本文目录一览：
- 1、高分悬赏 可再发帖加分 帮我普及一下摩托车知识
- 2、靠背轮减震胶圈规格
- 3、MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定
- 4、推荐日本歌手!!!
- 5、管道焊接要求!
- 6、MATLAB 程序详解（关于波束形成）
高分悬赏 可再发帖加分 帮我普及一下摩托车知识
发动机保养六大要点
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发表日期：2005年7月8日 出处：名骑士俱乐部 作者：名骑士俱乐部 【编辑录入：base】
1.使用适当质量等级的润滑油
对汽油发动机应根据进排气系统的附加装置和使用条件选用SD—SF级汽油机油；柴油发动机则要根据机械负荷选用CB—CD级柴油机油，选用标准以不低于生产厂家规定要求为准。
2.定期更换机油及滤芯
任何质量等级的润滑油在使用过程中油质都会发生变化。到一定里程之后，性能恶化，会给发动机带来种种问题。为了避免故障的发生，应结合使用条件定期换油，并使油量适中(一般以机油标尺上限为好)。机油从滤清器的细孔通过时把油中的固体颗粒和粘稠物积存在滤清器中。如滤清器堵塞，机油不能通过滤芯时，会胀破滤芯或打开安全阀，从旁通阀通过，仍把脏物带回润滑部位，促使发动机磨损，内部的污染加剧。
3.保持曲轴箱通风良好
现在大部分汽油机都装有PCV阀(曲轴箱强制通风装置)促使发动机换气，但窜气中的污染物“会沉积在PCV阀的周围，可能使阀堵塞。如果PCV阀堵塞则污染气体逆向流人空气滤清器，污染滤芯，使过滤能力降低，吸入的混合气过脏，更加造成曲轴箱的污染，导致燃料消耗增大，发动机磨损加大，甚至损坏发动机。因此，须定期保养PCV，清除PCV阀周围的污染物。
4.定期清洗曲轴箱
发动机在运转过程中，燃烧室内的高压未燃烧气体、酸、水份、硫和氮的氧化物经过活塞环与缸壁之间的间隙进入曲轴箱中，与零件磨损产生的金属粉末混在一起，形成油泥。量少时在油中悬浮，量大时从油中析出，堵塞滤清器和油孔，造成发动机润滑困难，引起磨损。此外，机油在高温时氧化会生成漆膜和积碳粘结在活塞上，使发动机油耗增大、功率下降，严重时使活塞环卡死而拉缸。因此，定期使用BGl05(润滑系统高效快速清洗剂)清洗曲轴箱，保持发动机内部的清洁。
5.定期清洗燃油系统
燃油在通过油路供往燃烧室燃烧的过程中，不可避免地会形成胶质和积碳，在油道、化油器、喷油嘴和燃烧室中沉积下来，干扰燃油流动，破坏正常空燃比，使燃油雾化不良，造成发动机喘抖、爆振、怠速不稳、加速不良等性能问题。使用BG208(燃油系统强力高效清洗剂)清洗燃油系统，并定期使用BG202控制积碳的生成，能够始终使发动机保持最佳状态。
6.定期保养水箱
发动机水箱生锈、结垢是最常见的问题。锈迹和水垢会限制冷却液在冷却系统中的流动，降低散热作用，导致发动机过热，甚至造成发动机损坏。冷却液氧化还会形成酸性物质，腐蚀水箱的金属部件，造成水箱破损、渗漏。定期使用BG540(水箱强力高效清洗剂)清洗水箱，除去其中的锈迹和水垢，不但能保证发动机正常工作，而且延长水箱和发动机的整体寿命
摩托车化油器回火四点分析
摩托车化油器回火，是摩托车用户经常遇到的故障现象之一。引起的主要原因有：
1、 操作不当
在车子行驶过程中，只有缓慢平稳地转动油门握把，使节气门开度逐渐增大，进入化油器混合室的空气和汽油的比例适当，发动机才能工作正常。倘若猛转油门握把加油，化油器节气门的开度就会急速增大，致使大量空气高速流经化油器。由于汽油的流动性比空气差，不可能及时由喷管喷出相应的量与空气混合，因而使混合气变得较稀。这种较稀的混合气在气缸中被点燃后其燃烧速度比正常的混合气慢得我，致使发动机在排气冲程结束时，混合气还继续在燃烧，这时进气冲程一开始，刚进入气缸的新鲜混合气立即被点燃，并且一直引燃到化油器，从而出现化油器回火现象。
2、 点火时间太晚
各种车型的发动机因燃烧室形状、压缩比、燃料成分等因素的不同，其规定的点火崆敖且膊煌�H绻�⒍��诠娑ǖ牡慊鹛崆敖堑慊穑�纯扇繁8梅⒍��诨钊�顾踔樟耸备啄谀懿��畲笱沽�突旌细以诟啄谟凶愎皇奔渫耆�忌铡H绻�慊鹗奔涮�恚�钊�酱镅顾醭宄痰纳现沟闶保�鹧婢屠床患按�サ饺忌帐?nbsp;的第六个角落，缸内压力太晚后，给予混合气燃烧的时间缩短，同时也会造成在进气中冲程开始时，未燃完的混合气将新进入气缸的新鲜混合气引燃并且一直燃烧到化油器，产生化油器回火现象。
3、 化油器调整不当
发果化油器的空气调节螺钉调整不当，主喷油针位置太低或浮子室油平面太低，致使混合气太稀，也会收起化油器回火。
4、 保养不当
从汽油箱到化油器之间的油路不畅通（局部阻塞），也会因进入化油器的油量不足而使混合气变稀，从而导致化油器回火。
为了避免车辆在使用中发生化油器回火现象，首先在车辆使用前应检查油路是否畅通（一般可将连续化油器的油管拔下，打开燃油开关，看汽油是否充满油管连续流出）；检查化油器的空气调节螺钉是否调整合适；检查点火提前角是否符合说明要求；并在使用中不猛转油门握把。一般做到了以上几点，就可避免化油器发生回火现象。若仍有回火现象发生，则可考虑采用升高主喷油针高度和浮子室油平面高度的方法，使混合气变浓些，以防止化油器回火。
二手摩托车省油十法
一、检查轮胎磨损是否超出规定值。当轮胎磨损过大，摩擦力变小就会使轮胎打滑，白白消耗汽油，必要时，可更换新的轮胎。
二、行驶中滑行距离（指松开油门）明显缩短。这时应该检查一下车胎，看它的气压是否符合规定的气压标准。当轮胎气压变小时，会出现油耗增大问题，这时，只需给轮胎充足气，达到标准气压即可。注意：不要过充气，否则会爆胎！
三、行驶中前、后轮有异常响声。这时应该立即停车，看前、后轮的轴承及制动系统是否有故障。不正常转动的轮子会产生阻力而影响车速，加大汽油消耗，如有新的配件则应换上新配件，确保它能保持良好的状态，以便正常行驶。
四、车上在用的火花塞使用时间已经很长或已超过3万公里时。这时应考虑及时更换火花塞。因为超过使用寿命的火花塞会使点火的量下降，致使车子提速变慢、怠速降不下来，汽油消耗明显增加。
五、排气管冒黑烟，油耗变大。这时可以检查化油器，看化油器是否太脏。如果化油器太脏可以用化油器清洗剂直接向化油器进气口喷一喷，就可解决问题，如果还冒黑烟，必须把化油器拆开清洗。如果空气滤清器滤心太脏了也会出现冒黑烟现象，使油耗增大。所以，对空气滤心应在2个月更换或清洗一次。
