炒股心得精选(九篇)
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第1篇：炒股心得范文
【关键词】模拟炒股 投资心理 投资行为
一、 引言
在世界金融证券化趋势的影响下，证券投资学成为当代金融学主要的研究领域。经过二十余年岁月的洗礼，中国大陆证券市场的法制化、市场化、国际化程度不断提高，要求高等院校证券投资学教学中要注重理论与实践的紧密结合，在培养学生掌握证券投资原理与投资技巧基础上，强化证券投资实务教学以提高其证券投资分析能力。目前在金融专业证券投资模拟实验教学过程中一般注重经济因素、政治因素的分析，而往往忽视投资心理分析。本文拟采用心理学、行为金融学理论，阐述并分析了高等院校金融专业学生在证券投资模拟实验中投资心理与行为特征，针对出现的一些心理障碍提出相应建议，以期为高校证券投资实验课程的开展提供参考。
二、学生模拟炒股的心理、行为特征分析
（一） 教学条件
1.国家级实验教学示范中心期货与股票模拟实验室
配有国际化专用多媒体U型阶梯式教室以模拟体验，丰富而完备的各种软件系统为模拟交易保驾护航，譬如：安装卫星接收设备同步接收深沪证券交易系统，购买互联网国际国内证券交易投资咨询信息、证券实验软件（世华金融教学系统）。
2.提供人均模拟炒股资金50万元
采用T+1交易方式，但不实施增发、配股、分红派现与收资本利得税及利息收入与支出政策；多种方式师生交流，如问卷调查、开放教学网站的股票投资论坛栏目，开展投资咨询及学生间交流互动；师生开通微博发表投资策略、传道解惑、交流投资心得。
3.投资心理特征分析
我们将2006年-2012年暑假短学期（每年7月-8月期间的3周，计15个交易日的投资期限）证券投资模拟实验课进行了统计；发现与实盘操作相比，模拟炒股的心理特征表现为：
（1）因为用得是模拟资金，盈利或亏损并不会影响个人财富，最多只会影响到学生的实验业绩与排名，所以大多数学生是在一种放松的心态下操作的。
（2）部分学生有炒股经验并较高收益率，存在过度自信心理。我们要求每位学生递交一份推荐1只股票的研究报告，并预测在交易期的涨跌。实验发现，处于牛市时预测只有43%是正确的（稍低于预期的几率水平），但平均的信心评分达到了63%；处于熊市时预测38%是正确的（低于预期的几率水平），平均的信心评分达到了56%。对于在两可判断中准确度和信心间的对应关系，基本符合心理学专家（Lichenstein，S.和 Fischoff.， 1977）的研究结论：当准确度接近几率水平时过度自信达到最大；当准确度从50%增加到80%时，过度自信会随之减少；当准确度超过80%，人们通常会变得不自信。换句话讲，在准确度达到80%左右时，准确度和信心之间的差距最小，当准确度偏离这一水平时差距就会逐渐变大；心理学研究（Barber B. 和Odean T.，2001）还表明：与女性相比，男性更容易过度自信和过分乐观，过度自信的投资者会进行频繁交易。如果男性比女性更加过度自信，那么他们的交易量应大大超过女性。我们发现，在研究的样本中，男性进行的交易量确实要比女性多41%。
（3）在模拟实验中常见的影响投资收益的以下心理障碍严重影响到他们的实际操作水平和投资收益。a.急功近利心理。有的学生对收益的目标定得很高，往往不是想着如何努力学习技巧与提高水平，而是总想着如何以小博大、更快的获利，但现实市场又往往不会因为人的主观意愿而改变，致使其更多的灰心失望。b.偏听偏信心理。有的当听到股评的言论和其想法一致时，就认为股评正确，否则就采取排斥态度。其实，他们听股评纯粹出于寻求心理支持的需要。c.盲目攀比心理。有的喜欢打听别人获利多少，如果获利比他少或操作失误，他就得意洋洋；如果别人战果辉煌，他就失落压抑；从而影响到自己的炒股心态。d.逃避现实心理。有的一旦被套牢后，就对股票不闻不问，既不乘反弹时轻微止损出局，也不积极研究换股或补仓等策略。因为他们不愿面对亏损的现实，不敢担当失败的责任，结果往往是套的越来越深，亏损的更趋严重。能否有效克服这些心理障碍，将关系到他们在股市中成败的命运。所以，教师必须加以关注并引导学生克服这些心理障碍。
4. 投资行为特征分析
（1）由于模拟股市中持有现金不带来利息，导致学生倾向于把全部资金买成股票， 以提高投资回报率；
（2）为了在收益率排名上取胜，即达到高于平均收益的水平，就少选几只股票；
（3）由于存在盲从心理，大多数学生在股价上涨时盲目追涨或在股价下跌时恐慌抛售，交易过度频繁，具有显著的非理性的从众效应和羊群效应。而因为交易频繁造成男性人均收益减少超过4.3%，而女性为2.2%。股市既是一种投资活动，又是一种心智活动，因此它很具刺激性。但是，若把刺激转变为频繁交易，就会患“市场病”。因为在多头行情中，多数股票都会涨一段时间。若频繁交易，就会因小失大，使人失去方向感和趋势感。而在空头行情中，多数股票都会跌一段时间，此时若频繁交易，就如刀口舔血。
（4）在投资方法的应用上，不注重价值投资，大多数迷信技术分析方法。尽管一些学生应用市盈率、市净率等相对估值方法来判断公司的投资价值，也有极少数精通会计的学生会关注并应用现金流量折现法、经济附加值法等绝对估值法计算公司价值，但大多数学生热衷于技术分析。中国目前属于弱有效市场，存在所谓政府对证券市场的行政干预——政策市与庄家通过大量资金的流入流出来操纵——资金市，会对学生的投资心态产生直接的影响；从投资理念角度，长期来看上市公司适合于价值投资，但对于短期模拟炒股来说学生认为技术分析有效的占绝大多数。
5.投资效果
处于不同市场期模拟实验收益率各不相同：2006-2007年处在牛市，2届实验班人均收益率22%；2008-2010处在熊市，3届实验班人均收益率-18%；2011年-2012年处在牛皮市，2届实验班人均收益率为-5%。另外我们根据每一届实验班学生的问卷调查、股市论坛的不完全统计，投资收益率符合牛市盈利、熊市亏损、牛皮市盈亏不一的规律。
三、建议
（一）思维比心态更重要
要引导学生采用正确的思维方式，准确研判行情趋势，每次操作都是有目标、有计划、有步骤的进行；既不存在着类似赌博的侥幸心理，也不存在漫无目标的焦急浮躁心理，更不会出现操作失败的懊悔心理，可以克服许多难以克服的错误心态和心理障碍。要让更多的学生理解证券投资行为的群体心理学原理，采取“逆向思维”的操作方法。譬如，在实战中如果发现底部图形出现在股价所处的顶部，顶部图形出现在股价所处的底部时，则应警惕主力是否在“明修栈道，暗渡陈仓”，此时只有在操作上多运用逆向思维，才能够走出形态分析中的陷阱，并获得不错的收益。
（二）引导学生保持良好的交易心态
