人力资源管理学科前沿讲座上课心得

第一篇：人力资源管理学科前沿讲座上课心得

学科前沿讲座上课心得

姓名：宋剑峰

班级：人力10-3班

学号09104013 在学科前沿讲座课上，七位专业老师选择了不同的专业课题为我们讲解了许多人力资源管理理论和实践上的专业知识。课程中，不论是许红华老师的人力资源战略性管理、于海淼老师的收入分配、李宗波老师的SPSS软件数据分析方法，还是王智宁老师的人际关系和专业论文格式介绍、祁慧老师的积极心理学、郝丽风老师的心理资本、陈红老师的整体概括人力资源管理都让我受益匪浅。

听了许红华老师的讲座，印象最深刻的要属对于人力资源管理对员工工作动机的影响那部分，通过有效的人力资源管理不仅能招收到高素质的员工、培训出符合企业要求的员工，更能通过绩效考核等手段影响员工的工作动机和工作态度。人力资源管理的作用在企业中无处不在，只要有员工的地方需要与企业战略目标相一致的人力资源管理。

于海淼老师讲座的主题是收入分配的改革。我国国民收入两级化是个老生常谈的话题了，这个主题也很吸引我。老师先从宏观的初次收入不均，国家经济政策如何使国民收入再分配，经济改革应如何实行讲到微观的收入分配要素，应如何进行收入分配等方面让我们全面的了解了深化收入分配的改革的必要性与合理性。

接下来是王智宁老师讲得关于人际关系方面的讲座。人际关系重在沟通，曾仕强教授的视频让我受益匪浅，别看他说得慢条斯理，但句句都发人深省，回味无穷。不过领我印象更深的是第二堂讲座王老师给我展示了他的项目论文，据说不是轻易就能看到的，很感谢王老师无私奉献的精神。虽然论文的内容基本上不懂，但大到论文的整体风格，撰写格式，小到论文题目的决定，老师都给我们作了详细的讲解和中肯的建议。不仅如此，王老师的课堂风格幽默轻松，别具一格也深深的吸引了我。

郝丽风老师的心理资本和祁慧老师的积极心理学都是我很感兴趣的，因为我对心理学是很感兴趣的。人力资源管理与心理学密不可分，掌握一定的心理学知识对我们从事人力资源管理有很大的帮助，毕竟我们的工作离不开跟人打交道。心理资本是指个体在成长和发展过程中表现出来的一种积极心理状态，是超越人力资本和社会资本的一种核心心理要素，是促进个人成长和绩效提升的心理资源。心里资本主要包括以下几方面：希望、乐观、韧性、主观幸福感、情商、组织公民行为；而积极心理学是心理学的一个分枝，是指利用心理学目前已比较完善和有效的实验方法与测量手段，来研究人类的力量和美德等积极方面的一个心理学思潮。积极心理学的研究对象是平均水平的普通人，它要求心理学家用一种更加开放的、欣赏性的眼光去看待人类的潜能、动机和能力等。通过两位老师的讲座让我认识到心理健康也很重要，我们应该以乐观积极的心态面对每一天。

李宗波老师的讲座为我们讲授了SPSS软件在数据分析方面的应用，这次课时既幸运有不走运的。不走运的是上课前停电了，教室光线很差，电脑业不能用更别说是给现场演示软件使用方法了。幸运的是课上到一半终于来电了，课堂恢复了正常。李老师讲得东西非常实用，虽然我不能通过这一堂讲座就了解了如何运用SPSS软件，但李老师的讲座起到的引领的作用，要学会软件的运用还得靠自己去探索。

最后一堂课是由陈红老师讲的，课一开始陈老师就对我们系大多数同学在上课与找工作两者之间如何做出选择的问题上给了我们很好的意见。她并没有一味的告诫我们要好好上课，做好学生的本分，而是让我们要果断的选择，做了选择就不要后悔。印象最深的是陈老师通过图片讲解的方式给我们展示了她在国外看到的国外大学的所见所闻，国外的大学确实有值得我们我们学习的地方，不论从学术氛围，学习气氛，校园文化等方面。

