5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

第一章 统计和统计数据的收集 第二章 统计数据的整理和展示 第三章 数据的描述性分析 一、绝对数和相对数 二、集中趋势的测定 三、离散趋势的测定 四、数据的形态测定 第四章 概率基础——随机变量及其概率分布 第一节 随机变量的概念及数字特征 第二节 常见的离散型分布 一、两点分布 二、二项分布 第三节 常见的连续型分布 正态分布 x2分布 t分布 F分布 第四节 中心极限定理 第五章 区间估计和假设检验 第六章 相关与回归 多元线性回归 非线性回归模型 第八章 时间数列分析 时间数列的种类和编制方法 时间数列传统分析指标 长期趋势的测定 季节变动、循环变动和剩余变动的测定 时间数列的预测方法

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5～1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景

⚫ 第5章 机械振动基础 ➢ 单自由度系统 ➢ 二自由度系统 ➢ 多自由度系统 ➢ 随机振动的响应分析 ⚫ 第6章 路面输入及其模型 ➢ 路面测量技术及数据处理 ➢ 路面不平度的功率谱密度 ➢ 空间频率功率谱密度转化为时间频率功率谱密度 ➢ 路面不平度对汽车的输入功率谱密度 ⚫ 第7章 汽车部件垂向动力学 ➢ 弹簧 ➢ 减振器 ➢ 橡胶金属元件 ⚫ 第8章 人体对振动的反应 ➢ 概述 ➢ 舒适性评价标准 ➢ 平顺性测量 ⚫ 第9章 行驶动力学模型 ➢ 模型推导前提 ➢ ¼车辆模型 ➢ ½车辆模型 ➢ 整车模型 ⚫ 第10章 可控悬架系统 ➢ 车身高度调节系统 ➢ 全主动悬架系统 ➢ 连续可变阻尼的半主动悬架系统 ➢ 各类悬架系统的性能比较

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

为考察无网格方法求解铸坯凝固过程的可行性，本文依据移动最小二乘和变分原理，推导并建立了基于无网格伽辽金法的结晶器内铸坯凝固过程二维非稳态传热/凝固数学模型。以小方坯凝固过程为对象，分别采用节点均匀布置、加密布置、随机布置方式，模拟分析了小方坯凝固过程的温度场变化，并将计算结果与参考解、有限元法数值解进行了对比，结果证实无网格伽辽金法在计算精度、自适应性、网格依赖性等方面均优于有限元法。研究结果为无网格方法应用于连铸过程的传热、凝固以及应力/应变行为的数值计算提供参考

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