敏锐的市场分析能力、科学的资金管理、良好的交易心态是成功投资者必备的三种素质。对于已具有一定交易经验的投资者，良好的交易心态往往比前二种素质更难培养，而且对投资成败的影响往往也更大。建议考虑以下四点方法保持良好交易心态：（1）做好市场阶段分析，厘清操作思路。牛市市况中，守仓、捂股应是操作主基调；而牛皮盘整市中，寻热点、打差价往往是理想的操作策略。对于不同类型的市况，采取与之相适应的交易策略容易取得好成绩，同时也有助于保持良好心态。因此，投资者入市前应对近几个月的市况进行综合分析，明确一、二种交易策略。（2）研判市场热点，分析持股依据。一般股市的炒作总是围绕着热点进行的，如资产重组概念、页岩气概念等。分析市场热点亦参与其中炒作，这一策略的好处在于交易本身顺应市场氛围，投资者情绪高涨，积极进取，不必承受持非热门股票的寂寞和焦灼，容易平衡心态。不过，市场热点也具有投机性强，还应注意转换频繁等不利之处。（3）利用投资组合，保持心态稳定。为避免回调的全线踏空、挣了指数没挣钱、高位套牢后底部区域砍仓，是三类引发心态躁动的常见现象。一定程度上，通过调整投资组合可以对上述现象加以防范。
经验如下：（1）不宜轻易全线空仓，因为在避免回调风险的同时，可能会面对巨大的全线踏空的风险，如确实看淡后市，可以采取减磅并持少量绩优、成长股的策略；（2）一般只在手中持筹获利的情况下才加满仓，建正金字塔型持仓结果；（3）好股票不只一只，资金可分散到不同行业、规模、价位的几只股票上，股市常常是东方不亮西方亮，死守一只股票获利时固然欢心雀跃，热点不在时则要顿足捶胸了；（4）掌握分批进仓、平仓的技巧，可顺应市场，更具合理性与操作性。对单只股票上扬空间很难准确预测，获利平仓后，价格继续大幅上扬是学生遇到过的苦恼，交易心态也受到很大影响。分批获利，平仓是防范这种捡芝麻、丢西瓜结果的好方法。对于砍仓止损也是如此，若没有壮士断臂的魄力，分步割肉也能避免风险扩大，比死扛要好。良好的投资心态概括起来即不贪、不惧、不急、不悔，然而修炼起来却是难上加难，远无止境。
考虑到大陆证券市场的市场化、法制化、国际化程度的不断提高，证券投资学教育工作者要引导学生树立价值投资理念，注重基本面分析，把握行业趋势，抓住投资热点，适当应用技术分析方法，实施有效的投资策略。
参考文献
[1]Lichenstein， S. & Fischoff. Do Those Who Know More Also Know More About How Much They Know？ [J].The Calibration of Probability Judgements， Orgnizational Behavior and Human Performance， 1977（03）.
[2]Barber B & Odean T. Boys Will Be Boys： Gender，Overconfidence， and Common Stock Investment[J].Quarterly Journal of Economics，2001（116）.
第2篇：炒股心得范文
5月20日进行首次操作
4月份开户，5月20日左右进股市对股市没有任何的概念，不懂个股。一直也学习股市的概念和操作手法，在朋友的介绍下，买进100股的创业环保，然后短线操作，而且也一直以为印花税是3%，所以对印花税不是很在意，后来在关铝股份、桐君阁、五粮液等个股上面选择，大部分都执行自己的标准，获利5-8％左右即出，只买进跌的或是几天不涨的股票。
5月29日股市就像红烧肉
这天我发现每只股票都可以买进，可是每只股票都不知道怎么进，感觉股市就像一块红烧肉，诱人，类似全羊，不知道从哪里下口，感觉不对。到下午，还是想想，随便买进厦门信达（有人预测会涨两块）和郑州煤电，但是五粮液还是保留的。
5月30日坚持不割肉
因为对市场不敏感，而且受老股民所谓的死也不卖的观念，当时自己也想感受一下到底股民能承受多少的亏损，把持住筹码，坚持不割肉。
6月4日短线炒作首钢
连续3天跌停，真的有点坐立不安了，最后坚持把厦门信达割肉（约1万），留下郑州煤电。晚上一算计发现跌50％了，3万亏了近1.2万，但觉得感觉是反击的最好机会，从保守角度最后选择首钢股份（因为其净资产好像是4元），就算跌也跌不到那里去，果断1万块钱在跌停板加几分钱买入，当天涨了约6%左右。
6月5日-15日快速止损
6月5日坚决卖出首钢，然后进五粮液、歌华在线。同时感觉反弹，后来连续低位进中兴商业、赛马实业、中科三环，基本最高位卖出，快速止亏损，而且还赚了1千。
6月20日-7月感受“水煮活鱼”的“精彩
止损后，坚决把所有的资金分三份，当时被所谓的蓝筹股等所蒙蔽，认为江中实业和燕京啤酒抵挡住了5月30日的大跌，自负判断不会再跌到哪去。可惜实践证明还是跌，幸好连续锻炼几次T+O基本保本而且赚钱。
后来，由于没有继续保持谨慎作风，加上没有认真研究个股，买进青海明胶和青山纸业，这次彻底完蛋，可以卖出的当天由于工作忙没有时间看股市，第二天还赔了1％手续费。
在那一刻，我真正感受到了水煮活鱼的“精彩”，随即改变了自己的策略，把其他备用金全部放到中石化，周末一看中石化领导换了，知道这次最少也要跌几个点。
后来还听说青海明胶和青山纸业不会跌破5月30日的价格，坚持持有，哪知道中国股市完全没有规律可循，真的跌破了，后来发现几个反击的机会和获利解套的机会，可是就是苦于没有资金，等发现可以割肉中石化和燕京啤酒（跌幅相对较小）的时候，机会错过。
之后错误的判断，正确的操作，错误的选择，本来要割肉青山纸业，操作却割肉青海明胶，后来因为资金套牢，再操作割肉青山纸业，再高价全部进青海明胶，彻底晕倒！新手就是容易被自己的错误判断而继续错误下去，就如中学生考试考不好被人一说，犯同样的错误。
第二天又发现青海明胶出现一个解套的机会，当时燕京啤酒也在跌，在平衡两者的时候，加上前一天的教训，放弃了这个决定，干脆让它套牢，长线投资。
看来这次只有等套了，亏了近1 万（25%），感觉股市好无聊。只是，总是要想办法补回来的，而要补回来唯独的办法就是解套，自己给自己解套。
感言：进入股市谁都想赚点钱，最好赚大钱，至少也要保本赚个买菜钱。可是很多时候你想考试60分的时候往往却是50分，或是你想投资的时候市场却是投机，时势造英雄，时势也造狗熊，不认清形势是不行的，不随波逐流有时候也是不行的，不被套牢好像也是不可以的，现在之所以股市没有大跌，好就好在这些散户的贡献，如果散户都抛筹码，估计最近的股市就不是这个样子了，早就跌破了3000点.不过说实在的，现在对这个股市要涨真的没有信心了。为什么呢，因为现在领导们、专家们都在高唱股市的市盈率太高了，虽说是被人所利用成为话柄，但也却是关心民众。但是真正市盈率高的是哪些股票呢，现在股指在高位运行，可近半数的股票却在低位运行，散户在两级分化中无法解套。
那么这种局势下，万一好股开始跌的时候（因为最近很多人都鼓励大家进好股），那么差的股（所谓的）就有可能城门失火殃及池鱼，会伤及整个股市。反观股指曲线，发现下跌的空间还是非常大，类似于无底洞，会吞灭一切，所以要把本钱赚回来估计有一定的难度。