通过这们课程的学习，我相信它一定会在我以后的职业和生活中发挥我意想不到的作用。

第二篇：学科前沿讲座心得

桂林电子科技大学 学科前沿技术讲座

心得体会

学号：10203110

5姓名：刘瑞

指导教师：王冲

专业名称：计算机应用技术

所属学院：计算机科学与工程学院

成绩：

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

机器学习和数据挖掘这些年一直是计算机应用方面研究的重点和热点，首先要了解什么是数据挖掘，简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。我一直对这方面的知识颇感兴趣，这学期学院开设的学术前沿讲座的课程，很有幸听到了文益民教授对于自己在机器学习和数据挖掘方面研究的讲座，让我对这些知识有了深入浅出的理解，受益匪浅。

12月5号，文益民教授做了题为“大规模数据的分类”的讲座，在讲座的最开始，文教授提到了戈登·德莱顿《学习的革命》一书，皆在指导我们如何积累知识如何思考如何学习如何去做研究，具有抛砖引玉的指导意义。在这之后，又对了解机器学习和数据挖掘首先要了解的知识做了简要的说明，比如对于问题的分类是分为线性问题和非线性问题；比如聚类的含义是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程；比如对于这个世界上计算机的分类可以只分成工人（maker）和思考者（thinker）两类。至此正式进入问题的讨论。

对于这次讲座，文教授从四个方面进行了讲授。第一，实际应用中的大规模数据分类问题。第二，大规模数据给机器学习带来的挑战。第三，大规模数据分类算法的研究。第四，展望发展前景。文教授主要是在第三点中做了很多工作也取得了可喜的成绩。

在机器学习的实际应用中，大规模数据分类问题一般会应用在以下几个方面，在高速高精度的工业图像检测方面，在专利分类方面，在生物信息数据快速增长方面，在支持向量机参数选择方面。

大规模数据给机器学习带来的问题有：

1、算法一般不是收敛太慢就是难以收敛，训练时间过长。

2、海量数据无法一次装入内存。

3、算法可靠性得不到保证。

4、已经训练好的学习器遇到心得训练样本时需要重新训练。

在最重要的部分，文教授提到了几个重要的研究方法，包括算法，这里面包含有：

1、基于并行计算的算法，2、以并行计算方法求解工作集方法中每个迭代步中二次规划的子问题，3、Meta-learning，最小最大模块化支持向量机以及快

速模块化支持向量机，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四点中都有自己的工作和贡献，在第三点中，他提出了分类面拼接算法，在第四点中，提出了分层并行支持向量机训练算法。对于分类面拼接算法我进行了比较仔细的了解，并下载阅读了文教授于2009年3月份在湖南大学学报上发表的论文“基于分类面的快速模块化支持向量机研究”，对于分类面拼接算法有了初步的研究，下面说说我对这个算法的理解。

信息采集和信息处理技术的快速发展导致了诸如公共健康数据、信用交易数据、国家经济普查数据、网络文本数据和地理信息数据等大规模数据集的产生。由于训练时间很长和空间需求很大，现有的大多数机器学习算法很难被直接用于大规模数据的机器学习。

这个算法是针对大多数现有的机器学习算法处理大规模问题时需要的训练时间很长和存储空间很大的难点而提出的，英文名是psfnr SVMs，在训练阶段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面对大规模问题实施软划分，然后针对每个子问题并行训练支持向量机。在测试阶段，测试样本坐落于哪个子问题所在空间中，就由该子问题训练的支持向量机给出判别结果。在4个大规模问题上的实验表明:与采取硬划分的快速模块化支持向量机(fm2SVMs)相比，软划分能够使psfm2SVMs得到更加光滑的分类面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力较高。在不增加训练时间的条件下，psfm2SVMs减少了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降。

支持向量机方法的本质是在训练集的一个高维像空间中寻找最大间隔分类超平面，这个分类超平面对应于训练集所在空间的一个光滑曲面。如果采用训练集分割的方法，将这个光滑曲面分段求出，然后进行连接，就可以得到这个光滑曲面的近似曲面。

该算法使用平行超平面簇对训练集实施软划分，使得拼接后的分类面相比fm2SVMs得到的分类面更光滑，更接近最优分类曲面。因而，psfm2SVMs 的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。在并行条件下，两者的训练时间和测试时间相同。在多核计算技术快速发展的今天，本文提出的算法，提供了一种可行的并行机器学习框架，对于研制高速高精度的机器学习算法具有一定的借鉴意义。未来计划研究随机向量w的方向对psfm2SVMs泛化能力的影响，并将