六、离合器打滑也会使油耗增大，这是因为从发动机传递的转数经过离合器后丢转了。当急加速时能看见发动机转速表增加很快而车速增加很慢时，就可以判定离合器打滑了。解决的办法是更换离合器片、离合器压紧弹簧。
七、当车子行驶二三万公里时，会出现汽缸压力不足的现象。这时机油消耗会明显增加，出现这种故障时，发动机就需要大修了，应镗缸或更换或活塞、活塞环。
八、如果你的爱车是水冷发动机，那么车上的温控开关和节温器损坏时会使水温降低，发动机在低温下工作达不到额定温度，因此，汽油消耗量也会增加。只要注意水温表的显示位置是否在正常位置即可发现问题。如果有问题，就应更换温控开关和节温器。
九、有启动加浓阀的摩托车还应检查一下电动加浓阀的工作状态，如果摩托车启动之后4－5分钟，加浓阀还是处于加浓状不能归位的话，就应该仔细检查调整了，一般车的启动加浓装置在摩托车启动后30秒就会自动关闭。这样才能达到启动时加浓混合气、正常运转后省油的效果。
十、空气滤清器要经常清理使之保持畅通。现在摩托车多使用聚氨脂发泡海绵（少数用纸心）式空滤器，每行驶4000公里要用汽油清洗聚氨脂发泡滤心，并涂上机油。用纸质滤心的，一定要将其取下用压缩空气吹净尘土。只有清洁的滤心才能使充足的空气进入汽缸参加燃烧，达到节省燃油的效果。
摩托车常见名词术语
1．气缸直径 气缸直径简称缸径，是气缸的内径，单位用mm表示。
2．活塞行程 活塞运行在上下止点间的距离，单位用mm表示。
3．上止点 活塞离曲轴中心线距离最大时的位置。
4．下止点 活塞离曲轴中心线距离最小时的位置。
5．气缸工作容积 气缸工作容积通常称为“排量”，是活塞在上、下止点之间所扫过的容积，单位用ml或cm3表示。
6．压缩比 气缸最大容积与最小容积（均包括燃烧室容积）的比值，也称几何压缩比。
7．有效压缩比 发动机扫（进）气口和排气口开始全部关闭那一瞬间的气缸容积与气缸最小容积（均包括燃烧室容积）的比值。显然，进入气缸的可燃混合气正式从这一瞬间开始被压缩。
8．曲轴箱压缩比 曲轴箱最大容积与最小容积（均包括扫气道容积）的比值。
9．工作循环 由扫（进）气、压缩、燃烧膨胀、排气等过程组成的循环。每一个工作循环完成一次燃油热能向机械能的转化工作。同时将活塞的往复直线运动通过曲轴连杆机构变为曲轴的旋转运动，输出扭矩。
10．往复活塞式汽油发动机 以汽油为燃油，经过气化，变为汽油与空气混合均匀的可燃混合气进入气缸，再经过压缩、点火燃烧释放热能而推动活塞作直线运动，当活塞到达下止点后，又借助惯性向上止点运动并开始进（扫）气和压缩，与此同时，将热能转化机械能。这种内燃机即为往复活塞式汽油发动机，简称汽油机。目前的摩托车绝大多数用汽油机作动力，平时所称的摩托车发动机，即为摩托车用汽油机。
11．二冲程发动机 由活塞经过两个行程完成一个工作循环的汽油机。
12．四冲程发动机 由活塞经过四个行程完成一个工作循环的汽油机。
13．扫气过程 借助于扫气口和排气口之间的压力差，用新鲜的可燃混合气驱赶废气排出气缸的过程，简称扫气。
14．扫气效率 在一个工作循环中，留在气缸内的新鲜可燃混合气与气缸内含有一部分废气的总气体量之比。
15．气缸压缩压力 在不燃烧的情况下，仅由活塞压缩产生的气缸内最大压力。通常将气缸压力表安装在火花塞孔上，用电机拖动发动机旋转到指定转速而测得。
16．点火提前角 压缩过程中火花塞跳火的瞬间到活塞行至上止点时的曲轴转角。
17．配气相位 以活塞在上下止点为基准的扫（进）气、排气机构的开闭时间，以曲轴转角计算。
18．残余废气 在刚完成一个工作循环后，残留在气缸内的废气。
19．积炭 由于各种原因造成的不完全燃烧的一部分炭粒和杂质沉积在燃烧室表面、活塞顶部、活塞环槽及排气口等零件部位的现象。
20．爆震 爆震又称爆燃，是一种故障现象。汽油机在运转过程中，由于局部可燃混合气完成焰前反应而引起自燃，并以极高的速度传播火焰，产生带爆炸性质的冲击波，发出尖锐的金属敲击声。
21．气阻 发动机供油系统及其管道中的汽油，由于高温的影响产生气化而出现供油中断的现象。
22．标定功率 由发动机制造厂自己标定的功率，是发动机用户及质量检验机构判定其产品功率指标合格与否的依据。
23．标定转速 发动机发出标定功率时的转速。
24．最大功率 节气门全开时，发动机允许在短时间内运转发出的最大净功率。这里所讲的“短时间”是指发动机稳定运转，自动油耗测量仪测完油耗所需要的时间。
25．最大功率转速 发出最大功率时的转速。
26．净功率 发动机装有实际使用条件下的全部附件，在发动机实验台上按制造厂规定的转速运转时。所测得的发动机动力输出轴输出的有效功率。
27．有效功率 通常是曲轴直接输出的功率减去机械损失的功率所剩下的功率。机械损失功率实在不燃烧的条件下，用测功机拖动发动机达到标定转速时，在动力输出轴上（如变速器输出的链轮轴）测得的功率。
28．机械效率 有效功率与曲轴输出功率之比值。曲轴输出功率又称为指示功率。
29．储备功率 发动机的最大功率与标定功率的差值。有时也可以理解为最大功率与实际使用中多数情况下需要的功率之差值。
30．最大扭矩 节气门全开时速度特性曲线（即外特性曲线）上的最大扭矩值。
31．最大扭矩转速 对应最大扭矩值下的发动机转速。
32．速度特性 试验时，将节气门固定在一定的开度，用改变负荷的方法测出数个间隔大体相等的转速下的功率、扭矩和燃油消耗率。然后，分别将不同转速时的功率点连接起来（扭矩和燃油消耗率曲线也如此）画成曲线，这个曲线即速度特性曲线，这种试验方法称作速度特性试验。
33．外特性曲线 在不同的节气门开度下进行速度特性试验，可以画出各个节气门开度的速度特性曲线，这些曲线大致走向平行。在纵向，节气门开度越大，曲线越靠上，而节气门全开时的速度特性曲线处于最高位置，基本上把小于节气门全开的其他节气门开度的速度特性曲线覆盖起来。由于该曲线位于最外侧，故称为外特性曲线。
34．最低空载稳定转速 在不带负载的工况下，发动机以最低转速稳定运转时测得的转速，通常称作“怠速”。按标准规定，怠速必须是发动机在空载状态下，连续运转15min，转速波动率为±10%，每3min测一次。显然，怠速越低，发动机的怠速性能越好。
35．最地燃油消耗率 在外特性试验中画出的油耗曲线上，曲线最低点标示出的燃油消耗率。摩托车发动机油耗曲线越平缓，表示出在不同速度下的油耗都接近最低燃油消耗率，摩托车的经济油耗最佳。
36．敲缸 发动机在怠速状况下，活塞在往复运动中裙部敲打缸体，发出“当、当、当……”的声响，这一故障现象称为敲缸。轻微的敲缸能在发动机进入热平衡状态后自然消失。