第3篇：炒股心得范文
股票市场行情走势的专家分析论文范文一：
【炒股常胜口诀！温故而知新！】
抄底：放量下跌要减仓，缩量新低是底象。增量回升是关键，回头确认要进场。
见底：缩量势态有阴极，极点就在创新低。人气低迷盘好洗，抢到极点好运气。
逃顶：新量新价有新高，缩量回调不必逃。一根巨量要警惕，有价无量必须跑。
出货：出货要有好人气，利好后面是预期，冷洗热卖是前提。放量滞涨行情毕。
止损：本想股价往上涨，不料走出反方向。认清形势辩明意，不是止损就加仓。
洗盘：巨量新高让人疑，带量下跌信心毕。缩量上攻无人跟，再创新高把盘洗。
作空：作空要有坏消息，大势低迷盘好洗。接二连三创新低，无量便是阴之极。
洗盘：拉升必需把盘洗，清理浮筹是目的。打压震仓在缩量，急拉急洗看量比。
趋势：进局出局看趋势，量价无形要知止。众人皆追我独醒，人气低迷准备拾。
投机：短线投机多凶险，黄雀在后蝉在前。亏多挣少莫怨人，只因看的太肤浅。
节奏：股票涨跌象波浪，不要进在浪头上。一潮回落一潮起，把握节奏有进帐。
心态：炒股玩的是心态，贪婪恐惧是大害。追涨杀跌要谨慎，心平气和要自在。
庄家：你在明处庄在暗，只看表面必遭算。空头多头是陷井，观形辩意反着看。
消息：股市消息满天飞，捕风捉影必倒霉。利多里面有利空，利空未必把钱赔。
指标：指标随着量价变，量价才是指标源。不辩量价信指标，郑人买履无功返。
形态：其形无常意不变，解盘之要在于观。明意之要在于辩，进出自如在果断。
短线：短线操作要求高，没有基础莫乱炒。入市先从中线做，小钱操练学技巧。
果断：出就出，进就进，不必想的那么多。本来无对亦无错，何必犹豫难割舍。
第4篇：炒股心得范文
关键词：故障；抄录；改进
中图分类号：U665.12 文献标识码：A
在变电站综合自动化系统中，各种类型的保护装置的故障报告提供了故障发生时保护装置记录的状态信息，包括故障发生时刻、重合闸情况、故障类型、故障时各通道模拟量的有效值、断路器跳闸情况、保护元件启动、返回时间等；故障后，第一时间获取保护记录的信息不仅是进一步判断保护动作行为的正确性的依据，而且是准确、有效地判断故障，缩短停电时间的关键。
1 提出原因
在《华东电网设备故障或异常处理规范》中，明确的要求如下：
1.1 对厂、站运行人员的要求
1.1.1 一次设备发生故障时， 应在故障后5分钟内向网调调度员汇报：（1）故障发生时间；（2）发生故障的具体设备及其故障后的状态；（3）相关设备潮流变化情况；（4）现场天气情况．
1．1．2 现场通过对二次设备的检查，应在故障后15分钟内向网调调度员汇报：
（1）二次设备的动作、复归详细情况（故障滤波器是否动作，故障相位，如果是线路故障，需汇报故障测距等等）；（2）二次设备的复归情况；
1．1.3 现场通过就地对一次设备的检查，应在故障后15分钟内向网调调度员汇报现场处理意见和应采取的措施。
同时，变电所少人值班后对保护信息抄录也有很大的影响。由于工作模式的改变，现在500kV变电站统一采用监控中心+操作站的模式，变电所少人值班，少人值班前后，每值值班员配置调查统计。
变电所值班员配置表
从列表中可以看出，少人值班之后，变电所人员配置大幅的降低了，但是系统恢复时间和网调的要求并没有降低。故障之后，故障信息抄录人员由原来的两个人，变为单人执行，这就对留所人员提出更高的要求。
鉴于上述原因，需要现有故障信息抄录方式进行改进，提高故障信息抄录的效率。
2 现状分析
2．1 现有故障信息抄录方法
现故障跳闸之后，故障信息抄录流程和方法：
（1）任务分配：副值检查并记录一次设备状况，正值检查、记录二次设备的详细情况，并复归相关的保护。值长负责设备状态和信息的汇总，并汇报调度。
（2）抄录方式：二次设备的详细动作情况，以值班员记录继电保护指示灯和抄写继电保护中历史故障记录信息，并复归保护设备。
抄录的最终结果为：
结论：目前故障跳闸之后，故障抄录的方式比较原始。二次设备的详细动作情况的收集，主要依靠值班员记录和抄写保护设备的信息。
2．2 现有故障信息抄录所需时间调查统计
针对变电所之前的故障历史记录，对2008-2010年的4次跳闸故障，故障后设备的详细信息抄录需用时间进行了统计。
从统计表中可以看出来，故障信息收集的时间上，并没有达到网调规定的时间要求。
结论：通过调查发现，目前二次设备的详细情况汇报时间不符合网调的规定时间要求。
造成故障信息抄录效率降低的主要原因有以下两点：（1）二次保护设备的信息情况记录，依赖于值班员抄写保护的速度，耗时比较长，速度比较慢。（2）汇总时间的比较长。
事实上，故障后只要对保护信息抄录方法进行改进，减少记录的时间和信息汇总时间，就可以减少时间。
2．3 改进方式
对变电所每一条线路保护的故障类型和信息进行搜集，制作故障信息汇总表，并分线路制作，使故障信息抄录表都能准确的反应保护装置面板显示故障信息。
一个表格包含：屏的名称编号，保护装置面板指示灯，保护的动作报告，每一个动作信息后面都要做好备注（按照调度术语），便于分析、汇总、汇报。对于一些其他不重要的，也不必要的信息就不做在表格里面，或者简单列入。否则增加分析的复杂性，如果事后想查看，可以通过打印故障报告，详细查看。
格式如下：
根据调度规程检查完保护装置复归保护信号并检查正常，都要列入表格中，并打勾，并做一点简单的信息记录说明，然后按照调度要求格式编写故障信息概要，对于上面的进行汇总。挑选调度所需的信息，进行汇报。
如下所示：
按照以上表格可以完成事故处理的一个流程，而且可以简明扼要的汇总出调度所需信息，并能形成统一术语，达到调度的要求。
(1)抄录方式对比
(2)故障抄录时间对比
从故障信息抄录表制作并开始使用之后，涌潮变共发生了4次故障，具体四次故障和抄录时间如表中所示。
4 结论
通过对比，可以看出改进故障信息抄录方法后，整个故障信息抄录时间，在几个环节上都有所缩短，大大的缩短了故障信息收集的时间。由于继保室位于现场等客观因素的存在，使得我们对往返继保室的时间，没有办法进一步提高。故障信息抄录简单而可靠，特别是在少人值班之后，我们使用改进的故障信息抄录方式，在人员大幅减少的情况下，以更短的时间，完成故障后故障信息的收集和汇报工作。
参考文献
[1]华东电力系统调度规程
[2]华东电网设备故障或异常处理规范
第5篇：炒股心得范文
除了人人网。还有网秦、凤凰新媒体、迅雷、世纪佳缘等七家公司有望本月挂牌，如果再加上计划上市的盛大文学以及此前已经上市成功的麦考林、奇虎360、当当、优酷等，足以构成中国互联网产业有史以来的第四次上市热潮。
