随机系统（精选十篇）
随机系统 篇1
关键词：随机系统,内噪声,外噪声,关联,传递
0 前言
随机系统已广泛渗透到电子、通信、天文、地质、生态、医学、生化、金融等领域。对随机系统的研究越来越受到科学家们的重视。研究随机系统就离不开噪声,本文对随机系统的噪声从其分类、测量、关联和传递等方面进行了阐述。首先,阐明了内噪声和外噪声的起源,并通过一个具体的复杂的随机系统对噪声进行了量化。其次,当不考虑噪声间的关联时,给出了噪声的加法规则。当考虑到噪声的关联时,通过分析级联的调控网络,分析了噪声的关联和传递的机理。这个调控网络具有普适性,能应用于很多实际的随机系统。接着阐明了在随机系统的调控网络中,噪声是逐级传递的,为了量化通过随机调控网络的噪声传递,把随机系统中每种成分的噪声分为四部分进行了讨论,最后进一步说明了随机系统调控网络中噪声的传递和关联的重要作用。
1 噪声的分类和测量
随机系统中的噪声能分为两类,内噪声和外噪声。内噪声,它源于构成随机系统的成分数目比较少,是随机系统固有的随机性[1]。例如,在一个随机的生化反应系统中,反应物分子通过扩散聚集在一起,它们的运动是由其它分子的随机碰撞所驱动的,这些随机碰撞能改变反应物分子内部的能量以及它们发生反应的倾向性,内噪声是生化系统内化的动力学特性[2]。外噪声,源于随机系统内环境的涨落,不论是环境的变化还是参与反应的任一因子浓度或活性的变化都会导致外噪声[3,4],类似地,在一个生化反应系统中,细胞外环境中营养物质数目的涨落,温度,细胞内可用氨基酸数目的变化都能导致一些明显的动力学特征。
下面通过一个具体的实例来分析随机系统的噪声。由于生化系统是比较复杂的随机系统,如果能描述清楚此系统的噪声,那么对于其他的随机系统就比较简单了。Swain[5]与他的合作者们发明了一套量化一组细胞中一个基因的噪声的方法。一个基因的内噪声和外噪声的变量分别设为矢量I和E,它们分别代表一种噪声源,对于某个内部变量和外部变量,测得的平均表达水平为χ(I,E),先固定外部变量,对内部变量积分得:
其中p(I,E)是内部变量和外部变量的几率函数,对外部变量积分再平均可表示为:
上式表示了对内源噪声和外源噪声取平均的结果。
如果定义Pk(k=1,2,…,N是细胞的标签,N个相同基因的细胞)作为一个细胞中基因表达的水平,由(2)式平均值的定义,测得的总噪声从经验上被定义为[5]:
上式等价于:
其中σ2int和σ2ext分别定义为:
分别是内噪声和外噪声。(4)式表明总噪声是内噪声和外噪声的直接求和,内噪声和外噪声都对总噪声有贡献。这也叫做噪声加法规则,是由Paulsson[6],Shibata和Fujimoto[7]提出的。不同的噪声源以不同的方式影响系统的随机动力学,外噪声的项能直接加到确定性方程中,而随机系统的内噪声与系统的大小和状态变量的参数随时间的演化有关。因此,引起内噪声和外噪声的耦合共振的机理是不同的。内噪声的耦合共振能被外噪声抑制,相反,外噪声的耦合共振能通过调控内噪声加强。内噪声和外噪声之间有个竞争机制。一般来说,由内噪声引起的随机共振比由外噪声引起的要强,然而在节律共振系统中却是相反的[8]。
必须指出的是以上讨论都是基于一个重要的假设,即内噪声和外噪声都是独立地在随机系统中起作用,内外噪声之间没有关联。然而,复杂的随机生化系统通常包含由相互调控的一些转录因子组成的反馈圈[9,10]。这样的反馈机理也发生在一些有多步耦合的信号模块中[11],并且能被外来的噪声引发[12]。因而模块中每个因子不能独立地行使其功能。每个因子之间的相互作用和相互协调对行使随机系统的复杂功能来说是非常关键的。当考虑到反馈及内噪声和外噪声之间的关联时,噪声加法规则就不成立了。在大多数情况下,模拟系统随机性的是白噪声,忽略了噪声的时间关联。然而在有些情况下,噪声的关联不能被忽略。用色噪声分析的外噪声非常复杂,仅能得到数值的结果[13]。下面将讨论噪声的关联。
2 噪声的传递和关联
当内噪声和外噪声之间没有关联时,总的噪声能表示为内噪声和外噪声之间的求和如方程(4)式。这意味着噪声加法规则是成立的,然而,当考虑到随机系统的反馈机理及内噪声和外噪声之间的关联时,噪声加法规则就不成立了。接下来将进一步详细地讨论关联的作用。
随机系统的各组成成分通过复杂有序的相互作用完成它们的功能。为了使问题简化,我们可以把复杂的网络分成几个模块[14],随机系统外的信号通过和相应的随机系统内的信号作用被转换成随机系统内的信号,并通过信号传递的不同级联反应将随机系统的信号放大。每一种级联反应对应于随机系统内许多组成成分间的交叉相互作用,进而形成了复杂的信号传递网络。
在随机系统的调控网络中,噪声是逐级传递的,因此精确计算噪声的传递对理解信号的保真度是很关键的。为了量化通过随机调控网络的噪声传递,把随机系统中每种成分的噪声分为以下四部分:
(1)随机系统中具体某种成分的内噪声,它们大多数是由于此成分的分子数较少,涨落明显导致的。
(2)从上级系统传递来的内噪声,主要是网络上级传递的涨落,它依赖于上级系统内的内噪声,还依赖于下级对上级的敏感性。这些都由外噪声调控。
(3)外噪声及内噪声和外噪声的关联引起的涨落。
(4)由网络调控控制的总噪声。
由于随机系统内各组成成分间的相互作用,每种成分的噪声都是相关联的。在整个网络中,即使没有因少量分子数引起的涨落,从上一级调控网络传递来的噪声也能引起本级调控网络较大的涨落。并且整个网络的涨落也是很显著的。因此,噪声的传递是很关键的,测量构成网络的各成分间的关联对于探索关联噪声的来源是十分重要的[3,15]。因此,随机系统调控网络中噪声的传递和关联的重要作用不能被忽略。
3 小结
一类随机系统的有限时间镇定 篇2
一类随机系统的有限时间镇定
讨论随机系统的有限时间镇定问题.首先提出了随机系统有限时间稳定的.概念;其次证明了随机系统有限时间稳定的Lyapunov定理;然后,讨论了一类随机系统的镇定问题.