37．抱缸 由于活塞与缸体配合间隙小、活塞热膨胀系数大以及发动机过热等原因，发动机在运行过程中，活塞与气缸粘在一起而停止运转，所以又称为“粘缸”。
38．拉缸 活塞在运行中，其裙部与气缸壁发生拉伤现象，轻则拉毛，重则拉出沟槽，造成“两败俱伤”。
39．混合润滑 混合润滑是二冲程汽油机的一种润滑方式。它将汽油与润滑油按一定的容积混合比均匀混合起来注入油箱，通过供油系统，在化油器中雾化后与空气一起进入气缸，油雾中的一部分润滑油靠其粘性附着在活塞和气缸壁及连杆大、小头轴承上，起到润滑作用；另一部分则参与燃烧。这种润滑方式的优点是不用另设润滑机构，从而简化了发动机结构；缺点是不论发动机工况怎麽变化，润滑油量不能改变，润滑不尽合理，因此，这种润滑方式正被淘汰。
40．分离润滑 分离润滑是二冲程汽油机的有一种润滑方式。发动机运行中，机油从机油箱流入机油泵（俗称点滴泵，柱塞式结构），机油泵通过油管将机油泵入化油器主通道，经高速气流将其雾化后与雾化的汽油和空气一起进入气缸。分离润滑原理与混合润滑方式相同，所不同的是，由于机油泵与发动机曲轴联动，曲轴转速越高，泵入的机油量也越大，故而比混合润滑合理。这种分离润滑方式已被广泛应用于二冲程摩托车发动机上。
靠背轮减震胶圈规格
1到10元。根据查询第三方电商平台信息显示，截止到2022年10月25日，靠背轮减震胶圈的普遍价格在1到10元之间。靠背轮减震胶圈可以辅助起到减震和缓冲的作用的。是由橡胶材料制成，其和减震器、减震弹簧一样。
MMsegmentation教程 6: 自定义运行设定
我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器，唯一需要修改的地方是在配置文件里的 optimizer 域里面。
例如，如果您想使用 ADAM (注意如下操作可能会让模型表现下降)，可以使用如下修改：
为了修改模型的学习率，使用者仅需要修改配置文件里 optimizer 的 lr 即可。
使用者可以参照 PyTorch 的 API 文档
直接设置参数。
一个自定义的优化器可以按照如下去定义：
假如您想增加一个叫做 MyOptimizer 的优化器，它的参数分别有 a , b , 和 c 。
您需要创建一个叫 mmseg/core/optimizer 的新文件夹。
然后再在文件，即 mmseg/core/optimizer/my_optimizer.py 里面去实现这个新优化器：
为了让上述定义的模块被框架发现，首先这个模块应该被导入到主命名空间 (main namespace) 里。
有两种方式可以实现它。
mmseg.core.optimizer.my_optimizer 模块将会在程序运行的开始被导入，并且 MyOptimizer 类将会自动注册。
需要注意只有包含 MyOptimizer 类的包 (package) 应当被导入。
而 mmseg.core.optimizer.my_optimizer.MyOptimizer 不能 被直接导入。
事实上，使用者完全可以用另一个按这样导入方法的文件夹结构，只要模块的根路径已经被添加到 PYTHONPATH 里面。
之后您可以在配置文件的 optimizer 域里面使用 MyOptimizer
在配置文件里，优化器被定义在 optimizer 域里，如下所示：
为了使用您自己的优化器，这个域可以被改成：
有些模型可能需要在优化器里有一些特别参数的设置，例如 批归一化层 (BatchNorm layers) 的 权重衰减 (weight decay)。
使用者可以通过自定义优化器的构造器去微调这些细粒度参数。
默认的优化器构造器的实现可以参照 这里 ，它也可以被用作新的优化器构造器的模板。
优化器没有实现的一些技巧应该通过优化器构造器 (optimizer constructor) 或者钩子 (hook) 去实现，如设置基于参数的学习率 (parameter-wise learning rates)。我们列出一些常见的设置，它们可以稳定或加速模型的训练。
如果您有更多的设置，欢迎在 PR 和 issue 里面提交。
我们根据默认的训练迭代步数 40k/80k 来设置学习率，这在 MMCV 里叫做 PolyLrUpdaterHook 。
我们也支持许多其他的学习率计划表： 这里 ，例如 CosineAnnealing 和 Poly 计划表。下面是一些例子：
工作流是一个专门定义运行顺序和轮数 (running order and epochs) 的列表 (phase, epochs)。
默认情况下它设置成：
意思是训练是跑 1 个 epoch。有时候使用者可能想检查模型在验证集上的一些指标（如 损失 loss，精确性 accuracy），我们可以这样设置工作流：
于是 1 个 epoch 训练，1 个 epoch 验证将交替运行。
注意 :
如果钩子已经在 MMCV 里被实现，如下所示，您可以直接修改配置文件来使用钩子：
以下的常用的钩子没有被 custom_hooks 注册：
在这些钩子里，只有 logger hook 有 VERY_LOW 优先级，其他的优先级都是 NORMAL 。
上述提及的教程已经包括了如何修改 optimizer_config ， momentum_config 和 lr_config 。
这里我们展示我们如何处理 log_config ， checkpoint_config 和 evaluation 。
MMCV runner 将使用 checkpoint_config 去初始化 CheckpointHook .
使用者可以设置 max_keep_ckpts 来仅保存一小部分检查点或者通过 save_optimizer 来决定是否保存优化器的状态字典 (state dict of optimizer)。 更多使用参数的细节请参考 这里 。
log_config 包裹了许多日志钩 (logger hooks) 而且能去设置间隔 (intervals)。现在 MMCV 支持 WandbLoggerHook ， MlflowLoggerHook 和 TensorboardLoggerHook 。
详细的使用请参照 文档 。
evaluation 的配置文件将被用来初始化 EvalHook 。
除了 interval 键，其他的像 metric 这样的参数将被传递给 dataset.evaluate() 。
推荐日本歌手!!!