从发展历史看，从2000年开始，中国网络经济每隔3、4年就要经历一次，最早的一波是新浪、搜狐、网易三大门户上市；到2004年至2005年，盛大、空中网、九城等网游与无线业务公司异军突起，再加上百度和腾讯两巨头上市成功，又掀起一波上市潮；第三波上市浪潮则以2007年阿里巴巴和巨人网络的IPO为代表。
第四波互联网上市潮的产生与中国本土互联网市场的成熟密切相关，中国的互联网用户数早已超过了美国人口总数，宽带、移动互联网，电子商务用户均过亿，就单个网络公司来说，像百度、腾讯、新浪、淘宝等用户也早已过亿，互联网各领域超级用户群的形成是中国互联网业成功与繁荣的基础。此外，从宏观经济角度看，近年来的全球性通胀导致大量热钱向中国市场的涌入，使互联网业同沾雨露，也从资本层面催动了网企壮大。
网络公司扎堆上市很容易被看做是泡沫再起，但如果结合上述中国互联网市场以“亿”为单位的用户群考量，其形势未必悲观，如果再看到这一轮互联网潮的几个特点，则更值得期待。
综观这一轮上市潮，大概有三个特点，其一是商业模式多样化，如果说以前的三次浪潮是以门户、网游为主要特点的话，第四波上市潮中的公司则显得五花八门，呈现多样化特点，既有被市场热捧的视频、电商网站，也有360杀毒、盛大文学、迅雷下载、世纪佳缘这类特色网站；其二，与之前几轮热潮中网络公司多是靠风险投资供血，亏损上市相比，这一轮中很多网站在IPO之前就已经实现盈利，比如当当、奇虎360、淘米网、世纪佳缘、迅雷、盛大文学的起点中文网等。上市更有些水到渠成的味道；其三，如果说以往的中国概念股绝大多数都脱不了“山寨”两个字的话。第四次上市潮则很有一些中国创造的特色。这尤为难得。
综观中国互联网发展史，会发现“模仿”是这十多年里的最突出特色，三大门户模仿雅虎，腾讯模仿ICQ，百度模仿谷歌，淘宝模仿eBay，优酷模仿YouTube，开心网模仿Facebook，新浪微博模仿witter……几乎任何一种在国外走红的商业模式，在本土都能找到参照物，作为中国最朝阳、最先进、最有后发优势的产业，互联网业并未为中国摆脱“山寨大国”这个屈辱性称号出多少力。
但在第四波上市潮中，人们却能发现，有几家中国公司在国外却很难找到模仿对象，比如奇虎360的免费杀毒平台既属于中国式创新；在全球市场范围内，盛大文学这样的在线文学公司也极为罕见；如果迅雷网能够实现在美上市的话，亦将是一种中国创新特色商业模式的成功。
第6篇：炒股心得范文
第三季度2.56%的上证指数涨幅，看似平淡无奇，却对应着股基业绩超出30%的首尾差来，以及崭新的前十面孔。这不得不让人对三季度股基业绩充满十足的好奇。
据《投资者报》数据研究部对成立于2016年一季度之前、规模在0.5亿元以上的Wind分类下普通股票型、偏股混合型公募开放式基金（以下简称“股基”）三季度的统计数据显示，上证指数6月30日收盘2929.61点，9月30日收盘3004.71，上涨幅度仅仅2.56%。但在三季度股基中，排名第一的国泰成长优选的复权单位净值增长率却比末位的金鹰核心资源要高出32.89%。
“从基金特征来看，三季度排名靠前的股基从重仓股来看都具有大盘或者偏价值的特点，这与A股在三季度中中小创股票表现较差有关；从投资范围来看，地产、煤炭主题的指数型基金表现相对较好，收益居前。在后市的基金投资上，可以适当降低组合仓位，结构上建议配置均衡，基金选择上一方面可精选能受益于财政政策加码同时又具备一定防御特征的基金，例如，国企改革相关主题基金，偏价值风格同时偏好基建、环保、公用事业等基金，另一方面可以配置选股能力较强、注重估值的偏消费基金也可以关注。”凯石金融研究中心如是说。
三季度股基前十全是新锐
结构性行情要精选个股，这个道理人人明白，但实践起来难度也是相当的大。这不，尽管三季度上证指数只上涨了区区75点，但稍不留神，股基前十却面目全非了。
据Wind数据显示，截至9月30日，包括国泰成长优选、国泰金鑫、嘉实沪港深精选、上投摩根核心成长、大摩品质生活精选、万家精选、博时卓越品牌、安信消费医药主题、交银新成长、前海开源再融资主题精选在内的10只股基排名三季度前十，区间复权单位净值增长率依次为14.93%、14.03%、12.84%、12.64%、12.18%、11.44%、10.92%、10.84%、10.82%、10.81%。
对比上半年股基排名数据，不难发现，三季度跻身前十的10只产品全是新锐，除了嘉实沪港深精选微略盈利0.5%外，其余9只都有不同程度亏损。其中，国泰金鑫上半年亏损最多，达-10.96%；前海开源再融资主题精选亏损较少，达-3.1%。
“三季度排名靠前的股基，得益于基金投资风格迅速向大盘和偏价值方向的调整。以国泰金鑫为例，一季度重仓股还具有明显的‘小盘平衡’风格特征，到二季度，就已迅速调整到偏‘大盘平衡’风格。而这个操盘思路，又恰恰迎合了三季度的市场特征。”资深市场人士告诉《投资者报》记者。据Wind数据显示，国泰金鑫二季度重仓康得新、大华股份、立讯精密、国机汽车、中金环境、华帝股份、省广股份、利亚德、美克家居、吴通控股。从盘面表现来看，上述10只股票中除利亚德的“60日涨跌”为下跌4.22%外，其余9只“60日涨跌”均表现为上涨，华帝股份年初至今更是上涨超过了50%。即使是目前60日涨跌为负的利亚德，年初至今也上涨了21.98%。
前海开源再融资主题精选三季度能跑赢的原因与国泰金鑫类似。这只基金自2016年以来，投资风格就由2015年四季度的“小盘价值”转变为“大盘价值”并一直坚守，基金经理的坚持也终于获得了回报，该基金三季度重仓圣农发展、华帝股份、中海海盛、海大集团、五粮液、长青集团、江中药业、阳泉煤业、潞安环能、辽宁成大，这10只个股在三季度均有不错的表现。
单季首尾差超过30%
“花开两朵，各表一枝。”无论是牛市熊市，还是三季度的结构市，有做得好的，也必然有做得差的。只不过三季度排名前十的股基是清一色涨幅超过10%，而排名后十的股基则是清一色的跌幅超过了10%。
据Wind数据显示，包括富国高新技术产业、国联安主题驱动、易方达策略2号、国联安科技动力、富国消费主题、易方达策略成长、上投摩根内需动力、长盛电子信息产业A、泰达宏利领先中小盘、金鹰核心资源在内的10只产品排名三季度股基后十，区间复权单位净值增长率分别为-10.89%、-10.95%、-11%、-11.1%、-11.53%、-11.56%、-11.78%、-13.51%、-14.07%、-17.96%。从单季股基首尾差来看超过了30%。如此巨大的业绩分化，再次印证了结构化行情中“成也选股、败也选股”。
