合成孔径雷达图像质量的评估指标

合成孔径雷达(SAR)是一种具有广泛用途的全天候高分辨力成像雷达。由于微波图像与实际物体的视觉形象大不相同,从而使SAR的图像质量评估体系较其它成像系统更难建立。本文根据星载SAR成像算法研究的需要,从成像角度分析和研究了影响SAR图像质量的主要参数,建立了SAR图像质量评估系统,并给出了初步的测试方法。     

浅谈模具高速切削加工

文章介绍了高速加工的技术优势及数控编程的技术要求,论述了实现高速高精度加工的几种方法,如待加工轨迹监控法、试切法等,其中待加工轨迹监控法能够动态调节机床的进给速度,试切法则可以为任意半径的圆弧段设定一个最高允许进给速度。     

过去十年,金融行业发生了什么

正众所周知,金融行业一直都是应届生就业的热门选择。对个人职业发展比较关注的学生经常问我,金融行业哪些岗位比较有前景,哪些岗位的校园招聘量比较大,我该做哪些准备……正值岁末年初,是一个各种榜单、盘点频出的季节。作为一名从事多年就业指导工作的教师,对刚刚过去的、金融市场发生巨大变化的十年中,该行业的人才需求变化做个回顾,无疑是一件既应景又能回答学生疑问的美事。然而,要把十年内的变化和趋势解释清楚,是一件很困难的事,用财务分析的方法或许可以     

高速铣削淬硬H13钢表面粗糙度及残余应力实验研究

为了获得淬硬H13模具钢在高速铣削后的高质量表面,基于单因素实验设计法,采用TiAlN涂层硬质合金立铣刀对其进行高速铣削实验。通过使用NPFLEX白光干涉仪和PROTO X射线衍射仪对加工后工件表面粗糙度、表面形貌以及表面残余应力进行测试,同时分析了切削速度、每齿进给量和轴向切深对测试结果的影响规律。研究结果表明：当切削速度为150 m/min时,表面粗糙度Ra值最小;当每齿进给量为0.06 mm/z时,Ra值最佳;而当轴向切深为0.06 mm时,Ra值最大。随着切削速度的增大,表面残余压应力呈现先减小后增大再减小的变化趋势,随着每齿进给量的增加,表面残余压应力变化并不显著,而随着轴向切深的增加,表面残余压应力增大;最大表面残余压应力和最小表面粗糙度的组合并不在相同的切削参数下获得。     

环形刀高速铣削加工P1.2738钢表面粗糙度预测模型试验研究

针对塑料模具钢P1.2738,利用环形刀在五轴数控加工中心上进行高速铣削正交试验,应用正交回归方法,建立表面粗糙度经验预测模型并通过显著性检验,研究表明回归方程可以对表面粗糙度进行预测,该模型为铣削参数的合理选择提供依据.     

基于跳回归的高频杠杆交易策略研究

基于高频交易跳跃现象中资产配对产生的瞬时同步性特征,提出基于跳回归的高频杠杆交易策略。针对策略实施的条件,研究配对资产跳回归系数的性质,通过考察综合指数与行业指数配对之间的偏离性和稳定性,提出有效实施策略的行业选择。实证结果表明,医药、金融、公用行业具有较大的跳幅偏离度,而医药行业的跳跃系数最为稳定。最后,样本外数据的策略回测显示,选择医药行业实施基于跳回归的高频杠杆交易策略,相对其他行业收益更大。     

晨间音乐会

早晨的阳光像一朵金橙色的绸花,扎在了女儿小红枣的头顶上。她站在阳台上,脚下垫了一块粉红色小花形状的卡通泡沫垫子,手里抱着一个黄色的天线宝宝,一跳一跳地冲我招手:"妈妈快来!音乐会要开始啦!""好,我先买个票啊!"我放下手中洗了一半的衣服,冲正在拖地的先生招招手,他很配合地放下拖把,从桌上拿起一叠浅绿的便笺纸,大声说":小红枣个人音乐会,票价100元。"     

知识流空间与高速铁路

知识流空间是借助信息技术和高速交通快速获得知识的组织体现,也是实现区域协调发展的有效手段。高速铁路是实现知识流的媒介,区别信息通信技术之处在于实现人的流动。高铁作为政府的公共政策,促进了面对面交流层面的知识流,而且通过影响人力资本流动、促进产业集聚与扩散、吸引投资、站区开发等方面影响了区域间知识流的结构,同时改变了区域间的知识联系强度。必须通过合理的政策手段完善高速铁路对知识流的影响。     

引入联跳的中国股市协方差预测——基于多元HAR模型

 金融资产的时变协方差矩阵是投资组合配置、风险管理等实务活动的关键参数。早期的协方差预测模型研究使用日数据或者更低频数据,但大多存在参数估计困难和维数灾难等问题。        运用日内高频数据可以构建协方差矩阵的后验非参数估计量,使其从隐变量转变为可以直接建模的可观测变量,降低协方差模型估计的复杂性并增强模型的高维适用性。进一步的,利用高频数据还可以识别多个金融资产的价格在日内同一采样间隔内发生的跳跃,即多资产联跳。针对联跳多由宏观经济新闻公告和政策制度等的发布引起,这些信息终将被吸收并体现在协方差矩阵中,联跳可能蕴含着对协方差预测有益的信息,因此识别联跳并将其引入协方差预测模型。        将异质自回归模型扩展至多元形式,作为协方差非参数估计量的基准模型,并将取值0/1的联跳指示变量与Hawkes模型估计出的联跳强度分别及同时引入多元形式模型,构建3种扩展模型。选择均方误差和平均绝对误差这两种常用统计意义损失函数,采用Diebold Mariano检验,评价各扩展模型的样本外预测性能相对于基准模型是否有所改进,并采用模型置信集检验并挑选最佳扩展模型。此外,比较各种预测模型用于全局最小方差投资组合策略的效果。        基于上证50指数成分股中不同行业5只高流动性个股分钟高频价格数据进行实证,研究结果表明,①相对于联跳指示变量,联跳强度对协方差矩阵的预测有更显著的贡献;②引入联跳强度可以显著提升对协方差的拟合优度和样本外预测精度;③同时引入联跳强度和联跳指示变量,且采用矩阵对数变换,确保正定性的扩展多元形式模型在统计和经济意义上都是最优模型。        研究结论肯定了在协方差预测模型中引入联跳的重要价值,并揭示了宏观信息对协方差预测的贡献,对于金融管理者和投资者进行金融风险管理及进行资产配置都具有实际指导意义。