偶像系男生主要是杰尼斯事务所。
线上旗下组合MACHI（近藤真彦）、少年队、SMAP、TOKIO、KinKiKids、V6、岚、TAKKITSUBASA、NEWS、关8、KATTUN、hey!say!jump，另外还有未出道组合统称JR。
女生则以早安家族( ハロー!プロジェクト ) 为主。
旗下艺人都会在早安少女组工作一段时间，然后再单飞或者重新组合新的。
歌手系被称为天后宫的AVEX，打头阵的有滨崎步、幸田来未，还有相川七濑、安室奈美惠、hiro、hitomi、今井绘理子、小野丽莎、大冢爱、土屋安娜等人，另外韩国歌手BOA的日本唱片约也签在AVEX。
小众的有摇滚和视觉两种：
摇滚no.1的Mr.Children、GLAY、彩虹等。
视觉有雅、gackt等人。
姓名：滨崎步 性别：女
出生年月：1978.10.02 英文名：Ayumi Hamasaki
星座：天秤座 血型：A 型
嗜好：钢琴，书法五段，芭蕾，珠算，野球观战，音乐鉴赏 身高：156 厘米
国籍：日本 籍贯：日本福冈县
作品：《Voyage (日本版)》《A BALLADS》《RAINBOW (日本版)》《H》《I am...(日本版)》《Never Ever》《ayu-mi-x III》《Duty》《Ayu Ro Mix》《LOVEppears》《Kanariya》《Fly High》
滨崎步简介
日本高中女生信奉的“新领袖”-代言人滨崎步，在1998年4月8日以一首《poker face》迈入日本歌坛，同年滨崎步一共连续发行了5张单曲唱片，其中第三张单曲唱片《Trust》荣获98年日本有线大奖和大阪有线大奖的新人奖。
2001年“ALL JAPAN点播歌曲奖”2年连续夺冠
荣获第43届日本唱片的“日本唱片大奖”
日本天后滨崎步近年被指人气急跌，前日其所属的avex唱片公司社长松浦胜人，竟于网上出面力撑步姐既有人气亦有实力，除指她无人能及和一姐地位未受动摇外，松浦还首次提及自己跟步姐在工作上是不可分离的亲密战友，乘机否认盛传多时的绯闻及彼此的暧昧关系。
松浦亦称：“我尝试找滨崎步接班人，发觉她真是OnlyOne！”他还补充，步姐新歌《Fairyland》的MV制作费高达二亿四千万日圆，费用是普通MV的廿四倍金额，松浦亦自夸今次的MV花费可拍摄一套电影云云。
日本高中女生信奉的“新领袖”-代言人滨崎步，在1998年4月8日以一首《poker face》迈入日本歌坛，同年滨崎步一共连续发行了5张单曲唱片，其中第三张单曲唱片《Trust》荣获98年日本有线大奖和大阪有线大奖的新人奖。99年1月1日新年伊始，滨崎步的首张个人专辑《A Song for××》发行，全专辑的歌词的创作均由浜崎步本人担任，她亲自创作的歌词就像一面镜子，将她对生活、对工作、对自我的思考及矛盾，毫无保留的真实呈现出来。正是由于这种真实的歌词的表现，唱出了同龄人的心声，以此这张唱片连续5周排在专辑排行榜第一位，这也是新人女歌手19年不遇所创下的好成绩。在99年中，滨崎步发行了单曲7张、专辑2张；同年的“红白歌会”首次登台亮相，与此同时，在这一年中她还获得了很多大奖的殊荣。
2000年她发行了9张单曲及2张专辑，并且举办了33场日本全国的巡演。此外，在这一年中她还获得了日本唱片大奖中的“优秀作品奖”“最佳专辑奖”“最佳专辑大奖”和“作词奖”4项殊荣。
2001年滨崎步举办了日本四大城市(福冈、名古屋、大阪、东京)的巡演，前来观看演唱会的总人数突破了30万人次。2002年她参加了在新加坡举办的亚洲首次的“MTV ASIA AWARDS 2000”，并荣获了“Most Influential Japanese Artist in Asia(亚洲最有影响力的日本艺术家)的荣誉。
到目前为止，滨崎步已经发行了单曲唱片28张，专辑唱片4张，前不久她还实现了第三次日本全国11地的巡回演唱会。滨崎步不仅作为一名歌手，同时她还是日本年轻一族的时尚代表，她所穿的服装，会在一夜之间成为年轻人效仿的对象。滨崎步在日本这个大都市中扮演着很多角色，可她始终不变的就是她对歌迷的一片爱心。就让我们在9月22日这一天，聆听她的歌，目睹这位创下各种奇迹的日本歌后的风彩吧!
奇迹般的荣誉
参考资料：
中文名：大冢爱
英文名：Otsuka Ai
生日：1982年9月9日 诞生
出生地：大阪
血型：O型
身高：157公分
[喜欢的事物]
颜色：粉红 专长：钢琴（4岁开始）
动物：海豚,企鹅,猫 兴趣：笑、有「欢笑」的生活 运动:游泳
电影：恐怖片 作家：野岛伸司
食物：盐味牛舌（用炭火烧烤黑毛日本牛的上等盐味牛舌）、鲍鱼、河豚生鱼片、山药加上薄切生鲔鱼
[讨厌的事物]
运动：闪避球
动物：虫
食物：青菜
4岁开始学习古典钢琴，15岁开始作词作曲，出道前就累积有60首以上之创作。 2003年9月以单曲「桃花花瓣」出道。 2003年12月第二张单曲「樱桃」一炮而红，盘踞ORICON单曲榜近50周，销售突破50万.2004年3月第三张单曲「爱撒娇」与第二张单曲「樱桃」同时打进ORICON单曲榜TOP10专辑.「LOVE PUNCH 多种爱」勇夺ORICON专辑榜TOP3，销售突破70万张。 2004年7月以「樱桃」一曲成为日本史上第一位「手机来电原音铃声」下载超过100万人次的歌手。 超过10所大专院校的邀约，荣登2004日本校园演唱会女王。 入围日本全民票选在”红白歌合战”中最想看到的歌手TOP10，也是其中唯一一位女性新人。 出道以来6张单曲累计销售突破200万张。 描写普通女性心情的歌词获得女孩子们的共鸣，加上可爱的外表及甜美的歌声，成为时下年轻女生的代言人。拥有幼教老师资格，每张CD皆附有以亲笔绘制的漫画兔子角色 ”LOVE” 为主角之图册，深受儿童们欢迎。 总之，2004全日本最爱的新人就是 大冢爱。