值得一提的是，泰达宏利领先中小盘、国联安主题驱动等不仅在三季度股基排名落后，从今年前三季度股基排名来看，同样也是业绩垫底，颇显得有些积重难返。以今年前三季度排名倒数第一的国联安主题驱动为例，其在2015年四季度的投资风格还是“大盘成长”，但进入2016年，却盲目地追涨杀跌，投资风格调整为一季度的“小盘成长”；二季度的“中盘平衡”，与市场明显不在一个节奏上。数据显示，国联安主题驱动二季度重仓万家文化、万达院线、邦宝益智、当代东方、慈文传媒、富春通信、唐德影视、完美世界、盛天网络、凯撒文化。从年初至今涨跌幅看，除了完美世界和盛天网络外，其余8只均跌幅超过了15%。进一步对比其各季度持股，不难发现即使是完美世界和盛天网络，也都是在其出现巨大涨幅之后基金经理才追高买入的，不但没有享受到上涨的快乐，反而当了“接盘侠”。
三季度谁最“蓝瘦香菇”？
失恋了，“蓝瘦香菇”（谐音“难受想哭”）。其实，刷爆朋友圈的并不只“失恋版”，也还有“基金版”。
嘉实环保低碳在三季度就很“蓝瘦”。尽管其在前三季度的股基排名仍跻身于前十，但在三季度，它却是前十股基中唯一发生了亏损的产品。据Wind数据显示，包括国泰大健康、嘉实智能汽车、创金合信量化多因子、圆信永丰优加生活、工银瑞信文体产业、嘉实环保低碳、景顺长城环保优势、宝盈国家安全战略沪港深、天弘永定成长、工银瑞信前沿医疗排名前三季度股基前十，区间复权单位净值增长率分别为31.3%、22.6%、22.4%、19.32%、19.22%、18.4%、17.8%、17.7%、15.96%、15%。其中，三季度复权单位净值增长率为负数的仅有一只，即嘉实环保低碳，它未能延续上半年的涨势原因何在？四季度是否还会亏损扩大？对于投资者较为关注的这两个问题，截至本文发稿嘉实基金方面并未给出合理解释，因此，持有人要不要择机退出，只能自行判断。
第7篇：炒股心得范文
关键词：超宽带；正交频分复用；瞬时功率滤波；信道估计
1 引言
传统超宽带系统大都采用基于最小二乘的信道估计，这种方法实现简单但其性能有限。基于最小均方误差的信道估计算法理论上性能优越，但其可实现性较差，因而在实际应用中受到限制。此本文提出的基于瞬时功率滤波的信道估计算法，在性能和可实现性均有较好改进，非常适合于硬件实现。
2 超宽带无线通信概况
超宽带[1]通信出现于上世纪60年代，起初只限于军事应用。2002年，超宽带通信获得了美国联邦通信委员会批准，正式开始应用于民用。任何无线电系统满足下列条件之一就可以称为超宽带系统：a.相对带宽大于中心频率的20%；b.绝对带宽大于500Mhz。其中相对带宽定义为[2]：
式中的fH和fL分别是在-10dB上的频率点。
超宽带技术主要分为3类，基于脉冲调制、基于单载波直接序列码分多址（DS-CDMA）以及基于多频带（MB-OFDM）。本文所要研究的即是MB-OFDM系统中的信道估计算法。
根据对超宽带信道实际测量的数据可以抽象出信道的数学模型，IEEE 802.15.3a工作组具体定义了四种组模型具体定义了4种超宽带模型[3]，超宽带信道具有密集多径的特点。
本文假设所采用的信道估计序列与ECMA368/369 UWB标准[4]一致，如图2所示，在后面的算法仿真中也下图中的序列，且每次发送6个OFDM符号。
3 传统超宽带OFDM信道估计算法
3.1 传统频域最小二乘LS信道估计算法
经典OFDM频率LS信道估计[5]是一种实现简单的信道估计算法。我们只要将零子载波的频响直接忽略，其数据子载波点做一次除法即可：
其中Xi为发送数据子载波，Yi为接收端收到的信道估计OFDM数据子载波。
此算法实现简单有利于硬件实现，可以预先存储好信道估计序列的倒数，故每个子载波只需一次乘法即可；但其没有考虑噪声的影响，没有利用信道的统计分布特性。
3.2 基于零子载波插值的时域DFT信道估计算法
考虑到超宽带信道在时域上的响应较为集中，一般不过超过保护间隔，因此可以先将LS信道频率响应变换到时域进行滤波，再变换回频域。但由于频域6个零子载波在变换到时域内会产生泄漏效应，可先对6个零子载波进行插值：
第一步：采用传统频域LS信道估计算法估计出非零子载波处的信道响应：
第二步：利用非零子载波的信道对零子载波处的信道相应进行线性插值：
第三步：将插值后的频信道估计变换到时域：
第四步：在时域内将（N+1）～128点噪声分量滤除：
第五步：再将最后的时域信道估计值变换回频域：
这种算法利用了信道域响应较为聚集的特点，在低信噪比是能够有效的抑制噪声，插值处理大大减小了泄漏效应。在高信噪声比时，受零子载波的影响会在时域内产生泄漏；且对同步要求较高，在不同步准时容易产生漏滤波和误滤波；此外插值算法复杂度较LS略高。
3.3 基于MMSE的信道估计算法
频率MMSE信道估计方法，解决了零子载波的插值问题，若进一步采用奇异值分界算法[6]可在时域有效的滤除噪声分量同时保留有效径的能量。MMSE算法可以表为：
ECMA368/369标准中，发送端采用QPSK和DCM调制，并对发送符号进行了归一化处理，因此在ECMA368/369标准中SVD信道估计的结果可以改写为：
可以看出上述算法利用了噪声和信道响应的统计特性，理论上具有优异的性能。但实际中我们很难获得信道和噪声的统计特性。同时该算法不合适于非平稳的动态信道，且需要对高阶矩阵求逆，对硬件要求太高。
4 基于瞬时功率滤波的超宽带OFDM信道估计算法
4.1 基于瞬时功率信道估计算法
观察MMSE信道估计，并考虑超宽带信道在时域相关性较小，因此可以得到如下近似：
故MMSE信道估计可以改写为：
可以看到，基于MMSE的信道估计需要知道信道的每一径的平均功率以及噪声的平均功率，本质上是一种基于平均功率滤波的信道估计算法，在实际中只能采用时间平均的方法来代替统计平均的方法来获取估计值，误差较大、收敛速度慢且计算量大。不适合每一径功率方差较大的情况，不能自应的处理时变信道和噪声，受同步和多径影响较大。
考虑到冲击响应每次实现都不同，用一个固定的E[|hi|2]/（E[|hi|2]+σ2），i=1，…，N来对每个时域点进行滤波不能做到自适应。因此考虑根据每次LS估计的时域信道响应和每
次估计得到的噪声来滤波：
是6个OFDM平均而来且包含噪声，可以用下式表示为：
ρi称为每一径的噪声功率估计的估计系数，目的是用于拟合真实噪声，可用下式求最优值：
考虑到 的估计噪声Ni和ni为近似具有相同分布的高斯白噪声，因此可以得到：
在实际中用 来对每个时域点进行滤波，因此可以得到如下拟合：
假设估计噪声功率与真实噪声功率相等即σ2=|ni|2，同时考虑下面两个等式：
其中第二等式为一个近似，因此可以化简得到：
其中q=SNR，通过数值计算的方法可以获得下表：
需要说明是，上面公式中的SNR和实际系统的信噪比所有不同，它指的是信道每一径的功率和噪声功率的比值，而非所有信道的噪声和信噪比。但实际中考虑到系统的可实现性，用一个相同的噪声估计系数ρ来进行滤波估计。
4.2 噪声功率估计
基于瞬时功率滤波的信道估计算法需要估计出噪声的功率，针对ECMA368系统，我门提出了三种噪声功率估计方法。第一种方法是基于零子载波上的噪声功率来估计。在标准模式下，共有6个信道估计序列。每个序列6个零子载波，则功率估计如下：
