finite Rate of Innovation,FRI)采样理论能够利用FRI信号的参数化特性设计特殊的采样结构,以接近信号新息率的速率对其均匀采样并精确重构,新息率是指信号在单位时间内的自由参数数目。脉冲序列是一种典型的FRI信号,由于脉冲序列的新息率通常远低于其奈奎斯特频率,这样就能大大降低采样速率,从而减小系统在采样、存储、传输和处理过程中的压力。根据FRI采样理论,通过获取脉冲序列少量的矩或者频谱信息(一般指傅里叶系数),即可精确重构出原始信号,而相比于信号的矩,获取频谱信息的FRI采样结构更加稳定且容易实现。因此,本文基于信号的频谱信息,从脉冲序列的FRI信号模型、采样结构和重构方法等方面展开系统性研究,主要研究内容和取得的成果如下:1.为了获取脉冲序列离散分布的频谱信息,以提高系统的稳定性和抗噪性,近年来有学者提出了一种基于滤波器组的多通道FRI采样方法。然而,该方法为了避免频谱混迭,采用了多次调制和滤波的解决方案,系统结构复杂而冗余,为此本文提出了一种简化的基于交错调制的多通道FRI采样方法。该方法的核心思想是采用多通道交错调制、低通滤波后均匀采样的方式,结合所提出的频谱解混迭算法,从混迭的频谱信息中提取出输入信号多个离散分布的子频带的傅里叶系数实部信息;在参数估计阶段,还提出了一种基于时域稀疏性的参数估计算法,以从所获取的傅里叶系数实部信息中恢复输入脉冲序列的未知参数信息。由于不需要通过多次调制和滤波的方式来避免频谱混迭,该方法在保持可比于基于滤波器组的多通道FRI采样方法参数估计精度的前提下,降低了采样系统的复杂度。2.针对现有波形已知的脉冲序列的FRI采样方法普遍需要根据输入脉冲信号的频谱特性来设计采样结构,系统的通用性较差的问题,本文提出了一种基于频谱扩展的通用FRI采样方法。该方法的核心思想是借鉴随机解调中的频谱扩展技术,将任意类型脉冲序列的频谱信息扩展到基带,从而采用低通滤波器获取一组包含输入信号频谱信息的混迭傅里叶系数;在参数估计阶段,结合所提出的时域稀疏性参数估计算法,即可从所获取的混迭傅里叶系数中恢复原输入脉冲序列的未知参数信息。由于系统的结构与输入脉冲序列的频谱特性无关,该方法提高了FRI采样系统的通用性和采样效率。3.传统的FRI采样方法要求脉冲波形先验已知,近年来许多学者通过采用已知函数对波形未知的脉冲进行拟合,从而可将FRI采样理论扩展到波形未知的情况。针对现有波形未知的脉冲序列FRI采样方法在噪声以及模型不匹配情况下信号重构精度较低的问题,本文提出了一种基于优化模型的FRI采样方法。该方法的核心思想是通过采用双通道欠采样的方式同时获取输入信号少量的时域和频域样本,并利用这些样本构建以最小化模型匹配误差的能量为目的的目标优化函数,进而引入优化算法的思想实现对未知参数的最优估计。该方法虽然增加了信号采样的样本数和重构算法的计算复杂度,但是能够降低模型匹配误差,提高了噪声以及模型不匹配情况下的信号重构精度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-04-01）
黄俊华,胥布工,陈立定[9]（2019）在《信息物理融合系统的分布式采样控制》一文中研究指出针对信息物理融合系统(CPS)中的协调采样控制问题,提出了一种分布式控制算法.首先将CPS中的物理过程和数据信息处理过程建模为一组耦合关联的子系统和一组可以相互通信的控制器;然后利用输入延迟方法构造Lyapunov-Krasovskii函数,并对系统的稳定性进行了研究;接着基于稳定性理论,给出了系统在分布式采样控制律下的稳定性条件,并在此基础上设计了一种分布式采样控制算法.数值仿真结果表明:当控制器通信连接与系统耦合程度相当时,用于控制耦合程度较强的子系统控制器增益较小;当最大采样时间变大时,控制器的控制约束量变大;文中提出的算法能根据物理过程的耦合关系合理地配置CPS中的控制器资源.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李涛[10]（2018）在《基于样本先验分布信息的不平衡数据采样研究》一文中研究指出类别不平衡问题是机器学习和数据挖掘等领域中主要关注的问题之一。