盛开的睡莲——中岛美嘉
敏感而个性十足的东瀛少女，对于谁有资格站上“流行教主”的宝座，向来是十分挑剔的。历来是日本时尚代表的滨崎步，日前竟然在一次评选中输给了日本新星中岛美嘉，将“流行教主”的宝座拱手相让。
日本流行杂志《JUNON》，分别进行了“新任流行教主”、“愈见性感女星”以及“最具才能女星”等投票活动。其中在“流行教主”评选中，去年以“美指皇后”、“狐狸尾巴”带动风潮的滨崎步，竟然败给来自鹿儿岛的“新生代歌姬”中岛美嘉。该杂志分析，美嘉的胜出，在于“自然风格”的流露，加上美嘉冷艳的气质、孤绝的歌声，三者相得益彰，让美嘉迅速在歌坛、广告、流行时尚界崛起。而挟带去年的气势，新年度里美嘉果然取代滨崎步，成为以年轻人为主要读者群的流行杂志《JUNON》所评选出来的新任流行教主。另外在“最具才能女星”票选上，去年闪电结婚的宇多田光，没有因结婚而人气跌落，夺得该评选的第一名。
中岛美嘉个人资料简介及星路历程
姓名：中岛美嘉 Nakashima Mika
音乐类型： Soul/RB
出身地： 鹿儿岛 (现住:代官山)
兄弟姐妹：一姐一妹(姐姐是个大美人呢~~)
每日都会做的事：写日记
喜欢的花：睡莲
喜欢的食物：日本白饭,蛋黄酱(这是什么来的~?o.O)
喜欢的卡通人物：多啦A梦/小叮当
拍摄广告：
小学馆 PS杂志
柯达“Max Beauty”胶卷(主题歌：ONE SURVIVE)
佳丽宝“KATE”化妆品(主题歌：Venus in The Dark)
明治制果boda饼干(主题歌：雪华)
拍摄戏剧：
电影-“偶遇极恶少年” (饰演：由美)
连续剧-“新宿伤痕恋歌” (饰演：岛崎未来)
连续剧-“私家侦探滨麦克” (饰演：滨 茜)
得奖记录：
第16回金唱片大赏(JAPAN GOLD DISC AWARD 2002)新人奖
第17回金唱片大赏(JAPAN GOLD DISC AWARD 2003)最佳流行音乐专辑
第44回日本唱片大赏最优秀新人奖
第35回日本有线大赏最优秀新人奖
第14届国际流行音乐大奖(RTHK 14th International Pop Poll)全年最受欢迎日本电影/电视歌曲
第40届金箭放送奖 音乐新人奖。
出身于日本鹿儿岛的中岛美嘉，第一次送到唱片公司的试唱带就从三百多位竞争者中脱颖而出，并于2001年富士电视台电视剧“新宿伤痕恋歌”中演出重要角色，剧中主题曲“STARS”也成为中岛美嘉的出道单曲，首次进榜，在ORICON单曲榜上就晋身到第三名，大卖六十万张，成为2001年最耀眼的新星。
出身于日本鹿儿岛的中岛美嘉, 从孩堤时期即十分憧憬歌手生涯, 因此毅然决然放弃高中学业而朝歌手目标迈进。 第一次送至唱片公司的试唱带就让她从3000多位竞争者中脱颖而出, 拔擢于今年秋天富士电视台的大戏“新宿伤痕恋歌”里演出主要的关键角色! 同剧的主题曲“STARS”也于11月份正式发行, 让中岛美嘉有如灰姑娘般地美梦成真成为歌手!
中岛美嘉的出道单曲“STARS”在ORICON单曲榜上首次进榜便挤进第三名, 并且大卖了60万张, 这以出道新人来说是个创纪录的异数! 而2002年2月发行限量十万枚的第二张单曲“CRESCENT MOON”更在首卖日即立刻销售一空, 再度创下纪录!并获得2002年日本金唱片大赏新人赏的肯定。3月发行第三张单曲“唯美生存”以及首支录像带作品“FILM LOTUS”, 5月时则发表第四张单曲“Helpless Rain”, 无论任何一张都拥有Top 10的销售实力! 接着第五支单曲“WILL”于8月7日发行, 而在8月28日发行了令歌迷引颈企盼的首张专辑“唯美生存”!每张单曲和专辑的推出均能大受欢迎，并引领流行风潮，不愧“新世代完美歌姬”的美誉。
代表中岛美嘉的图腾, 是一颗形状如莲花般的星星。 花朵是她最喜欢的睡莲, 从泥水中吐露出嫩芽, 绽放美丽的花朵; 星星也一样, 能够从黑暗里透露出一丝耀眼光辉。 结合这样的想象而成的图案, 与她的出道单曲“STARS”不谋而合, 就像是她本人的人生象征般。中学毕业后放弃高中学业而选择走 上音乐这条路, 因为第一卷送至唱片公司的试唱带就为她赢得连续剧女主角及以歌手身份出道的机会, 这一切一切有如奇迹般的未来不断地在中岛美嘉身上实现, 这个图腾也因为它的主人-中岛美嘉, 将会继续闪耀!!
中岛美嘉也获得2002年日本金唱片大赏的新人赏肯定, 她以新世代风潮领衔者之姿, 永远的目光焦点而存在!!
美嘉语录:
“中岛美嘉是个什么样的女孩呢….”从这样的提示开始, 让中岛美嘉用自己的话告诉我们!现在最重要的就是牢记被交待过的事。如果连上天赐与的天赋都不能好好表现, 我会十分气馁。我想就算外表不好看也无所谓, 只要能获得大家的共呜就够了。
与其我个人受欢迎, 我更希望是我的歌曲受欢迎。喜欢悲伤的歌曲。会和朋友通电话, 也希望有一天能和母亲住在一起。但我并不寂寞。最终我希望…可以成名, 可以对照顾过我的人报恩。我想我的成名, 可以让为了我而辛苦努力的人引以为傲。喜欢小叮当。 我想坐上时光机到很远很远的将来, 去看看变成老婆婆的自己。
参考资料：
幸田未来
生 日：1982年11月13日
出生地：京都府
血 型：A型
兴 趣：购物、杂货
喜欢的运动项目：壁球
喜欢的音乐类型：HIP HOP
喜欢的书：自我启发的书
喜欢的国外艺人：Christina Aguilera、Ja Rule
喜欢的日本艺人：米仓利纪
尊敬的人：拥有梦想、具有上进心的人
喜欢的事物：眼镜、帽子
喜欢的音乐：JAZZ
喜欢的艺人：幸田小姐?!