二种方法是基于全部子载波上的噪声功率，就是要利用6个OFDM符号相同子载波上噪声的不相关性来进行估计：
第三种方法是基于时域滤波的方法，即将插值后的信道估计序列变换到时域。由于第38～128点上的分布着噪声分量，因此可以通过它来估计噪声功率：
以上三种估计方法，第一种方法最为快捷。第二种方法最为准确。如果想进一步提高噪声功率估计精度，还可以利用同步序列。
5 仿真结果分析
5.1 噪声功率估计算法仿真
选择CM1和CM4两种极端条件下的信道模型来进行仿真，将仿真结果与实际的噪声相比较得到了图3中的性能曲线。
从上面曲线可以看到基于不相关性的噪声功率估计方法性能最佳，而基于零载波的估计方法性能较为稳定。前两种方法都是基于频域的估计算法，而基于时域滤波的噪声功率估计方法的误差随着信噪比的增大而逐渐增大。这是由于基于时域滤波的方法需要首先在频域插值，插值会造成误差扩散并使得噪声变得相关，在高信噪比时这种误差相对于微小的噪声来说变得越来越大，因而MSE会不断变大。但由于这种算法实现简单这种方法非常适用于信道时延较小的超宽带环境。当系统信噪比较高时，各种算法本身而非噪声估计精度是影响系统性能的决定性因素，因而这种估计误差可以忽略。在CM4信道下由于信道响应长度较大，因此基于时域滤波的方法误差较大。在实际中可以采用基于零子载波的方法来代替。
5.2 基于瞬时功率滤波的信道估计算法仿真
在CM1和CM4信道下分别取ρ=1/3，1/2，1，2，3来进行估计并与传统LS及时域插值滤波的LS改进算法相比较得了图4所示的曲线：
在CM1信道可以看到上面的曲线与表2中的结果非常接近，这是由于每一径的信道功率虽然与接收端的信号功率不同，但是它们的变化趋势是渐进一致的。但由于信道每一径功率不同、噪声功率估计存在的误差、插值处理后信号存在相关性及接收端对6个训练序列进行了平均，因又与表中的数据有所不同。我们看到在0～16dB范围内瞬时功率滤波大约比传统LS算法及插值滤波改进算法性能分别提高7dB和2dB。我们还看到在低信噪比时ρ=2?3性能更好，而在高信噪比时ρ≈1左右性能更好。在不同的具体的系统中，还要考虑其它一些因素的影响，可以根据仿真的结果来确定ρ的取值。
考虑到CM4信道响应长度较大，我们并没有只对前37个保护间隔点进行瞬时功率滤波后将后91点舍弃。这里对所有128个估计点上进行瞬时功率滤波。由于在CM4信道下时域滤波噪声功率估计方法误差很大，可以看到采用时域滤波噪声功率估计+瞬时功率滤波方法性能较差，而基于零子载波方法在CM4信道下具有较好鲁棒性因而性能较为稳定。
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第8篇：炒股心得范文
【关键词】超宽带 信道估计 稀疏信道 压缩感知 贪婪基追踪
1 概述
超宽带（UWB，Ultra-WideBand）又称为脉冲无线电通信，是一种短距离的无线高速通信技术，具有超高带宽、传输速率高、功耗小、安全性高、多径分辨能力强等特点[1-2]。与传统的使用载波调制的通信系统不同，脉冲UWB通信系统采用脉冲间隔为ns级且严格受控的超短时脉冲直接对发送数据进行调制，这就决定了其占用带宽极宽（GHz级）、耗电小的特点。与此同时，超高的带宽对UWB数字接收机的采样速率和存储空间也提出了苛刻的要求。
为了消除码间干扰等因素的影响，对UWB系统进行信道估计是必要的。对于UWB系统，由于其信号功率谱密度很低，主要对整个系统在低信噪比环境下的信道估计性能感兴趣。传统的信道估计方法，如LS（最小二乘法，Least-Square）、MMSE（最小均方误差，Minimum-Mean-Square Error）等没有考虑信道的稀疏特性，假设信道为密集多径，利用均方误差信息或一、二阶统计量来估计信道参数，易受噪声影响，估计的准确性和有效性不高。对于室内密集多径传播环境，UWB信道的多径分量可达上千条，然而各条路径分量的信号能量并不均匀，能量显著的分量只有几十个左右[3]。因此可以认为在特定情形下，UWB信道是可以表现出明显的稀疏特性的，其信道估计可以采用压缩感知技术。压缩感知理论是Donoho和Candes等人于2004年提出的，该理论表明，当信号具有稀疏性或可压缩性时，通过采集少量的信号投影值就可实现信号的准确或近似重构[4-6]。目前，已经有一些研究将压缩感知技术应用到稀疏信道的估计中。文献[3]提出了一般化的UWB稀疏信道模型及信道估计方法，针对发送脉冲设计了特殊的稀疏字典，进一步加强了信号的稀疏性，重构算法采用匹配追踪（MP，Matching Pursuit）算法；在文献[7]中，作者利用UWB信号在时域的稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法，在信号的重构步骤中采用基追踪（BP，Basis Pursuit）算法，其仿真结果表明采用压缩感知技术的信道估计在均方误差性能上明显优于传统的LS算法。这些重构算法基本可以归为两类，一类是以BP方法为代表的最小范数法，一类是以匹配追踪为代表的贪婪算法。这两类重构算法各有优缺点，BP方法所需观测点少，精度高，可以保证解的L1范数最小，但是算法的计算负担大，速度慢，在实际中不适合应用于实时高速传输；贪婪算法实现简单，收敛快速，适合求解大规模问题，但需要更多的采样点来逼近原始信号，得到的仅为近似解，且在低信噪比的情况下重构失败概率较高。因此，如何设计出计算复杂度低、稳定且所需观测数较少的重构算法已成为目前压缩感知理论的一个热点问题[8]。
Huggins和Zucker等人于2006提出的贪婪基追踪算法（GBP，Greedy Basis Pursuit）很好地解决了上述问题，该算法兼具BP法和贪婪算法的优点，可以极大提高信号重构的精度和效率[9]。为了验证GBP对于UWB稀疏信道估计的适用性，本文将采用这种重构算法来进行压缩感知的UWB信道估计。
2 UWB系统信道模型
IEEE 802.15. 4a提供了9种不同场景下的信道参考模型CM1～CM9[10]，其单位冲激响应如图1。不难发现，在一些场景中，信道响应可表现出明显的稀疏特性，如图1（a）描述的是室内居住环境下发送机覆盖范围从7m至20m的信道，且收发机彼此在视线范围内，容易看出CM1信道中接近零的点占绝大多数，换句话说，非零点个数或能量显著的抽头个数（设为K）很小。
不失一般性，假设UWB系统的信道模型为
其中，βk（t）和τk（t）分别表示第k径信号在时刻t的信道增益和时延。本文以CM1信道为例（即在室内环境，收发机距离短且相对运动小），可以假设信道的相干时间远远大于UWB信号的符号周期，信道响应在一个或几个符号周期内是时不变的，写成离散时间信道模型，即为
其中L=τmax/Tsp是离散时间信道长度，τmax和τs分