特别是近些年来,随着互联网的日渐普及和大数据时代的到来,使类别不平衡问题成为了一个炙手可热的课题。通俗而言,类别不平衡问题指的是:在同一个数据集中,当一个或者多个类的样本数量远多于或远少于其它类时,就会出现类别不平衡问题。类别不平衡问题的出现给传统的分类模型造成了极大地冲击。经过科研人员孜孜不倦的努力,目前已有多种有效的算法被提出。虽然这些算法在某些程度上解决了类别不平衡问题,但是它们要么忽略了噪声点影响,要么不能适应样本的不同分布特点,因而均有一定的局限性。鉴于上述问题,本文将从样本采样的角度去解决类别不平衡问题,工作的重心放在“如何合理的去除样本中的噪声点”和“根据样本的具体分布特点来对其进行区域划分并分配不同的采样策略”。具体的研究内容可概括为以下两个方面:(1)从样本采样技术的角度去解决类别不平衡问题时,无论是过采样还是降采样都面临一个重要的问题:如何去除样本中的噪声点。本文采用的是过采样技术,去除噪声点的工作更是变得极为重要。因为一旦噪声点不能被识别并去除,会对采样过程造成极大的影响:合成出的新样本分布会受到噪声信息的影响,导致噪声进一步扩大,最后导致分类模型性能下降。本文利用高斯混合模型拟合样本的概率密度,然后分别根据样本在自身类别和在其它类别中所拟合出的概率密度相对大小来判断该样本是否为噪声点。若是,则去除该样本。实验的各项测度表明,本文提出的去噪算法更能有效的去除样本中的噪声点。(2)去噪过程完成以后,接下来即是自适应采样。首先用高斯混合模型对净化后的少数类样本进行拟合,得到各个样本的概率密度,按照从大到小排序后截取部分概率密度较大的样本命名为“安全样本”;然后将剩下的样本全部放入多数类样本中重新拟合,得到新的概率密度。按照从大到小排序后截取部分概率密度较大的样本命名为“边界样本”,剩下的全部命名为“离群样本”。这叁部分样本无一重复,且实验中均设定相应的阈值。最终根据这叁部分样本分布特点,采用相适应的采样算法参数来进行采样。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2018-12-20）
信息采样论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本报讯（ 廖晨霞）从市人社局获悉，市人社局、市财政局昨日发布《关于建立企业薪酬调查和信息发布制度的通知》，将建立我市企业薪酬调查和信息发布制度，未来将可查询人力资源市场工资指导价位和企业人工成本信息。“到2020年，我市将建成制度完善、
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信息采样论文参考文献
[1].姚响文,连林涛,杨晓.105份口服降糖药品说明书信息采样分析[J].中国药事.2019
[2].廖晨霞.工资报酬水平有了“指导价”[N].天津日报.2019
[3].杨康,贾棋,罗钟铉.基于广义Ricci曲率及深度信息的图像采样方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[4].张阳峰,张斌,邓娜娜,王文瑞.机械设备振动信息采样定位检测仿真[J].计算机仿真.2019
[5].周学斌,李晓明.基于矩阵填充的电力系统功角曲线采样信息轻型化方法[J].电力系统自动化.2019
[6].李成,晋玉猛,田文飚.多尺度自适应直接信息采样与重构[J].海军航空工程学院学报.2019
[7].张淑艳,朱娟,王超,田纪亚,曾小慧.非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法[J].计算机应用与软件.2019
[8].黄国兴.基于频谱信息的脉冲序列有限新息率采样方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[9].黄俊华,胥布工,陈立定.信息物理融合系统的分布式采样控制[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[10].李涛.基于样本先验分布信息的不平衡数据采样研究[D].江苏科技大学.2018