作 者：刘海军 慕小武 LIU Hai-jun MU Xiao-wu 作者单位：郑州大学数学系,河南,郑州,450052 刊 名：数学的实践与认识 ISTIC PKU英文刊名：MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY 年，卷(期)： 37(17) 分类号：O1 关键词：有限时问稳定,随机非线性系统 Lyapunov函数 驻留时间 Backstepping大学英语课堂随机分组系统 篇3
【关键词】大学英语课堂 分组教学
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）07-0091-02
分组学习是学生以小组的形式，在共同的学习任务和一定的指导下，开展小组活动，让小组成员在互助、合作、交流、展示中探索知识，从而完成个人及小组目标一种学习形式。分组学习以合作学习理论为指导，是合作学习的一种有效方式，并随着合作学习理论的推广和深入后，被教师普遍采用的一种课堂组织形式。
一、合作学习与分组
合作学习及其理论于20世纪70年代初在美国兴起，并于80年代后在世界范围内备受关注。我国合作学习的研究及实践起步稍晚，始于20世纪80年代末，在90年代被逐渐应用于中国课堂教学。作为一种有效的学习模式，合作学习的相关研究向来是教育领域的热点问题。
关于合作学习的定义较多，比较有代表性的有：美国约翰斯·霍普金斯大学教授斯莱文认为，合作学习是指使学生在小组中从事学习活动，并根据他们整个小组成绩获取奖励或认可的课堂教学技术。美国明尼苏达大学的著名学者，合作学习的主要代表人物约翰逊兄弟认为，合作学习就是在教学上运用小组，使学生共同活动以最大程度地促进自己以及他人的学习。 美国肯塔基大学嘎斯基教授认为，合作学习是为完成教师分配的学习任务，由学生组成小组进行合作与互助的学习活动。英国著名学者赖特认为，合作学习是学生为达到一定目标而在小组中共同学习的学习环境[1]。我国著名合作学习专家王坦将合作学习表述为： “以异质学习小组为基本形式，系统利用教学动态因素之间的互动促进学生的学习，以团体成绩为评价标准，共同达成教学目标的教学活动”[2]。
不管哪种定义，我们都可以看出，分组活动是合作学习的主要方式，而分组的方式却没有太多的涉及。
二、现行大学英语课堂的分组
大学英语作为我国目前高校里的公共基础学科，随着教学改革的不断深入，英语课堂的教学有了很大改变，从最初片面以教师为主体，到现在更多强调学习中体现学生的主体地位，加强生生之间的相互合作。但在多数教育实践中，大学英语的课堂互动仍然是以师生间为主，学生的课堂英语学习仍然大都处于一种个体的、封闭的、缺乏学生之间互相交流的状况。（3大学英语小组学习研究》）现在，不少大学英语教师，已经意识到培养学生的合作意识和合作能力的重要性，并且考虑到大班英语教学无法照顾到每个学生的现实情况，开展了很多以小组为单位的合作学习，并取得了一些显著成效。李洁莉（2007）通过测试、问卷和观察，认为在大学英语大班化趋势下，合作学习增加了学生语言实践机会，增强学生信心，建立良好人际关系并极大地促进学生积极主动学习[3]。吴育红，顾卫星（2011）经过教学实验前后配对样本对比分析发现：合作学习能非常显著地降低非英语专业大学生在写作过程中的评价焦虑、总体焦虑与躯体焦虑。而且，对实验组学生的访谈结果表明，学生对合作学习普遍持积极肯定的态度[4]。朱 云，王宏林，王凤英（2012）通过实证研究，探讨了小组合作学习在大学公共英语大班教学中的应用及其效果，说明了合作学习可以有效改善大班英语教学效果，有助于提高学生的综合语言应用能力尤其是听说能力，增强学习的积极性和自信心[5]。
然而，处于教育一线的大学英语课堂教学，由于受课堂时间和空间的限制，目前英语教师比较常用的分组方式有两种：老师指定分组和学生自由组合。
1.教师指定分组：常见的是老师点名分组、按座位分组、按学号分组或性别搭配分组。
2.学生自由组合：常见的是按照学生意愿，由学生自己选择搭档组合。
这两种方式虽然各有一定的好处，但弊端也比较明显。老师指定的分组带有较强的主观色彩和强制性；学生的自由组合虽然尊重了学生的意愿，但在实际操作中他们往往乐于选择那些相处融洽，非常熟悉的伙伴，因此组员的构成缺乏异质性，且两种方式耗费在分组上的时间也相对较长。
三、大学英语课堂随机分组系统的特点
2000后，随着计算机及应用程序的飞速发展，利用计算机进行辅助教学已在我国逐渐普及起来。关于合作学习的分组研究开展得不算少，如马利东的《基于模糊聚类的网络合作学习研究及其算法实现》一文，使用模糊聚类方法实现“寻求最佳学习伙伴”和“最佳分组”的算法模块，形成网上协作小组[6]。刘菊香在《基于模糊理论的网上协作学习学生分组系统的研究与实现》 中提出网上协作学习学生分组的设计模式并完成网上协作学习协作小组分组系统的实现[7]。但上述的研究大都针对网络协作学习，针对课堂合作学习的分组系统的研究却是寥寥无几，自动分组技术在创新型人才培养第一线的课堂合作学习中的应用很少。