该算法用于高速高精度工业图像检测。

这就是我的心得体会，在讲座的最后，文教授还对机器学习和数据挖掘的未来进行了展望，诸如现在流行的云计算，还有动态数据流学习，例外的发现，学习更复杂的函数，粒计算等等，都是今后发展的的热点。听完这个讲座，我感到责任重大，即使是一个点，也还有很多方面值得拓展和探索，作为研究生，研究是我们主要的工作，想要取得满意的结果和优异的成绩，我们所要做的就是倍加努力，汲取现有的知识，在新的领域开拓新的研究道路，积极探索，永不止步。

第三篇：学科前沿讲座心得

学科前沿讲座心得

08营销一班

汤申萍

0806100117 在科学技术和信息技术的带动下，经济全球化的进程逐步加快，企业面临的竞争已演变为价值链与价值链之间的竞争，为了提高供应链管理对我绩效，要做到拥有高效运行机制的同时建立一个科学合理的供应链及其管理系统。因此，供应链优化势在必行。

今天企业面临的最大挑战之一，就是要对从未有过的需求变数做出快速的反应。很多原因导致了产品和技术的生命周期缩短，企业间的竞争压力也导致产品的频繁变化。为了应对这个挑战，企业需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的时间内对产量和种类的变化做出反应。一条快速的供应链能够是企业更加快速的发展。

供应链的定义是：供应链是围绕核心企业，将供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终客户连成一个整体的功能网链结构，通过对信息流、物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。供应链管理的基本概念使供应商、制造商、分销商、零售商和最终 用户形成整体的功能网链；包括所有加盟企业（节点企业）；从原材料供应开始，直至最终产品；通过供应商到用户的物料链、信息链和资金链，实现增值链，即使相关企业都有收益（多赢）。

首先，供应链管理把产品在满足客户需求的过程中对成本有影响的各个成员单位都考虑在内了，包括从原材料供应商、制造商到仓库再经过配送中心到渠道商。不过，实际上在供应链分析中，有必要考虑供应商的供应商以及顾客的顾客，因为它们对供应链的业绩也是有影响的。

其次，供应链管理的目的在于追求整个供应链的整体效率和整个系统费用的有效性，总是力图使系统总成本降至最低。因此，供应链管理的重点不在于简单地使某个供应链成员的运输成本达到最小或减少库存，而在于通过采用系统方法来协调供应链成员以使整个供应链总成本最低，使整个供应链系统处于最流畅的运作中。

第三，供应链管理是围绕把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商有机结合成一体这个问题来展开的，因此它包括企业许多层次上的活动，包括战略层次、战术层次和作业层次等。

尽管在实际的物流管理中，只有通过供应链的有机整合，企业才能显著地降低成本和提高服务水平，但是在实践中供应链的整合是非常困难的，这是因为：首先，供应链中的不同成员存在着不同的、相互冲突的目标。比如，供应商一般希望制造商进行稳定数量的大量采购，而交货期可以灵活变动；与供应商愿望相反，尽管大多数制造商愿意实施长期生产运转，但它们必须顾及顾客的需求及其变化并作出积极响应，这就要求制造商灵活地选择采购策略。因此，供应商的目标与制造商追求灵活性的目标之间就不可避免地存在矛盾。

供应链是一个动态的系统，随时间而不断地变化。事实上，不仅顾客需求和供应商能力随时间而变化，而且供应链成员之间的关系也会随时间而变化。比如，随着顾客购买力的提高，供应商和制造商均面临着更大的压力来生产更多品种更具个性化的高质量产品，进而最终生产定制化的产品。

在听讲座的时候老师讲得很认真，我也带着解决以下五个问题尝试着学习。包括物流管理与供应链管理的关系处理，物流企业和生产制造企业物流的视觉差异、物流管理战略和战术问题的区分与协调、反映物流领域的最新研究与实践成果及理论性与实用性相合共五个问题。

学习的过程可以分为两个阶段，一从被动地听老师授课，起初就觉得讲座理论性太强，而可感性又不高，难以更好的理解书中的理论，没法更好地学习知识点，二对课本上所提到的案例加上老师的讲解后，案例具体的指出存在的相关问题，并提出的对应的解决措施，我对课程理论的学习进入了半知半解的状态，有了一定的认识、了解、感悟，通过听讲座我对书本的理论又有了进一步的认识，可感悟有了进一步的提升。对比自己本学期所学到的知识及能力，感觉自己再具体提出相关解决措施的时候，没办法更好的调研、分析，得出解决的方案，理论与实际的两者结合不够，没办法列出更为具体且行的方式以解决问题，提出方案的可操作性都有待提升。