喜欢的一句话：一期一会
喜欢的颜色：水蓝色黄绿色
将来的愿望：自己当制作人
最喜欢的季节：夏
最讨厌的人：吹牛
特 长：可以把声音变的沙哑
;ID=28777
本名 青野真衣 (Aono Mai)
(あおの まい)
艺名 仓木麻衣
日文 くらき まぃ (平假名) クラキ マィ (片假名)
英文名 Mai Kuraki
别名 麻衣ちゃん、Mai-K、マイマイ(MaiMai)、クッキー(Kuraki的爱称Ku.Ki-)
生日 1982年(昭和57年)10月28日
星座 天蝎座
血型 B型
出生地 千叶县
学校 立命馆大学 (2001年4月入学，2005年3月毕业)
产业社会学部 产业社会学科
兴趣 绘画、电影、音乐、制作饰品、写信
尊敬的人 父母
宠物 キャスパー(博德牧羊犬)、ライス(仓鼠)
重要的事 朋友、时间、学校生活、家族、八音盒
自我流行 芳香按摩、印度料理、火锅、搜寻地方特产、矿物泥负离子机
所属公司 「GIZA studio」
事务所 「LOOP」
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喜欢的词语 「Let it be（成せば成る）」 (nasebanaru)
顺其自然，只要努力就会成功
喜欢的颜色 红色、粉色、橙色、白色、黑色等
喜欢的植物 扶桑花
喜欢的动物 狗、猫、熊猫、仓鼠、马
喜欢的饰品 质朴的银质饰品
喜欢的画家 CHRISTIAN RIESE LASSEN
喜欢的书籍 夏目漱石「こころ」
喜欢的漫画 青山刚昌「名探侦コナン」
喜欢的游戏 格斗游戏
喜欢的演员 成龙、Meg Ryan(梅格.瑞恩)
喜欢的运动 游泳，滑雪，保龄球，喜欢运动会上枪响后紧张的飞快短跑，
百米栏获得过冠军，喜欢观看篮球和网球
喜欢的食物 水果、意大利面、玉米沙拉、纳豆、西瓜、豆面酱煮鲭鱼
得意的料理 饭团、豆面酱汁
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喜欢的音乐 RB
喜欢的歌手 洋乐－Michael Jackson、Lauren Hill、Whitney Houston
邦乐－久保田利伸 (最喜欢的歌是「La La La Love Song」)
Dreams Come True (买的第一张cd)
关于作词 常在夜晚或者一个人的时候写
关于唱歌 录音前一边运动身体一边喝自备的饮料
接触音乐的动机 在小学高年级时看了Michael Jackson所主演的电影开始，到后来看Whitney Houston的mv、live，
感到“我也想成为这样的歌手”，于是对西洋音乐产生极大的兴趣。
美国出道的单曲 Baby I Like
日本出道的单曲 Love,Day After Tomorrow
1999年10月,当她还只得16岁的时候已经在美国出道,推出首张CD [BABY I LIKE],以[外国输入盘]的形式在日本发售,旋即抢购一空,跟着去年以一曲[Love,Day after tomorrow]在日本出道,声名大噪,接着她的名字便开始经常出现在各音乐杂志及Oricon榜的至Top位置．
首张CD她已能在波士顿有名的Cybersound灌录,更请来很多有名的音乐人合作,如Larry Thomas, Cybersound的掌舵人等．麻衣自小学高年级的时候看过Michael Jackson 和Whitney Housten的电影后便喜欢上了英美音乐,并希望能成为这样的歌手．美国著名音乐人Mark Kamins听过[Baby I like]的Demo Tape后,对她大为赞赏,并为她请来很多著名DJ,制作了黑胶混音唱片[Baby I like REMIXS]．
仓木麻衣的第二张CD[Love,Day after tomorrow]成了她在日本的出道作,她的歌曲全是由自己填词的,歌词令人产生共鸣,她的音乐风格同时带有RB和PoP的味道,歌声有着透彻的感觉。
仓木麻衣是1999年12月发行首张单曲「Love, Day After Tomorrow」而出现歌坛。刚发片时完全没有任合Tight-Up，外界也不认为她有进榜或是造成热烈回响的机会；孰知从发片前后开始，全国的FM电台在播放仓木麻衣的「Love, Day After Tomorrow」时，不断出现：「是谁的歌？」的询问反应，这种声浪由起初的小声音逐渐变成大波动。连续在榜27周后，仓木麻衣维持稳定的单曲成绩一举跃到第2名，销售突破130万张！外界一致公认仓木麻衣是拥有良好的音质、歌唱实力坚强的长卖型歌手。没有明星架势的她感觉不同于一般艺人，有的只是纯洁、透明的歌唱实力。
在仓木麻衣回日发表「Love, day~」之前，曾为发表日本个人盘而录了3首英文歌曲「Baby I Like」是一张充满Soul乐的Maxi Single。此张单曲特赴Boston录制，对当时录制此张单曲时的回忆是：「Window Shopping和哈佛大学。记得我是一边逛一边录的，波士顿有很多欧式建筑，想不到在美国也能看到欧洲风格的建筑物，感觉实在太棒了！很想就这样住下来。」从一句率直的「Window Shopping和哈佛大学」和她令人惊艳的创作才华，让人体会到她是一个兼具普通少女与艺人特质而又能将二种身份处理得当的奇特女生。而仓木麻衣录制的单曲「Baby I Like」同时也深获美国promoter赞赏：「日本的POP Music虽尚未在美造成大轰动，但Baby I Like一定会在日本和美国引起一阵骚动！」仓木麻衣果然不负众望，以「Mai. K」之名发行的「Baby I Like」不但在美得到了很高的评价，曾为玛丹娜、玛丽亚?凯莉制作音乐的Mark?K还自费制作了此曲的Anologe版本。提到当初在美发行此张单曲时的心情，仓木麻衣表示：「完全不感相信！直到看到Billboard刊登的宣传文章才有那种“这果然是真的”的落实感。」
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恋 幼稚园
儿时的梦想 开间冰淇淋店
想尝试打工的地方 麦当劳
想去旅行的地方 环游世界
觉得最有创意的东西 自己情绪的一部份
觉得大人成熟的表现 自己可以充分照顾自己，能为别人着想
管道焊接要求!
管道焊接要求
（1）一般要求
① 管子焊接后应进行外观检查、无损检测和液压试验。
② 液压试验应按中国船级社《钢质海船入级与建造规范》第3篇第2章第5节的规定进行。
（2）外观检查
焊缝表面不应有裂纹、焊瘤、气孔、咬边以及未填满的弧坑和凹陷存在。如有上述缺陷应进行修补。
（3）无损检测
① Ⅰ类受压管系的对接焊缝应按表11的规定进行射线检测；Ⅱ类受压管系的对接焊缝由中国船级社验船师指定位置进行射线检测。射线检测的灵敏度应符合《材料与焊接规范》7.5.4.5的规定。
表11 Ⅰ类受压管系对接焊缝的射线检测范围
管子外径/mm 检测范围 管子外径/mm 检测范围
≤76 由中国船级社验船师指定位置抽查 ＞76 焊缝100％进行检查
② 如用超声波检测代替射线检测，应经中国船级社同意。
③ Ⅰ类受压管系的填角焊缝应按表12的规定进行磁粉检测；Ⅱ类受压管系的填角焊缝由中国船级社验船师指定位置进行磁粉检测。
表12 Ⅰ类受压管系填角焊缝的磁粉检测范围
管子外径/mm 检测范围 管子外径/mm 检测范围
≤76 由中国船级社验船师指定位置抽查 ＞76 焊缝100％进行检查
4) 焊后热处理
① 碳钢和碳锰钢钢管及组合分支管。
在下列情况下，应进行焊后消除应力的热处理：
a. 钢管和组合分支管的含碳量超过0.23%；
b. 钢管和组合分支管的含碳量未超过0.23%，但壁厚超过20mm的Ⅰ类受压管或壁厚超过30mm的Ⅱ类受压管。
② 所有合金钢钢管和组合分支管。
在下列情况下，均应进行适当的热处理：
a. 用电弧焊连接；
b. 经加热成形，或弯管加工的；
c. 冷弯成形而弯心半径小于3倍管子外径的（弯心半径从弯管内侧边缘测量）。
③ 凡采用氧－乙炔气体焊连接的管子，焊后均应进行正火加回火处理，对材料为碳钢或碳锰钢时，亦可采用正火处理。
④ 碳钢、碳锰钢的消除应力热处理温度为580～620℃；保温时间按每25mm管壁厚度1h选取。合金钢消除应力热处理的温度应根据材料成分确定，并经中国船级社验船师同意。
详细内容参见
MATLAB 程序详解（关于波束形成）
你这里有两个程序，第二个程序与第一个实质上是一样的，区别就是信号与导向矢量的写法有点不同，这里我就不注释了。还有，我下面附了一段我自己的写的程序，里面有SIM算法。G-S正交化算法等。是基于圆阵形式的，你的算法是基于线阵的，他们程序上的区别在于导向矢量的不同。我的算法是某项目中的，保证好使。建议学习波束形成技术，注意把程序分块，例如分成，求导向矢量；最优权值；形成波束等等。
程序如下：
4单元均匀线阵自适应波束形成图
clear
clc
format long;
v=1;
M=4;
N=1000;%%%%%%%快拍数
f0=21*10^3;%%%%%%%%%%%信号与干扰的频率
f1=11*10^3;
f2=15*10^3;
omiga0=2*pi*f0;%%%%%%%信号与干扰的角频率
omiga1=2*pi*f1;
omiga2=2*pi*f2;
sita0=08; %信号方向
sita1=04; %干扰方向1
sita2=21; %干扰方向2
for t=1:N %%%%%%%%%%%%信号
adt(t)=sin(omiga0*t/(N*f0));
a1t(t)=sin(omiga1*t/(N*f1));