利用教室里的电脑，帮助大学英语教师进行课堂随机分组，能提高分组的效率，也能给学生带来不一样的体验。该课堂随机分组系统具有以下特点：
1.简单高效性：英语教师只需要在界面中设置好相关参数，如人数、组数等，用鼠标轻轻一点，计算机程序在几分钟内就可以很快完成分组，大大节省了教师和学生的时间。
2.灵活多变性：分组范围可变（全班、大组、小组），组员人数可变（由教师根据需要自行确定），分组结果可变（每次活动的分组都不一样），让老师能按需分配，学生也经常保持新鲜感。
3.社交性：大学中，学生碰面最多的地点就是寝室和教室。但是在课堂上，常常是师生间的互动，学生间的互动很少。根据以往教学经验，有的学生在共同学习一学期或一学年之后，彼此仍然不太了解。 由于每次随机分组的结果都会不一样，会让学生主动地跟其他同学交流，共同完成任务，让学生在不同的分组搭配中提高协作和交往能力。
4.趣味性：在实际的操作中，学生对电脑自动分组很感兴趣，对每次分组结果都充满了期待。一方面，好奇会和谁分在一组，另一方面，又担心能否和组员很好配合从而完成任务。可以说，是新鲜感与紧张感并存。当计算机将分组结果呈现在大家眼前时，常常有人欢呼，有人鼓掌，有人叹气，有人偷笑……场面非常活跃有趣。这种悬念带来的趣味性是指定分组和自愿分组难以达到的。
5.相对公平性：随机性在一定意义上具有相对公平性和一定异质性，在电脑数据库中，学生之间都是平等的，没有教师的主观色彩，也抛开了学生自身的一些优劣，这是保障我们合作学习有效性的一个很重要方面。就目前的使用来看，分组结果也是学生比较认可的。
四、大学英语课堂随机分组系统的实现及适用范围
1.大学英语课堂随机分组系统的实现
随机分组系统包括分组配置文件和分组程序两部分。分组配置文件由names（名单数组）、totalLoop（分组的组数）、loops数组组成，其中loops数组的每个单项由id（单组组号）、number（单组人数）、auto（是否自动循环抽取）几个参数构成。分组程序由名单显示界面、分组名字滚动界面、分组按钮、分组算法程序几部分组成。其具体步骤如下：
（1）初始化名单：将所有学生名单录入到配置文件的names变量中。
（2）初始化分组：根据每次分组的实际情况，将对应的信息填充到配置文件的totalLoop、loops中。
（3）在浏览器中打开分组主程序
（4）点击网页中的开始按钮，系统根据配置文件的配置，执行自动或手动分组算法。程序执行完毕，自动弹出分组结果。
程序采用HTML5+CSS3+Javascript技术，无需后台类程序语言配合，无需WEB服务器环境即可运行，方便快捷、短小灵活。
2.大学英语课堂随机分组系统的适用范围
大学英语课堂随机分组系统，由于数据的筛选是随机的，主要应用于一般的，难度值不是特别高的，临时性的，每个学生基本都能完成的任务，如对话、讨论、表演等。这种分组方式也更接近我们实际生活中真实交往的情况。因为现实生活中，无论我们的学习、工作还是生活，交往对象既有同质的，也有异质的，很难单纯化。在实际操作中，大学英语课堂随机分组系统能满足多数课堂教学分组的要求。
当然，如果是对学生智力和能力有较高要求（不少同学会感到吃力的）英语分组活动，或持续时间较长的分组（如一学期），还是需要教师根据实际情况进行协调。如果要做到按照不同层次更加精确和科学的分组，则需要对学生进行学习风格、学习成绩、性格特长等的测评，并通过测评结果做出分组。
五、结语
有别于大多数网络协作学习的分组系统，大学英语课堂随机分组系统主要针对高校公共基础教育一线的课堂开发，具有简单高效性、灵活多变性、社交性、趣味性等特点。它以合作学习理论为指导，以大学英语课堂中的小组活动为载体，采用HTML5，CSS3，Javascript等编程方式和随机算法，建立随机分组程序。在目前的实践中反响也较好，但毕竟属于摸索阶段，当中的模块功能可根据实际情况进行后续的升级调整。对于现有的分组系统可以借鉴但不能照搬，只有通过实践不断完善。
参考文献：
[1] 王坦. 合作学习——原理与策略[M].北京：学苑出版社2002：P5
[2] 王坦. 合作学习简论[J] 中国教育学刊，2002（1）： 33-35.
[3] 李洁莉. 大学英语大班化教学中合作学习可行性实证研究 [J]. 西安外国语大学学报，2007（3）：91-94.
[4] 吴育红，顾卫星. 合作学习降低非英语专业大学生英语写作焦虑的实证研究[J]. 外语与外语教学，2011（6）：51-55.
[5] 朱 云，王宏林，王凤英. 大学英语教学中合作学习模式的成效研究[J].高等农业教育，2012（4）：70-73.
[6] 马利东. 基于模糊聚类的网络合作学习研究及其算法实现[D].上海：华东师范大学教育信息技术学系，2003.
