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一种基于有向加权网络的产品适应性更改影响力零件识别方法，所述方法根据零件间的依赖关系，分析零件间的能量流、信息流和物质流关系，建立零件间的适应性更改传播概率矩阵，构建适应性更改传播有向加权网络，计算节点适应性更改传播的扩散度和可达指数，根据零件的结构复杂性，分析零件的适应性更改时间和更改成本，计算零件的适应性更改复杂度及适应性更改复杂度指数，根据零件间的适应性更改传播概率、节点适应性更改传播的扩散度和可达指数、零件的适应性更改复杂度指数，计算零件的适应性更改传播强度，确定零件影响力次序。本发明能够有效识别产品适应性更改时的影响力零件，为有效管理产品适应性更改、减少设计的迭代提供方法指导。

一种基于图傅里叶变换的微弱信号检测方法，首先计算信号的功率谱，分别对其进行两种图变换：一种是无向多重有环图变换，得到各顶点的自环权重值，将其定义为图信号；一种是进行简单无向图变换，得到图的拉普拉斯阵；进而，将拉普拉斯阵求逆，并与图信号作矩阵相乘运算，得到图傅里叶变换；最后，计算图傅里叶变换的能量作为信号存在性检测的依据，通过与特定门限相比较，完成信号检测。本发明通过将图的自环信息定义为图信号，将其进行傅里叶变换，有效利用了图的自环信息及图拉氏阵表征的拓扑信息，提高了传统图域频谱感知算法在低信噪比、衰落信道下的检测性能。

本发明公开一种基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法，所述的智慧枕头包括底板，底板的上部设置称重传感器，称重传感器的上部设置气囊，气囊的上部设置海绵，气囊通过Y型气管连接进气阀和气压传感器，进气阀通过气管连接充气泵，称重传感器、气压传感器、进气阀和充气泵连接控制电路，控制电路设置睡姿识别方法，包括步骤：设置平躺重量参数和侧躺重量参数P1，W1，W2，P2，W3，W4；气囊气压P＝P1时，基于测量重量wi和Δwi，采用贝叶斯公式估计正躺概率pi和侧躺概率pi～，当pi＜pi～并且|pi～‑pi|＞K，判断睡姿为侧躺；同样方法计算气囊测量气压P＝P2时，正躺概率pj和侧躺概率pj～，当pj＞pj～并且|pj‑pj～|＞K，判断睡姿为正躺。