别为最大时延和系统采样间隔。信道的稀疏性体现在信道增益向量[h0，h1，…，hL-1]中非零元素或能量显著的元素个数远小于信道长度，即K
考虑一个无噪的UWB信道估计模型
这里，p（t）是一个持续时间在纳秒（ns）级的超窄脉冲。在实际应用中，脉冲形式应符合FCC辐射掩蔽标准，本文不作讨论。
3 压缩感知技术及其在UWB信道估计
中的应用
在这一节，介绍压缩感知技术应用于UWB信道估计的原理。首先明确“字典（dictionary）”和“原子（atom）”的概念：在压缩感知理论中，可以将“字典”理解成一组完备的基，其每一个列向量称为一个“原子”。文献[11]表明，为了获得信号更加稀疏的表示，可以将这个完备的基扩展到过完备的程度，称其为“过完备字典”或“冗余字典”。显然，过完备字典的各原子之间不需要满足正交性，事实上，任何一组完备的基也可看作是一组冗余度为0的过完备基。有了这个概念，考虑一个离散信号X∈RN×1在某个有Z个原子的过完备字典D=[d1，d2，…，dZ]中可以表示为一个K-稀疏的系数向量aZ×1（K
注意下标si∈{S}，{S}表示仅被选择的原子在字典中的序号的集合。由上式，显然，a是X在过完备基D下的等价表示。在信号的接收端，用一个观测矩阵Φ∈RM×N来观测信号X，得到一个观测值这里，=ΦD称做全息字典。求解式Y=ΦX的逆问题是一个欠定问题，但由于a是K-稀疏的，可以利用一些稀疏分解算法求解Y=a的逆问题得到稀疏系数向量a，再由式（4）得到X。文献[4][5][12]证明了当满足以下受限等距特性（RIP，Restricted Isometry Property）准则时，可以保证K个稀疏系数能由Y的M个观测值准确恢复。
这个准则实际上保证了观测矩阵不会把2个或2个以上不同的K-稀疏信号映射到同一个采样集合中，这要求从观测矩阵中抽取出的任意M个列向量构成的矩阵是非奇异的[8]。同时，根据文献[4][12]，当观测矩阵Φ为一个随机的独立同分布的高斯矩阵时，并且观测数M≥cKlog2（N/K）（c是一个很小的常数，在文献[13]中取为1），便能够以很高的概率满足RIP准则。
在恢复稀疏系数向量a，即重构的过程中，比较成熟的算法主要分为两大类：最小范数法（Lp-Norm Minimization）和贪婪算法（Greedy algorithm）。
（1）最小范数法
为得到稀疏系数a，最直接的方法是求解下面的最小L0范数问题，
然而求解上式是一个NP-hard问题，幸运的是L0最小范数和L1最小范数在一定条件下会产生相同的解[14-15]，于是式（7）的问题可转化为求解
基追踪（BP，Basis Pursuit）就是一个典型的求解L1最小范数下最优化问题的原理（注意BP本身并不是一种算法，而是一种优化原理），其利用了最小L1范数优化问题与线性规划问题（LP，Linear Programming）的等价性，将线性规划中的一些经典算法引入到求解L1最小范数问题中，最著名的比如由Dantzig单纯形法和内点法，衍生出BP-Simplex算法和BP-Interior算法[15]。限于篇幅原因，此处省略对这两种算法的详细介绍。
BP方法虽可行，但实际应用中计算复杂度过高，难以适用于实时性较高的系统中；此外，文献[8]指出，由于L1范数无法区分稀疏系数尺度的位置，有可能出现能量搬移的现象。
（2）贪婪算法
另一类重构算法是基于贪婪迭代思想的算法，这类算法易于实现且计算速度相较于BP方法有极大提高。具有代表性的有匹配追踪（MP，matching pursuit）[16]及其一些改进算法，如正交匹配追踪（OMP，Orthogonal Matching Pursuit）[17，18]、压缩采样匹配追踪（CoSaMP，Compressive Sampling Matching Pursuit）[19]、正则化正交匹配追踪（ROMP，Regularized Orthogonal Matching Pursuit）[20]。
这类方法的相似之处在于，初始化一个残差和原子索引集，每一次迭代过程中，通过内积运算从全息字典中寻找一个或几个与残差相关度最高（最匹配）的原子来更新残差和索引集，并逐步逼近稀疏系数向量a，当达到设定迭代次数或残差值达到一定精度时算法停止，由a的估计值得到原始信号X。
需要指出的是，贪婪算法在理论上通常假定稀疏系数向量a的稀疏度K为已知，但是在实际应用中，多数情况下K是未知的，因此为了提高计算精度，通常需要取较BP更多的采样数，然而这样又提高了计算复杂度，因此在贪婪算法中，计算精度和复杂度不可避免的成为一对矛盾。
（3）压缩感知应用于UWB信道估计
若无线信道的单位冲激响应可表现出明显的稀疏特性，则采用压缩感知技术来估计信道通常的做法是，在发送端发送一个单位脉冲p（t）或一个脉冲间隔大于信道长度的脉冲串激励信道，为简单起见，本文采用一个单独的、高斯脉冲高阶导数形式的脉冲p（t）=Cp1（t）exp（-t2/2σ2），其中C和σ为常数，p1（t）为高斯脉冲p0（t）=Cexp（-t2/2σ2）求高阶导后关于t的多项式。则接收端得到脉冲响应
4 GBP重构算法
GBP是一种使用过完备字典来计算信号稀疏表示的算法，此算法来源于计算几何学，证明了稀疏表达系数的L1-范数最小化过程与寻找信号矢量和字典凸壳的交集的过程是相互等价的。GBP算法集成了传统的MP算法和BP算法的优点，既有MP算法实现简单、收敛快速、近似性良好的优点，同时能够像BP算法一样稳定（可用于MP算法计算失败的情形），保证解的稀疏度最小。
与BP算法将最小L1-范数法简化为线性规划问题不同，GBP算法在实现上更像MP算法，采用贪婪迭代的方式选择原子。与MP算法相比，GBP算法有两个主要的不同之处：（1）在每次迭代中，采用一种基于计算几何学的新型准则去选择下一个原子；（2）在后续的迭代中，允许丢弃前面迭代过程所选择的错误或较差原子，这是MP算法所做不到的。在文献[9]中，Patrick S. Huggins等人通过实验已证明了GBP算法可以解出L1范数最小的信号表达，并且在计算速度上快于现有的线性规划方法，尤其在解决带有过完备字典的高维问题中，其优势更加明显。附录给出了GBP算法的流程伪代码，关于增减原子的具体内容参见文献[9]。
5 仿真结果及分析
如图2所示，为了验证GBP重构算法应用于UWB信道估计的准确性和有效性，以IEEE 802.15.4a提供的室内信道模型CM1为例进行信道估计仿真，信道参数见文献[10]，其它仿真参数为：系统采样间隔0.125ns，离散信道长度1000点，用于信道估计的训练序列采用单个的高斯二阶导数形式脉冲p（t），其不同的时延版本集合作为过完备字典D。若以表示估计误差，则仿真结果表明：不考虑噪声情况下，观测点数为信道长度的50%时，信道估计值的误差在10-15数量级；观测点数为信道长度的25%时，信道估计值的误差在10-2数量级，且计算时间在多项式时间内完成。