基于出题系统的随机算法 篇4
近年来,许多考试由试卷逐渐转向机考,随着机考将逐渐取代试卷,上机考试系统也越发完善。
目前的随机算法主要应用在组卷方面,市场上有一些自动考试系统,但是大多数属于组卷评分系统,通过这些系统出的题目要么与上课内容联系不够紧密,要么所设计的题目不能满足相应的考试要求,还存在所设计的题目不够新颖,而且各个学校知识侧重点不同,不能对老师所讲范围的知识点进行可选操作,问题也不可拓展,最主要的是从出好的题库中选择已经成型的题目,对题库依赖性较高,题目的设计还是要靠人工手动花费大量时间录入[1]~[3]。
因此,针对各个学校期末office上机考试一人一题题问题的需求以及组卷系统题库的更新问题,将随机算法应用到出题方面,达到可选文本,指定难度可选题类型,批量自动生成上机测试试题的系统十分可行,系统将规定范围的可选知识点纳入考试范围,以实现大批量自动出题机制为目的,方便了学校对期末上机考核的试题选择,大量的节约了时间和人力物力的利用。
系统主要将随机算法应用在出题方面,发挥python开发语言对列表的操作方便的特点,生成难度组合列表,运用正则表达式处理出题资料并进行初始化,在随机列表应用随机算法从而生成各种题目,使得题库生成更灵活,题库更新更方便,设备需求易满足。
1 随机算法
1.1 传统的随机选取算法
在组卷系统应用传统的随机算法,一般是采用选取法与回溯试探法结合的方式,随机选取法就是根据状态空间的控制指标,由计算机生成一个随机数然后去数据库提取出来放入试卷库,然后再重复此过程,在重复的过程中需要比较是否重复难度是否正确,如果不匹配再重新生成随机数,如此往复知道试卷出完为止,方法十分简单,但是效率低下,大量题库系统不宜采用。回溯试探法是记录随机选取产生的状态,搜索失败再释放上一次记录的状态类型,然后按照一定的变幻规律,用新的状态进行试探,通过不点的回溯试探直到生成满意的试题为止。但在数据库很大量且题量较多时,组卷时间很长。还有一些基于自适应的组卷方法,把题目的属性约束存入一个矩阵,用遗传算法进行交叉运算和变异运算得到各指标权重最有的个体,从而得到满意的试卷,然而这个组卷方案对于题库的要求也非常高。分段随机抽选法事将试题库按照一定的规则分类,再从不同的类别随机抽选试题,来保证出题的分数合乎规则,这种算法应用对于题库的要求更高[4]~[6]。
1.2 随机出题系统的随机算法
1.2.1 随机出题系统
传统组卷系统需要的大量题库,要很做的前序工作,既然各个考试系统对试卷属性和题库的依赖性都很大,那么题库的录入工作就成了最繁琐的部分了,如果能有一个根据知识点能够自动的批量随机产生问题的系统将会省去很多麻烦,本文所介绍的随机出题系统建立在office上机考试基础上,根据需求只需要输入知识点及其难度等属性,就会将提取的问题源与问题随机组合生成问题,并存入试题库,这样就不会出现一个出题系统试题库陈旧的情况,保证随时更新试题库,节省资源。
1.2.2 应用的随机算法
出题系统需要一个库来存放知识点,每个知识点定义难度为3~9之间,格式如下表:
针对office上机考试每人一题的和office软件本身特性,每道题可能考多个知识点,也可一直靠一个知识点,但是为了公平起见难度应等同,所以每个知识点要有难度属性,将要考的知识点按照一定格式写入文件,再根据需求试题难度运用平均算法对所有难度组合情况进行枚举,保证每种情况的难度均衡,公式如下:
R为平衡参数
然后将所有组合情况存入一个动态数组中,例如难度为6的所有组合情况就会生成如下难度列表:
[[6],[3,9,4,8,4,9,5,7,5,8,6,7],[3,6,9,3,7,8,3,7,9,3,8,8,3,8,9,4,5,9,4,6,8,4,6,9,4,7,7,4,7,8,4,7,9,4,8,8,5,5,8,5,5,9,5,6,7,5,6,8,5,6,9,5,7,7,5,7,8,6,6,7,6,6,8,6,7,7]]
接着从难度列表中运用随机抽选法抽出一种难度组合,然后依据生成的固定难度随机组合,从知识点库中随机访问,从指定难度的字段中随机出问题,经过组合后于问题源连接,几次随机后生成的问题更具有随机性,而且增加了组合的多样性,考题更具有广泛性,流程如图1。
1.2.3 结果分析
部分出题结果如图2所示。
可已看出问题的组合个数由1-3个不等,虽然难度系数都为6,但是出的问题多样化,也更随机化,无需手动录入,可以直接输入试题库。
2 小结
本文主要对题目的获取阶段进行随机操作自动生成所需题库,通过生成问题难度组合列表,再运用随机算法抽选,确定难度组合后,从问题库中随机抽选问题,从而合理的生成指定难度的随机的问题,对组卷系统的题库进行更新,对于传统的组卷系统提供问题库支持,解决了需手动更新题库的问题,将随机算法应用到随机组合匹配指定难度的出题系统中。
参考文献
[1]贺荣,陈爽.在线组卷策略的研究与设计[J].计算机工程与设计,2011,(6):2183-2186.
[2]梁海丽.基于通用试题库的智能组卷系统的开发与实现[D].石家庄:河北科技大学,2011:8.
[3]刘硕.基于改进遗传算法的组卷系统研究[D].春:吉林大学,2010:16.
[4]金汉均,等.基于自适应的智能组卷方案的研究与实现[J].计算机应用研究,2002,19(增刊).
[5]刘彬,等.遗传算法在试题组卷中的应用[J].计算机与信息技术,2000,(7):3234.
不确定随机系统的满意估计问题研究 篇5
不确定随机系统的满意估计问题研究
基于LMI技术给出了一个满足期望误差方差和快速性指标的满意状态估计器的设计方法.该方法避免了使用矩阵秩的条件,因此适用于参数及噪声强度不确定的随机线性系统,而且便于使用计算机求解.文中所给出的.数值算例说明了该方法的有效性.