a2t(t)=sin(omiga2*t/(N*f2));
end
for i=1:M %%%%%%%%%%%%信号的导向矢量：线阵的形式
ad(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita0));
a1(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita1));
a2(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita2));
end
R=zeros(M,M);
for t=1:N
x=adt(t)*ad+a1t(t)*a1+a2t(t)*a2; %阵列对信号的完整响应
R=R+x*x';%信号的协方差矩阵
end
R=R/N;%%%%%%%%%协方差矩阵，所有快拍数的平均
miu=1/(ad'*inv(R)*ad);%%%%%%这个貌似是LMS算法的公式，具体我记不太清，这里是求最优权值，根据这个公式求出，然后加权
w=miu*inv(R)*ad;
%%%%%%形成波束%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for sita=0:pi/100:pi
for i=1:M
x_(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita));
end
y(1,v)=w'*x_;%%%%%%%对信号进行加权，消除干扰
v=v+1;
end
y_max=max(y(:));%%%%%%%%%%%%%%%归一化
y_1=y/y_max;
y_db=20*log(y_1);
sita=0:pi/100:pi;
plot(sita,y)
Xlabel（‘sitaa’）
Ylabel（‘天线增益db’）
4单元均匀线阵自适应波束形成
目标
clear
clc
format long;
v=1;
M=4;阵元数
N=100;
f0=21*10^3;
omiga0=2*pi*f0;
sita0=06;%信号方向
for t=1:N
adt(t)=sin(omiga0*t/(N*f0));
end
for i=1:M
ad(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita0));
end
R=zeros(4,4);
r=zeros(4,1);
for t=1:N
x=adt(t)*ad;
R=R+x*x';
end
R=R/N;
miu=1/(ad'*inv(R)*ad);
w=miu*inv(R)*ad;
for sita=0:pi/100:pi/2
for i=1:M
a(i,1)=exp(j*(i-1)*pi*sin(sita));
end
y(1,v)=w'*a;
v=v+1;
end
sita=0:pi/100:pi/2;
plot(sita,y)
xlabel('sita')
ylabel('天线增益’)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%我的程序%%%%%%%%%%%%%%%
function jieshousignal
%期望信号数：1个
%干扰信号数：4个
%信噪比已知
%干燥比已知
%方位角已知
clc;
clear all;
close all;
%//参数设置===========================================
1=0;
2=0;
3=0;
% for rrr=1:16000
signal_num=1; %signal number
noise_num=5; %interference number
R0=06; %圆的半径
SP=2000; %Sample number
N=8; %阵元数
snr=-10; %Signal-to-Noise
sir1=10; %Signal-to-Interference one
sir2=10; %Signal-to-Interference two
sir3=10; %Signal-to-Interf
sir4=10;
sir5=10;
%//================noise Power-to-signal Power====================
factor_noise_1=10^(-sir1/10);
factor_noise_2=10^(-sir2/10);
factor_noise_3=10^(-sir3/10);
factor_noise_4=10^(-sir4/10);
factor_noise_5=10^(-sir5/10);
factor_noise_targe=10^(-snr/10);
% //======================== ===============
d1=85*pi/180;%%干扰1的方位角
d2=100*pi/180;%干扰2的方位角
d3=147*pi/180;%干扰3的方位角
d4=200*pi/180;%干扰4的方位角
d5=250*pi/180;%干扰5的方位角
d6=150*pi/180;%目标的方位角
e1=15*pi/180;%%干扰1的俯仰角
e2=25*pi/180;%干扰2的俯仰角
e3=85*pi/180;%干扰3的俯仰角
e4=50*pi/180;%干扰4的俯仰角
e5=70*pi/180;%干扰5的俯仰角
e6=85*pi/180;%目标的俯仰角
% //====================目标信号==========================
t=1:1:SP;
fc=2e7;
Ts=1/(3e10);
S0=5*cos(2*pi*fc*t*Ts);%目标信号
for kk=1:N
phi_n(kk)=2*pi*(kk-1)/N;
end
%//====================操纵矢量==========================================
A=[conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d6-phi_n)*sin(e6)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d1-phi_n)*sin(e1)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d2-phi_n)*sin(e2)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d3-phi_n)*sin(e3)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d4-phi_n)*sin(e4)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d5-phi_n)*sin(e5)))]';
A1=[conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d1-phi_n)*sin(e1)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d2-phi_n)*sin(e2)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d3-phi_n)*sin(e3)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d4-phi_n)*sin(e4)));conj(exp(j*2*pi*R0*cos(d5-phi_n)*sin(e5)))]';
% //==========================================================Power of the interference
% // depending on the signal power and SIR
Ps1=0;
Ps2=0;
Ps3=0;
Ps4=0;
Ps5=0;
S1=zeros(1,SP);
S2=zeros(1,SP);
S3=zeros(1,SP);
S4=zeros(1,SP);
S5=zeros(1,SP);
Ps0=S0*S0'/SP; % signal power
Ps1=Ps0*factor_noise_1;
Ps2=Ps0*factor_noise_2;
Ps3=Ps0*factor_noise_3;
Ps4=Ps0*factor_noise_4;
Ps5=Ps0*factor_noise_5;
% //==========================干扰信号的随机包络=========================
S1=normrnd(0,sqrt(Ps1/2),1,SP)+j*normrnd(0,sqrt(Ps1/2),1,SP);
S2=normrnd(0,sqrt(Ps2/2),1,SP)+j*normrnd(0,sqrt(Ps2/2),1,SP);
S3=normrnd(0,sqrt(Ps3/2),1,SP)+j*normrnd(0,sqrt(Ps3/2),1,SP);
