在探讨正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的优化中,一个显著挑战在于其信号检测性能的相对不足。同时,针对基于深度神经网络的索引调制(Deep Neural Network Based Index Modulation,DNN-IM)检测算法...在探讨正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的优化中,一个显著挑战在于其信号检测性能的相对不足。同时,针对基于深度神经网络的索引调制(Deep Neural Network Based Index Modulation,DNN-IM)检测算法,普遍存在着误码率及损失值偏高的问题。为了弥补上述难题,文中提出一种基于多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)的索引调制检测算法,即MLP-IM算法。该算法采用融合两个连接层与一个输出层的架构设计,通过挑选的激活函数实现对OFDM索引调制系统中数据比特的精准还原。首先将OFDM索引调制系统的基础理论巧妙应用于数据的预处理阶段,随后利用仿真数据集对MLP神经网络模型进行全面而深入的离线训练,确保模型的稳健性与准确性。在检测阶段,通过MLP-IM检测算法实现了对OFDM索引调制系统的高效检测。仿真结果表明,所提出的MLP-IM算法在误码率控制和损失值两个方面的性能表现与最大似然检测算法相媲美,甚至在某些场景下超越了现有DNN-IM算法的性能,其性能改善幅度在0.2~6 dB的区间内。展开更多
为了满足乳制品中食源性致病菌精确、高效和高通量检测需求,文章以典型食源性致病菌大肠埃希氏菌O157、金黄色葡萄球菌、单核细胞增生李斯特氏菌和沙门氏菌作为目的菌,建立1种灵敏稳定的多重芯片式数字PCR(Multiplex digital chip PCR)...为了满足乳制品中食源性致病菌精确、高效和高通量检测需求,文章以典型食源性致病菌大肠埃希氏菌O157、金黄色葡萄球菌、单核细胞增生李斯特氏菌和沙门氏菌作为目的菌,建立1种灵敏稳定的多重芯片式数字PCR(Multiplex digital chip PCR)反应体系。针对4种致病菌的靶向基因,设计特异性引物,优化多重反应引物组合和反应条件,并验证其特异性和灵敏度。结果表明,该四重反应体系具有良好的特异性且未出现交叉反应。体系对4种菌株最低检出限分别达0.38、1.03、0.69 copies/μL和0.24 copies/μL,与单重反应体系检测灵敏度相当,未发生混合引物抑制反应。方法对模拟阳性样品、生乳和市售乳制品检测结果证明了其在乳原料及乳制品质量安全控制中的应用前景,文章构建的四重反应体系可为乳制品的检测与监管提供技术支持。展开更多
文摘在探讨正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的优化中,一个显著挑战在于其信号检测性能的相对不足。同时,针对基于深度神经网络的索引调制(Deep Neural Network Based Index Modulation,DNN-IM)检测算法,普遍存在着误码率及损失值偏高的问题。为了弥补上述难题,文中提出一种基于多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)的索引调制检测算法,即MLP-IM算法。该算法采用融合两个连接层与一个输出层的架构设计,通过挑选的激活函数实现对OFDM索引调制系统中数据比特的精准还原。首先将OFDM索引调制系统的基础理论巧妙应用于数据的预处理阶段,随后利用仿真数据集对MLP神经网络模型进行全面而深入的离线训练,确保模型的稳健性与准确性。在检测阶段,通过MLP-IM检测算法实现了对OFDM索引调制系统的高效检测。仿真结果表明,所提出的MLP-IM算法在误码率控制和损失值两个方面的性能表现与最大似然检测算法相媲美,甚至在某些场景下超越了现有DNN-IM算法的性能,其性能改善幅度在0.2~6 dB的区间内。