作 者：钱龙军 盛安冬 郭治 作者单位：南京理工大学自动化系,南京,210094刊 名：自动化学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA AUTOMATICA SINICA年，卷(期)：28(5)分类号：O231.3关键词：不确定随机线性系统 满意估计 LMI技术
随机系统 篇6
关键词 随机过程 通信系统 应用
中图分类号：TN91 文献标识码：A
1马尔科夫随机过程
在当代科学与社会的广阔天地里，人们都可以看到一种叫作随机过程的数学模型，从银河亮度的起伏到星系空间的物质分布、从分子的布朗运动到原子的蜕变过程，从化学反应动力学到电话通讯理论、从谣言的传播到传染病的流行、从市场预测到密码破译，随机过程理论及其应用几乎无所不在。早在20世纪初，€%：.€%：.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链。1931年，€%：.€%@.柯尔莫哥洛夫发表了《概率论的解析方法》；三年后，€%：.€%？辛钦发表了《平稳过程的相关理论》。这两篇重要论文为马尔可夫过程与平稳过程奠定了理论基础。1953年，J.L.杜布的名著《随机过程论》问世，它系统且严格地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论，为研究马尔可夫过程开辟了新的道路；60年代，法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果，在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论，包括截口定理与过程的投影理论等，中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。
2 马尔科夫随机过程与通信系统
通信就是互通信息。现代意义上的通信指的是电信，国际上称为远程通信，即通过电信号或光信号传送信息。众所周知，通信系统中用于表示信息的信号不可能是单一的、确定的，而是具有不确定性和随机性，这种具有随机性的信号就是随机信号。
过去对随机现象的研究只是用一两个随机变量来描述，然而现在在工程技术中必须研究动态系统中的随机现象，这需要研究随时间变化的无穷不可数的一族随机变量，即随机过程。通信系统中存在各种干扰和噪声，这些干扰和噪声的波形更是随机的、不可预测的，我们称之为随机干扰和随机噪声。当然，尽管随机信号和随机噪声是不可预测的、随机的，但它们还是具有一定的统计规律性。研究随机信号和随机噪声统计规律性的数学工具就是随机过程理论，随机过程是随机信号和随机噪声的数学模型。
随机过程是与时间有关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。随机过程的具体取值称作样函数，它是时间函数，其所有实现构成的集合称作随机过程的样函数空间（€%R），所有样函数及其统计特性即构成了随机过程，以大写字母X（t）、Y（t）等表示随机过程，以对应的小写字母x（t）、y（t）等表示随机过程的样本函数。
在实际的通信过程中，不仅我们用到的信号与噪声是随机信号，而且当我们为无线信道进行数学建模时也必须用到随机过程。
3马尔科夫随机过程在通信中应用
许多服务系统，如电话通信，船舶装卸，机器损修，病人候诊，红绿灯交换，存货控制，水库调度，购货排队，等等，都可用一类概率模型来描述。这类概率模型涉及的过程叫排队过程，它是点过程的特例。排队过程一般不是马尔可夫型的。当把顾客到达和服务所需时间的统计规律研究清楚后，就可以合理安排服务点。
在通信、雷达探测、地震探测等领域中，都有传递信号与接收信号的问题。传递信号时会受到噪声的干扰，为了准确地传递和接收信号，就要把干扰的性质分析清楚，然后采取办法消除干扰。这是信息论的主要目的。噪声本身是随机的，所以概率论是信息论研究中必不可少的工具。信息论中的滤波问题就是研究在接收信号时如何最大限度地消除噪声的干扰，而编码问题则是研究采取什么样的手段发射信号，能最大限度地抵抗干扰。在空间科学和工业生产的自动化技术中需要用到信息论和控制理论，而研究带随机干扰的控制问题，也要用到马尔可夫随机过程。
在通信系统中，编码过程分为信源编码和信道编码两种，信源编码是为了压缩信息之间的相关性，最大限度提高传信率，目的在于提高通信效率；而信道编码则相反，通过引入相关性，使信息具有一定的纠错和检错的能力从而提高传输信息的可靠性。
对于信源编码，实现降低相关性有两种途径，一种是信源概率分布均匀化，另一种是信源独立化。从概率论和随机过程的角度来说，概率分布均匀化就是每个事件发生的概率大致相同，这样就会使每个信源携带的信息量基本相同，那么不确定性就达到最大，即传输过程中产生的信息量就最大；类似的信源独立化是通过对信源进行扩展达到的，通过信源的高次扩展，是扩展信源中每个符号出现的概率大致相同，这样也实现信息量最大化。
对于信道编码，由于信道中存在随机噪声，或者随机干扰，使得经过信道传输后所接收到的码元与发送码元之间存在差异，这种差异就是传输产生的差错。一般，信道噪声，干扰越大，码元产生差错的概率也就越大。
所以信道编码的任务就是构造出以最小冗余度代价换取最大抗干扰性能的码字组合。从信道编码的构造方法看，其基本思路是根据一定的规律在待发送的信息码中加入一些人为多余的码字。这些码字的引入时信息之间具有相关性，虽然降低了信息所能携带的信息量，但是通过相关性可以克服由于随机噪声引入的误码情况。
参考文献
[1] 杜雪樵，惠军.随机过程[M].合肥工业大学出版社，2006（05）.