此外，在考虑噪声情况下，本文分别用GBP算法、BP算法以及OMP算法对同一信道进行估计，以如下定义的归一化均方误差（NMSE，normalized mean-square-error）衡量估计性能（其中为的估计值）
在采样点数为信道长度的30%时，三种压缩感知方法与传统的LS方法的性能表现如图3，在小信噪比的情况下，三种压缩感知方法对噪声的抑制能力的优劣顺序为GBP>BP>OMP，这是由于GBP算法能够通过迭代在全局找到比BP方法更好的原子组合，而OMP算法在噪声影响较大的情况下无法较为精确地逼近原始信号，随着信噪比的提升，OMP算法近似性好的优点逐渐得到体现，三种算法的性能表现趋于相同；另一方面，传统的LS方法虽在SNR=-5dB时性能优于三种压缩感知方法，但随着信噪比的增大其性能并没有显著提升。在计算效率上，通过计算机仿真计时，如图4，可以看出OMP方法的计算效率与传统的LS方法几乎相当；BP方法效率最低，不适合用于信号的实时高速传输。然而，可以明显地看出GBP算法在BP和OMP之间取了一个良好的折中，而且能够像OMP算法一样在多项式时间内收敛，避免了BP方法计算时间上的不可控性。
6 结论
本文针对IEEE 802.15.4a的UWB信道模型所表现出的稀疏特性，提出了一种将GBP算法（贪婪基追踪算法）应用到基于压缩感知的信道估计中的策略，理论分析表明GBP算法同时具有BP法（范数法）和MP法（贪婪算法）的优点，并通过仿真对比了基于压缩感知的信道估计算法与传统LS算法的估计精度和计算效率，证明了GBP算法在UWB系统的信道估计中具有良好的性能表现。如何进一步提升压缩感知UWB信道估计重构算法的精度和计算效率，并且自适应地应用于实际的UWB系统中、感知信道响应的稀疏度，还有待于进一步研究。
参考文献：
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第9篇：炒股心得范文
[关键词] 超声检查；内中膜厚度；内皮功能；冠心病
[中图分类号] R541.4 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2013）07（c）-0172-02
冠心病是在冠状动脉粥样硬化使管腔狭窄或阻塞，在此基础上发生心肌急剧的、暂时的缺血与缺氧所引起的临床综合征[1]。为探讨超声联合检查颈动脉、股动脉IMT及肱动脉血管内皮功能对早期冠心病的诊断价值，现选取该院心内科2010―2012年入院诊断为冠心病的患者99例进行临床探讨，报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择我院心内科住院且入院时诊断为冠心病的患者99例，冠心病组年龄（65.2±6.4）岁，非冠心病组（63.0±6.8）岁。行冠状动脉造影术（CAG）检查，按血管狭窄≥50%累及病变血管支数分为单支病变和多支病变，但左主干的病变定位多支病变。依据CAG结果分为冠心病组62例及非冠心病组37例，62例冠心病患者分为单支病变组27例及多支病变组35例。见表1。
表1 2组患者年龄、性别及合并症对比[n（%）]
1.2 方法
所有患者术前均行颈动脉、股动脉IM T及肱动脉血管内皮功能的检查。
1.2.1 仪器 采用 Philips iE33 型超声仪，探头频率为5～12 MHz。
1.2.2 超声检查颈动脉、股动脉IMT 患者安静休息15 min后，测量双侧颈总动脉（距分叉1.5 cm处）、分叉处、颈内动脉（窦部末端）后壁的IMT，然后测量双侧距股动脉分叉前1.5 cm股总动脉后壁IMT，取其平均值。IMT>1.0 cm为异常增厚[2]。
1.2.3 超声检查肱动脉血管内皮功能 患者在检查前24 h停用所有血管性药物，包括ACEI制剂及β受体阻滞剂。叮嘱患者检查时要保持安静，患者平卧1010 min后再测其切面内径D0，切面于右臂肘上10 cm水平肱动脉长轴上进行；然后再充气加压，持续5 min后再缓慢放气，60 s内再次测量肱动脉内径为D1，休息15 min后，含服硝酸甘油0.5 mg，3 min后再测量肱动脉内径为D2。FMD=[（D1-D0）/D0]×100%，NDM=[（D2-D0）/D0]×100%。
1.3 统计方法
采用SPSS 13.0统计软件对所有数据进行统计学分析。计量资料采用（x±s）表示，组间比较用t检验。
2 结果
2.1 两组患者的颈动脉、股动脉IMT比较
两组患者颈动脉，股动脉ImT比较，差异有统计学意义（P
表2 两组患者的颈动脉、股动脉IMT比较表（mm）
注：与非冠心病组比较，*P
2.2 两组患者肱动脉血管内皮功能比较
两组患者肱动脉血管内皮功能比较，见表3。
表3 两组患者肱动脉血管内皮功能比较（%）
3 讨论
近年来，随着科技文化生活的发展，人们的生活、工作、娱乐方式也在不断改变，常就做不起，缺乏运动，饮食不规律等导致人们动脉粥样硬化比例逐年增加[3]。动脉粥样硬化病发过程有三个阶段。早期：血管内皮功能损害、内膜增厚；中期：在早期基础上延续和加重；晚期形成粥样斑块[4-5]。从本组资料可以显示，冠心病组患者的FMD、NMD显著低于非冠心病组患者，且单支病变者低于多支病变者[6]。本组资料与该文献报道相似。由此可见：冠心病组患者的颈动脉、股动脉IMT明显高于非冠心病组，且冠状动脉病变的支数增加，颈动脉、股动脉IMT增加。
综上所述，在冠心病的诊断上，一定要结合临床各项检查设施和患者病情，及早发现，及时治疗，才能确保患者的身体健康。临床检查设施中超声检查就很不错，他能及早判断患者肱动脉、股动脉、颈动脉血管的内皮功能，以此判断是否存在冠心病症状。超声检查作为一种简便、准确的检查方法，为早期发现冠心病及预防冠心病提供理论依据。
[参考文献]
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[3] Ward RP，Lammertin G，Virnich DE，et al.Use of carotid intimamedia thickness to identify patients with ischemic stroke and transient ischemic attack with low yield of cardiovascular sources of embolus on transesophageal echocardiography[J].Stroke，2008，39（11）：2969-2971.
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