自己学习方面的转变由只是老师讲解，转变到了自己主动去了解、学习。通过自己上网下载相关案例，学习更多的东西。这就是我这学期有学习进步的地方。

不足之处：由于是第一次听这一类的讲座，自己没办法去了解到哪些途径与方法能够更好的解决我们的问题。通过本学期的学习，我明显的感觉到了，在看待问题，分析、解决具体问题方面的能力，明显不足，心态上有些急切，很想学习相关方面的具体解决问题的知识，进一步提升自己。

在进一步学习的方面，我希望老师能再强化学生在这方面的意识，旨在合适的时候指出学生的不足和问题，让学生更好的意识到问题，有何途径去更好的解决问题，灌输树立学生们树立这方面的意识或习惯。

学生和老师的沟通不足，导致学生上课没办法更好的与老师所讲解的内容，能有知识。思想或思维上的碰撞，擦出思维碰撞的火花。在讲座之前，老师能先提前跟下节课有关的案例，课后让学生更好的在课前提出相关的问题，讲座上引导学生更好的在课前思考提出相关的问题，讲座上引导学生广泛地参与到思考与讨论中出现了什么问题，为什么会出现问题，怎么去解决问题，为什么要这么去解决问题，如何具体的提出相关可行具体的方案去落实。这样子就能更好地让学生对理论与运用有更深地认识了。

通过这次讲座我不仅学习到了专业知识，也使得我的视野更开阔了，学习能力也提高了。我觉得这是我踏上社会之前收获的一笔财富。

第四篇：学科前沿讲座心得

学科前沿讲座—数据挖掘

近年来，大数据、云计算等非常火热。听了老师所讲的关于《数据挖掘》这块的相关知识讲解，颇有感受。下面就是我听过讲座之后以及查阅资料之后，对数据挖掘的一些认识。

随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，而数据挖掘就是在这样的背景下产生的。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”出潜在的、有价值的知识、模型或者规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等方面的技术。

在听讲座时，老师主要讲解了一下数据挖掘中的有关关联规则、聚类、分类的方法以及相关的算法。老师在讲关联规则时，提到了关于“尿布与啤酒”的故事。一般，按照我们常规思维，这两种东西根本就是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘之后，却可以寻求到这一有价值的规律。从一定程度上可以表明数据挖掘技术的巨大价值。

另外还讲到了关联规则算法---Apriori算法。Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

说到数据挖掘，应该了解数据挖掘包含哪些步骤？第一，要确定研究对象，这是数据挖掘的重要一步。数据挖掘的最后结是不可预测的，但是要探索的问题是很明确的。第二，数据准备阶段。具体包含以下步骤：

1)数据的选择，即搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据

2)数据的预处理，即研究诗句的质量，为进一步分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的种类

3)数据的转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，能否建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

第三，数据挖掘阶段。即对经过预处理的数据进行挖掘，包括分析和预测，关联分析以及聚类分析相关算法等。第四，结果分析阶段，解释并对结果进行评估，通常使用到可视化技术。第五，知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，从而得到有价值的信息。

通过上网查询资料，了解到数据挖掘有一下七种常用方法：

① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别，使用到KNN算法。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。使用到 K-means算法。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

通过听此次学科前沿讲座以及查阅相关资料，对数据挖掘有了一个较为全面的了解。在这个信息化时代，数据挖掘技术是一个发展很迅速的领域，随着数据挖掘技术在各个领域的发展和应用，未来会有很多人投入到数据挖掘技术的学习和研究中来。对我来说，作为一个计算机专业的人，数据挖掘也是我继续关注和学习的一个领域，现在应该学习更多相关的知识，为将来打好基础。

第五篇：学科前沿讲座 心得

学科前沿讲座报告

郝倚天 2011021142

报告人：电子工程学院 张福贵老师 地点：1104 时间：2014年12月1日（星期一）14:00 本次讲座，张老师首先介绍了气象雷达的发展历史，接着介绍了相控阵雷达的相关情况，最后详细介绍了数字信号处理在气象雷达中的应用。