基于PPT的随机点名系统 篇7
高职院校的专业基础课是学院或系部的公共课, 由于上课班级较多, 课程标准相同, 所以经常是多个班级同时上课, 即为合班授课。合班授课虽然能够缓解学院和教师的教学压力, 但是在教学常规中会遇到一定的问题。其一是上课时的点名占用了很长时间, 不利于教学任务的按时完成。而每次只点一个班级, 下次换成其它班级又容易使同学们找到规律, 从而会有学生逃课频繁的情况出现。为了避免这种情况的出现, 可以制作一个能够在多个班级中随机抽取学号的点名系统。这样, 第一次抽取到的学号在下一次有可能出现, 也有可能不出现, 每次抽取十几个到几十个, 可以达到点名的目的, 有避免了学生的侥幸心理。其二是课上提问学生是教师很头疼的问题, 如按顺序点名回答问题, 后面的同学有准备了会好好听讲, 还没排到的同学则没有学习的紧迫性。如教师随意点名又认为的会思考谁学习好, 谁学习差一点, 谁已经点过了, 应该让谁回答问题等, 达不到真正的随机点名提问。因此,
基于以上的问题, 能否制作一个适合在多媒体教室上课, 不需要高级的技术支持, 免安装的随机点名系统呢?笔者通过这些年任教《汽车电子技术》课程的经验与对PPT知识的研究, 终于使用VBA编程与PPT界面相结合的方法, 实现了随机点名系统, 大大提高了教学质量, 得到了学生与其他教师的一致好评。
2 准备工作
笔者在任教《汽车电子技术》的课程中, 经常是三个班级同时教学, 因此以三个班级为例, 介绍一下随机点名系统的制作步骤。
(1) 打开PPT, 添加一张新的幻灯片, 为幻灯片选择自己喜欢的模板。
(2) 右键单击工具栏, 在右键菜单中选择工具箱选项, 弹出工具箱窗口。
(3) 在新添加的幻灯片中添加四个标签和一个按钮。其中一个标签内容改为班级, 一个改为学号, 另两个内容为空, 用来显示随机生成的班级和学号。按钮内容改为下一位。
3 程序流程图
准备工作做好了, 接下来双击按钮, 进入到VBA编程界面编写程序。随机点名系统的程序流程图如图1所示。
注意:
(1) 随机点名系统一般都是和相关课程的课件制作在一起的, 这样在授课的时候可以随时使用。由于这样制作在一个PPT中含有多张幻灯片, 单击任何一张幻灯片的空白处都会引起自动翻页, 达不到预期的效果, 因此还需要对其进行设置。设置方法为单击“幻灯片放映”→“幻灯片切换”菜单, 取消勾选换片方式中的单击鼠标时的选项, 然后单击“应用于所有幻灯片”按钮。
(2) 随机点名系统虽然是在PPT中制作的, 但是在其它的计算机上使用时则会出现单击按钮没有反映的情况, 这是因为其它计算机上的PPT安全级别较高, 禁止了程序的运行。这时可以在使用该系统的计算机上打开PPT软件, 选择“工具”→“宏”→“安全性”菜单, 在弹出窗口中选择“中”或“低”即可。
(3) 图1列举的是三个班级合班授课的情况, 如果是两个班级则需要随机生成整数1-2表示班级, 并将班级等于3的分支删掉。同理如果是四个班级则需要随机生成整数1-4表示班级, 并添加班级等于4的分支。
4 结论
经过笔者的不断总结完善, 最终实现了基于PPT的随机点名系统, 并将其应用到了实际的教学中。使用该系统之后学生的听课态度有了明显的改善, 从而提高了学生的学习水平;同时也变相的增加了教学时间, 从而留出更多的时间练习, 巩固了所学的知识。可见该系统达到了预期的效果, 并能够广泛的应用到教学中, 希望工作在教学一线的教师们能够借鉴该系统的功能, 开发出更有利于教学的系统。
参考文献
[1]田岗.用VBA制作PPT高水平课件[J].中国信息技术教育, 2008 (10) .
[2]高越飞.PPT课件交互性试题的三种实现方法及其适用性研究——以多项选择题为例[J].中国教育信息化, 2011 (01) .
[3]杨捷.电子课件在课堂教学中的地位及基本制作方法[J].正德学院学报, 2011 (06) .
课堂随机点名系统设计与实现 篇8
学校的情况是每个老师带几门课程, 每门课程又有几个班, 每个班的任课老师在开学时会发纸质的点名册, 上课时,老师根据纸质的点名册, 抽出学生当堂回答问题, 现在开发一个电子点名系统, 可以随机抽取学生来回答问题, 同时也能活跃课堂气氛。
2 系统架构
现在上课都是在多媒体教室上课, 每个教室都有一台未联网电脑 。 首先到教 学秘书那 里下载班 级点名册 的电子版(是Excel文件 , 有学号和姓名两列内容 , 一个班级一个Excel文件)。 点名系统安装在上课的电脑上, 该系统首先让任课老师选择上课的课堂所包含的班级 (有的课堂是合班授课, 有的课堂是单班授课), 生成本课堂的学生名单; 然后系统会自动地在选择的班级中随机抽取一名学生来回答问题, 该系统为了使用和安装的方便性, 不用数据库来实现, 只要实现课堂随机抽取学生的点名功能, 点名回答问题后, 将回答问题的情况记录在纸质的点名册上。 用C# 来实现该系统。 该系统实现的重点在于:(1) 读取Excel文件生成该课堂的学生名单, 如果是合班课堂, 要多次读取Excel文件。 (2) 对生成的该课堂学生名册进行随机抽取, 为了加强趣味性, 随机生成抽取的次数, 在抽取的过程中会动态高亮显示每一次抽取的学生, 最后高亮显示的学生即为本次抽取的学生。 图1为系统结构图。
3 系统界面
图2是系统最开始运行的初始界面, 点击选择班级, 会弹出图3 (选择班级), 选择一个班级, 如果是合班授课, 再次点击选择班级就行, 是几个班, 就点几次。 最后生成图4( 该课堂学生名单 ) , 点击抽取按钮 , 随机抽取学生如图5所示。 图2中间的大控件用的是datagridview控件, 结构设计如图6所示。 图7是Excel文件格式的学生名单。
4 系统代码实现
5结语
课堂随机点名系统使用简单方便 , 有趣味性 。 实现也很简洁 , 是一个实用的程序设计 。 有特点的设计在于多次读取Excel文件生成学生名单 ; 动态随机抽取学生 。
摘要：系统可实现在课堂上随机点名。根据Excel文件格式的班级电子点名册,生成每课堂的学生名单,然后随机抽取出回答问题的学生。
LTE系统随机接入过程研究 篇9
随机接入的目的是进行上行同步、传输功率调整和上行资源请求, 只有在随机接入过程完成后, 终端才能和网络进行正常的通信。