S4=normrnd(0,sqrt(Ps4/2),1,SP)+j*normrnd(0,sqrt(Ps4/2),1,SP);
S5=normrnd(0,sqrt(Ps5/2),1,SP)+j*normrnd(0,sqrt(Ps5/2),1,SP);
%//
S=[S0;S1;S2;S3;S4;S5];
SS1=[S1;S2;S3;S4;S5];
X=A*S;%信号加干扰
XX2=A1*SS1; %接收到的干扰
Pw_noise=sqrt(Ps0*factor_noise_targe/2);
a1=randn(N,SP);
a2=randn(N,SP);
a1=a1/norm(a1);
a2=a2/norm(a2);
W=Pw_noise*(a1+sqrt(-1)*a2);
X=X+W;
% //--------------------------SMI算法----------------------------------------
Rd=X*S0'/SP;
R=X*X'/(SP*1);
Wc_SMI=pinv(R)*Rd/(Rd'*pinv(R)*Rd);%权向量
Wc_SMI=Wc_SMI/norm(Wc_SMI);
Y_SMI=Wc_SMI'*X; %SMI算法恢复出来的信号
%//-------------------------------------GS算法------------------
m=1;
for i=1:400:2000
X2(:,m)=XX2(:,i);
m=m+1;
end
a=zeros(1,8);
phi_n=zeros(1,8);
phi=0:pi/180:2*pi;
theta=0:pi/180:pi/2;
for kk=1:8
a(kk)=1;
phi_n(kk)=2*pi*(kk-1)/8;
end
x1=zeros(1,8);
x2=zeros(1,8);
x3=zeros(1,8);
x4=zeros(1,8);
x5=zeros(1,8);
x1=X2(:,1)';
x2=X2(:,2)';
x3=X2(:,3)';
x4=X2(:,4)';
x5=X2(:,5)';
Z1=x1;
Z1_inner_product=Z1*conj(Z1);
Z1_mode=sqrt(sum(Z1_inner_product));
Y1=Z1/Z1_mode;
Inner_product=sum(x2*conj(Y1));
Z2=x2-Inner_product*Y1;
Z2_inner_product=sum(Z2*conj(Z2));
Z2_mode=sqrt(Z2_inner_product);
Y2=Z2/Z2_mode;
Inner_product1=sum(x3*conj(Y1));
Inner_product2=sum(x3*conj(Y2));
Z3=x3-Inner_product1*Y1-Inner_product2*Y2;
Z3_inner_product=sum(Z3*conj(Z3));
Z3_mode=sqrt(Z3_inner_product);
Y3=Z3/Z3_mode;
Inner_product1_0=sum(x4*conj(Y1));
Inner_product2_0=sum(x4*conj(Y2));
Inner_product3_0=sum(x4*conj(Y3));
Z4=x4-Inner_product1_0*Y1-Inner_product2_0*Y2-Inner_product3_0*Y3;
Z4_inner_product=sum(Z4*conj(Z4));
Z4_mode=sqrt(Z4_inner_product);
Y4=Z4/Z4_mode;
Inner_product1_1=sum(x5*conj(Y1));
Inner_product2_1=sum(x5*conj(Y2));
Inner_product3_1=sum(x5*conj(Y3));
Inner_product4_1=sum(x5*conj(Y4));
Z5=x5-Inner_product1_1*Y1-Inner_product2_1*Y2-Inner_product3_1*Y3-Inner_product4_1*Y4;
Z5_inner_product=sum(Z5*conj(Z5));
Z5_mode=sqrt(Z5_inner_product);
Y5=Z5/Z5_mode;
%Y1
%Y2
%Y3
%Y4
%Y5
w0=zeros(1,8);
w=zeros(1,8);
for mm=1:8;
w0(mm)=exp(-j*2*pi*R0*cos(d6-phi_n(mm))*sin(e6));
end
dd1=sum(w0*conj(Y1))*Y1;
dd2=sum(w0*conj(Y2))*Y2;
dd3=sum(w0*conj(Y3))*Y3;
dd4=sum(w0*conj(Y4))*Y4;
dd5=sum(w0*conj(Y5))*Y5;
w=w0-dd1-dd2-dd3-dd4-dd5;
Wc_GS=w;
Wc_GS=Wc_GS/(norm(Wc_GS));
Y_GS=Wc_GS*X; %GS算法恢复出来的图像
%//----------------------------------MMSE算法-----------------------
Rd=X*S0'/SP;
R=X*X'/(SP*1);
Wc_MMSE=pinv(R)*Rd;
Wc_MMSE=Wc_MMSE/norm(Wc_MMSE);
Y_MMSE=Wc_MMSE'*X; %MMSE算法恢复出来的信号
S0=S0/norm(S0);
Y_GS=Y_GS/norm(Y_GS);
Y_SMI=Y_SMI/norm(Y_SMI);
Y_MMSE=Y_MMSE/norm(Y_MMSE);
% figure(1)
% plot(real(S0));
% title('原始信号');
% xlabel('采样快拍数');
% ylabel('信号幅度');
% figure(2)
% plot(real(Y_SMI));
% title('运用SMI算法处理出的信号');
% xlabel('采样快拍数');
% ylabel('信号幅度');
% figure(3)
% plot(real(Y_GS));
% title('运用G-S算法处理出的信号');
% xlabel('采样快拍数');
% ylabel('信号幅度');
% figure(4)
% plot(real(Y_MMSE));
% for i=1:SP
% ss(i)=abs(S0(i)-Y_SMI(i))^2;
% end
% q_1=mean(ss);
% for i=1:SP
% ss1(i)=abs(S0(i)-Y_GS(i))^2;
% end
% q_2=mean(ss1);
% for i=1:SP
% ss2(i)=abs(S0(i)-Y_MMSE(i))^2;
% end
% q_3=mean(ss2);
%
% 1=1+q_1;
% 2=2+q_2;
% 3=3+q_3;
% end
% 1/16000
% 2/16000
% 3/16000
phi=0:pi/180:2*pi;
theta=0:pi/180:pi/2;
%
% % //------------------------ 形成波束-----------------------------------------
F_mmse=zeros(91,361);
F_smi=zeros(91,361);
F_gs=zeros(91,361);
for mm=1:91
for nn=1:361
p1=sin(theta(mm));
p2=cos(phi(nn));
p3=sin(phi(nn));
q1=sin(e6);
q2=cos(d6);
q3=sin(d6);
for hh=1:8
w1=cos(phi_n(hh));
w2=sin(phi_n(hh));
zz1=q2*w1+q3*w2;
zz2=p2*w1+p3*w2;
zz=zz2*p1-zz1*q1;
F_mmse(mm,nn)= F_mmse(mm,nn)+conj(Wc_MMSE(hh))*(exp(j*2*pi*R0*(zz2*p1)));
F_smi(mm,nn)=F_smi(mm,nn)+conj(Wc_SMI(hh))*(exp(j*2*pi*R0*(zz2*p1)));
F_gs(mm,nn)=F_gs(mm,nn)+conj((Wc_GS(hh))')*(exp(j*2*pi*R0*(zz2*p1)));
end
end
end
F_MMSE=abs(F_mmse);
F_SMI=abs(F_smi);
F_GS=abs(F_gs);
figure(5)
mesh(20*log10(F_MMSE))
figure(6)
mesh(20*log10(F_SMI))
title('SMI算法波束形成图');
xlabel('方位角');
ylabel('俯仰角');
zlabel('幅度/dB');
figure(7)
mesh(20*log10(F_GS))
title('G-S算法波束形成图');
xlabel('方位角');
ylabel('俯仰角');
zlabel('幅度/dB');
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