一、气象雷达发展概况

美国在80年代初开始研制全相干脉冲多原普勒天气雷达，1988年开始批量生产，并由此组成的美国下一代天气雷达网(NEXRAD)作为美国气象现代化的重要组成部分开始实施。WSR-88D多普勒天气雷达不仅提高了探测能力，还具备了获取风场信息的功能，并提供了丰富的监测和预警产品。2000年NEXRAD业务布网完成，包括了158部业务雷达，分布在美国本土以及近海和岛屿，雷达间的最大距离为250海里。NEXRAD网的布设，大大提高了对灾害性天气，尤其是暴雨的预报能力，对龙卷形成前奏-中尺度气旋和机场附近的下击暴流的识别具有特殊的能力。上世纪末，美国开始NEXRAD Open System的改进工作，重点在双线偏振技术的引入和数据网络结构的改进。计划在2010年完成WSR-88D雷达的双线偏振雷达改造。

加拿大自1998起的6年时间内完成了“国家多普勒雷达计划”，主要沿人口密集、灾害性天气频发并造成巨大灾害的海岸线布设了30部多普勒雷达，其中11部多普勒雷达是完全新建的，其余19部则是原有的常规雷达翻建成具有多普勒雷达功能的。雷达的有效探测距离为240 km，多普勒模式下为120 km。目前加拿大正在进行将多普勒模式下的作用距离加大到240 km的技术开发。雷达网的建成，使得对龙卷的预报从几乎不可能到提前15~20 min，对风暴位置和雨雪量级做出了比以前更为准确的预报。欧洲国家由于国土紧密相连，采取联合方式建立雷达网，使雷达探测资料在天气预报中得到充分利用。从1970年代后期，欧盟COST-72(Cooperative in Science and Technology Project 72)项目开始实施并持续了6年，至1980年代中后期的COST-76项目，欧洲形成了世界上两大雷达网之一，共有130多部雷达，其中一半具有多普勒雷达能力，并建立了风廓线雷达网，进行欧洲大面积降水监测和风廓线观测。COST717项目的主要目的是对先进的雷达信息进行评估、演示和记录，如将径向速度、垂直风廓线、反射率、估算出的降水等作为参数，对数值天气预报和水文模式进行评估。

二、相控阵天气雷达

相控阵多普勒天气雷达，主要优势是可以提高获取资料的时间分辨率、进一步提高探测能力。一般雷达均基于机械扫描体制，这种扫描方法一般在6 min内完成14层的扫描，对于快速变化的中小尺度天气过程如冰雹、龙卷、微下击暴流、风切变等过程，用这种传统的方法很难同时满足高时空分辨探测天气过程三维结构和发展演变的需求。

相控阵天气雷达快速而精确地转换波束的能力使该雷达能够在1 min内完成全空域的扫描，同时获取大量的气象信息。所采用的阵列天线是由大量相同的辐射单元组成的孔径，每个单元在相位和幅度上是独立控制的，能得到精确可预测的辐射方向图和波束指向。若干个固态发射机通过功分网络将能量分配到每个天线单元，移相网络又控制每个天线单元的初相位，通过大量独立的天线单元将能量辐射出去并在空间进行功率合成。接收时，各天线单元将接收到的目标回波信号进行相位相加进入接收机。回波信号经接收机放大、滤波后进入信号处理机进行多种模式的信号处理。对信号处理机提取的气象数据进行二次处理得到气象预报需要的气象要素资料。相控阵天气雷达具有常规天气雷达所不具有的许多优点：可以实现跳跃式电扫描波束和天线方向图形状的自适应控制，从而实现多功能探测能力；可充分地将雷达时间和能量资源应用于微弱目标探测能力、目标数据率、分辨率、精度等等技术性能上，因而具有能对付多目标、机动性强、反应时间短、功能多、数据率高、抗干扰能力强、可靠性高等特点。相控阵雷达跟踪孤立的目标是成熟的，但相控阵天气雷达对分布体目标的强度场和速度场的探测能力有待研究；即使是技术上可行，相控阵天气雷达的阵面天线造价十分昂贵，近期在发展中国家难以实现业务化和组网。

三、数字信号处理的应用

雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号（时间上连续，幅度上可为任意实数值）。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号（时间上离散，幅度上分层），然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。

同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量（或称吞吐率、解题率）极大。

数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号,从原理上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信－噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延（距离）的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。

数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。这一类型的模拟处理用线性常系数微分方程描述，从而可以用傅里叶级数或傅里叶变换求解。同样，这一类型的数字处理可以采用线性常系数差分方程描述,从而可以用Z变换或离散傅里叶变换求解。

采用状态变量法解决线性时变型数字处理的分析问题效果较好。这种方法尤其适用于利用电子计算机进行仿真分析。关于含有非线性性质的数字处理，只能对特定问题进行计算机仿真计算，而不能应用叠加原理。

信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者；采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。