LTE系统中, 以下六种场景可以触发随机接入过程[2]:
1.UE从RRC_IDLE状态开始初始接入, 即RRC连接建立;
2.无线链路失败后的随机接入, 即RRC连接重建;
3.切换过程;
4.UE处于RRC_CONNECTED状态, 有下行数据传输, 且空口处于上行失步状态;
5.UE处于RRC_CONNECTED状态, 有上行数据传输, 且空口处于上行失步状态;
6.辅助定位, UE处于RRC_CONNECTED状态, 网络利用随机接入获取时间提前量。
根据UE在发送前导码时, 是否存在不同的UE同时发送相同前导码的可能, 随机接入分为竞争随机接入和非竞争随机接入两种方式。
2随机接入
2.1竞争随机接入
竞争随机接入, 是指终端发起随机接入前没有接收到来自网络分配的专用随机接入前导码, 而是由终端自己随机选择前导码发起的随机接入[3]。竞争随机接入适用于除辅助定位之外的其他5种场景。竞争随机接入过程分为以下4步完成[2], 如图1所示。
1.消息1:发送随机接入前导码。UE通过发送随机接入前导码发起随机接入请求。在此之前, UE通过接收eNode B发送的系统 (广播) 消息, 来获得可用的随机接入前导码数量等信息。
2.消息2:随机接入响应。eNode B接收到UE发送的随机接入前导码后, 会向UE发送随机接入响应。随机接入响应包括:随机接入前导码标识、定时提前命令、上行授权、临时C-RNTI, 以及退避指示等信息。
3.消息3:调度传输。UE接收到随机接入响应后, 判断其中携带的随机接入前导码标识与自己发送的是否相同, 如果相同, 则根据其中携带的上行授权等信息进行消息3的发送。
4.消息4:竞争解决。eNodeB接收到U E的发送的消息3后, 会向UE发送竞争解决消息, 该消息中携带竞争成功的UE标识。
2.2非竞争随机接入
非竞争随机接入是UE根据eNodeB指示, 在指定的PRACH信道资源上使用指定的随机接入前导码进行的随机接入[3]。非竞争随机接入适用于切换、有下行数据传输和辅助定位3种场景。非竞争随机接入过程分为以下3步完成[2], 如图2所示。
1.消息0:随机接入指示。随机接入指示携带UE发起非竞争随机接入使用的随机接入前导码等信息。
2.消息1:发送随机接入前导码。UE通过接收eNodeB发送的随机接入指示, 来获得随机接入前导码和用于发送随机接入前导码的PRACH信道资源信息。
3.消息2:随机接入响应。该消息与竞争随机接入情况下的随机接入响应相同。
3随机接入过程设计
3.1随机接入初始化
随机接入初始化由终端完成, 在随机接入过程开始之前, 需要由RRC层提供以下参数[4]:
1.PRACH配置索引;
2.随机接入前导码数量、前导码组A的大小、组B消息功率偏移、组A消息大小、前导码消息3功率偏移;
3.随机接入响应窗口大小;
4.功率抬升步长;
5.前导码最大传输次数;
6.前导码初始发送功率;
7.基于前导码格式的偏移量;
8.Msg3 HARQ传输的最大次数;
9.竞争解决定时器。
随机接入初始化过程如图3所示。
1.MAC层从RRC层获取相应参数, 在随机接入过程中使用;
2.设置前导码传输计数器为1;
3.设置UE中的退避参数值为0 ms;
4.进行随机接入前导码的选择。
3.2随机接入资源选择
随机接入前导码选择由终端完成。TD-LTE系统中, 每个小区有64个随机接入前导码可用, eNodeB可以将其中的部分或者全部随机接入前导码用于竞争随机接入。用于竞争的随机接入前导码, 可以被分为前导码组A和前导码组B两个码组。随机接入资源选择流程如图4所示。
3.3随机接入响应准备
随机接入响应准备由基站完成。当eNodeB接收到UE发送的随机接入前导码后, 会为UE准备随机接入响应。随机接入响应的内容包括:随机接入前导码标识、定时提前命令、上行授权[5]、临时C-RNTI, 以及可能的退避指示。随机接入响应准备流程如图5所示:
3.4随机接入响应接收
随机接入响应接收由终端完成。UE在发送完随机接入前导码后, 就等待接收eNodeB发送的随机接入响应消息, UE必须在随机接入响应窗口内接收随机接入响应消息。一条随机接入响应消息可以响应多个UE的随机接入请求, 包含向多个UE发送的随机接入响应控制单元, 随机接入响应控制单元通过不同的随机接入前导码标识区分。UE通过解析随机接入响应消息, 根据其中是否携带了其在消息1中发送的随机接入前导码标识来判断是否接收到随机接入响应。
当UE接收到随机接入响应时, 还不能确定随机接入响应就是唯一发送给自己的。因为随机接入前导码是在同一码组范围中随机选择的, 不同的UE可能选择相同的随机接入前导码进行随机接入。这样的多个UE就会接收到同一个随机接入响应, 而UE自己并不知道是否还有其他UE同时使用相同的随机接入前导码进行随机接入, 所以, UE还需要通过随后的消息3和消息4来进行竞争解决。
随机接入响应处理流程如图6所示:
3.5竞争解决准备
竞争解决准备由基站完成。eNodeB在发送完随机接入响应消息后, 就等待接收UE发送的消息3。消息3处理流程如图7所示。
3.6竞争解决完成
竞争解决由终端完成。UE在发送完消息3后, 就等待接收eNodeB发送的竞争解决消息。
竞争解决处理流程, 如图8所示。
初始接入场景中, UE之前并没有分配C-RNTI, 在竞争解决成功后, UE在随机接入响应消息中接收到的临时C-RNTI升级为C-RNTI。
UE在发送完消息3后, 就要立刻启动竞争解决定时器, 并且在每一次重传消息3后都要重启这个定时器。UE需要在此时间内接收e Node B发送给自己的竞争解决消息, 如果直到竞争解决定时器超时都没有接收到竞争解决消息, 则认为竞争解决失败。竞争解决失败后, UE则根据退避指示的时延确定下一次发起随机接入的时间, 并在上次选择的前导码组中再次选择一个前导码进行下一次随机接入。
4小结
本文首先介绍了随机接入过程在LTE系统中的作用、触发场景和两种方式;然后分别介绍了竞争随机接入和非竞争随机接入;最后分别对终端和基站侧的随机接入过程进行了详细设计。
参考文献
[1]沈嘉, 索士强等.3GPP长期演进 (LTE) 技术原理与系统设计[M].北京:人民邮电出版社, 2008年11月.
[2]3GPP TS 36.300 V11.5.0.Overall description;Stage 2[S].2013年3月.
[3]王映民, 孙韶辉.TD-LTE技术原理与系统设计[M].北京:人民邮电出版社, 2010年6月.
[4]3GPP TS 36.321 V12.5.0.Medium Access Control (MAC) protocol specification[S].2015年3月.
高校教学随机点名系统设计与实现 篇10
关键词：考勤系统,数据库,随机抽取,高校课堂
1 问题提出
高等学校教师上课过程中,由于教师所带班级比较多,使用纸质点名册效率较低,并且容易出错。使用最新的Visual Studio 2015软件设计并开发了按照学号随机抽取学生来回答问题的程序,同时该程序兼具点名考勤的功能。
2 系统框架
高校课堂以多媒体教学为主,教室配有电脑和投影仪等设备。在使用本软件之前需要先将学生的电子名单从学校教务处系统下载,然后以txt文本的形式存盘。从教务处获取的是Excel文件,有学号、姓名、性别和在校情况4列内容,只需要抽取姓名列以txt文本文件的形式进行存盘。比如机制11431班可以存为jz11431.txt文件。点名系统安装在上课的电脑上,任课老师将学生名单存成txt文件后放入D盘下的Database文件夹下;然后系统会把上课班级名单倒入内存,如果是多个班级,提供不同班级的单选按钮。该系统为了使用和安装的方便性,不用数据库来实现。点名回答问题后,将回答问题的情况记录在纸质的点名册上。如果需要考勤,可以进行顺序点名,将缺勤学生记录下来。
用VB来实现该系统。该系统实现的核心在于:
(1)根据上课班级不同,选择需要班级,读取txt文件的学生名单。
(2)对生成的该课堂学生名册进行随机抽取,为了加强趣味性,在抽取的过程中会滚动显示每一次抽取的学生名单和照片信息,最后选中的学生姓名会被朗读出来,并且显示相应的照片信息。
(3)顺序点名签到功能,根据设置的时间间隔,每次显示一名同学的姓名和照片信息,依次朗读班级的学生名单。
3 程序界面
图2为程序的运行界面,最上面的控件为Label控件,在随机抽取的过程中滚动显示学生姓名,右下角的控件为Picture Box控件,用来同步显示抽选到的学生照片信息。基于照片显示功能,顺序点名考勤时,是否有学生虚假点到就可以一目了然了。班级选择区域提供班级选择,选好后程序将上课班级学生名单导入内存,以便后续调用。功能区域提供了该软件所能完成的任务。第一项为“随机滚动”,单击该按钮后,程序根据选择的班级,使用随机抽选的方法,在Label和Picture Box中滚动显示学生的信息。第二项“选择答题”,如图3所示,点下该按钮后,学生名单立即停止滚动,照片和姓名都显示在程序里,并根据当前选择的学生,读出一段话“请某某同学回答一下问题”,这是随机点名的趣味性功能效果。第三项“自动点名”是根据程序设定的时间间隔(比如3秒),顺序读出学生的名单,同时显示学生姓名和照片信息。第四项“逐次点名”是教师根据需要,点击一下按钮,滚动一个学生名单,主要用于核对学生照片信息,是否本人出勤,时间较长,可以在课间使用。
4 代码实现
(1)使用单选按钮获取上课班级并将学生名单导入内存:
(2)使用Timer控件(120毫秒)实时产生随机数滚动显示学生姓名和照片:
(3)引进System.Speech.Synthesis类并使用Speech Synthesizer对象实现学生名单的朗读:
(4)使用Timer控件(4秒)实现自动顺序点名:
5 其他要说明的问题
(1)使用本软件需要安装.Net Framework框架,软件使用方法可以用VS系统生成的安装包或者直接拷贝项目文件夹binRelease中生成的exe文件。
(2)软件使用前,任课教师需要先将授课学生名单存入D盘Database文件夹下,并根据授课班级,调整文件夹名称,以便系统导入。当前软件界面是个人定制后的任课班级名单,其他任课老师可以只导入当堂上课的班级名单。