狗怎么测排卵期最准确(20篇)

电脑每次开机时间都显示不对是怎么回事?

现在我们不管是工作还是娱乐，面对的最多的就是电脑，所以电脑上面的时间对我们来说很重要，要是每次开机都要调整时间这是一件很麻烦的事。

下面，我们就来看看如何让电脑时间准确报时。

1、电脑只关机，不断电，这样关机后，主板的cmos还是通电的，这样下次开机时间还是正常的。

2、更换cmos电池，cmos电池是纽扣电池，打开机箱就会看到cmos电池。

推动拨片电池就会掉出来。然后在压入新电池就可以了。

这样电脑再次开机就不会再出现时间恢复默认的情况了。

在日常工作中，在表示时间点时，经常使用英文字母am、pm代替上午、下午，不知道大家理解的咋样，那么am pm有哪些使用方法呢？

为方便大家理解及实用，此处先作备注说明：

1、am与pm是使用12小时制时区分上午和下午所用；am是指夜里12时到中午12时，用24小时制表示是指00：00-12：00，pm是指中午12时到夜里12时，用24小时制表示是指12：00-24：00。

2、备注说明：12小时制是一个时间规则，把一天24小时分为两个时段，分别为上午，am表示中午之前和 下午pm表示中午之后。

am pm的使用方法：

1、am（标准写法为a.m.）：after midnight（午夜之后，即上午）

2、 pm（标准写法为p.m.）：prior to midnight （中午之后，即下午）

am与pm与表示时间的数字连用，且置于数字之后；若使用am与pm的讲法，则中午12点为12：00pm；晚上12点为12：00am。

am与 pm可以与表示时间的数字连用，也可以单独使用。

排卵期顾名思义就是排卵子的一个时期，这个时候是最容易受孕的，那么排卵期的症状有哪些?接下来请跟着小编了解吧。

女性排卵期的变化

1、对男性更有吸引力

有试验将若干男性分为两组，一组是闻排卵期女性T恤的男性，另一组是闻没有排卵的女性T恤的男性，结果发现，前者男性体内的睾丸激素含量要比后者高。睾丸激素水平高，则发生浪漫求爱的可能性更大。

2、声调更高

除了以上所说的形貌和味道方面的变化，研究显示，女性接近排卵期，声音会变尖。排卵前和排卵期间，女性音调达到最高。目前，有专家正在试图摸索出音调变高是否更能吸引男性。

3、排卵期的女性更招蚊子

研究证明，蚊子对排卵期女性的兴趣不在于她们的血液是否香甜，而在于她们血液中几近饱和的脂肪。研究显示，除了对排卵期的女性情有独钟外，蚊子还会对那些血液中胆固醇含量较高的人(不分男女)表现出极大的兴趣。但遗憾的是，科学家们目前尚不能解释蚊子是怎样嗅出人体内胆固醇含量高低的。

4、最有创造性

这个时段最适合做一些创造性活动，因为这时候你的脑子最活跃。研究认为，随着体内雌激素水平的升高，人的认知能力也随着升高。如果你的周期是28天，那么你在第12天到第14天时大脑最好用，短时记忆力也最强。把重要的会议和谈判都安排在这段时间进行，你的反应比平时更快，工作效率更高。

排卵期的征兆

一、精力充沛

在排卵期到来的时候，女性会更加具有魅力及自信。研究显示，因为排卵期间的女性体内雌、孕激素水平变化，所以此时更具有魅力。从心理上来说，此时的女性可能会有增强自身吸引力的需要，因此打扮上也格外用心，看起来就更为性感了。

二、欲望强烈

女性在排卵期食欲会下降但是欲望却会意外的高涨。首先如果有孕育计划的话，心理上会产生强烈的渴望，此时的需求也是最高的，因为有着渴望受孕的心理需求。另一方面，排卵期，女性自身身体会散发出希望怀孕的生理性信号，是人体的本能反应之一。

三、白带增多

白带多为无色无味的粘液，主要是起到湿润阴道、排泄废物、抑制病原菌生长的作用。排卵期的女性白带会明显的增多，呈稀薄乳白色，若用手纸擦时会发现鸡蛋清样条状黏液。这是因为排卵期，宫颈在雌、孕激素作用下，宫颈口开张并且会分泌大量粘液，如蛋清样，粘稠度最小，排卵结束后，粘液会迅速减少，变稠。

四、体温升高

若女性排卵功能正常，则其基础体温会在排卵前后随着孕激素的分泌呈现高低不同变化。研究显示，排卵期间，雌激素大量分泌，基础体温会上升0.5°C左右，有的女性朋友会出现发低烧的感觉。因此女性也可以依据每天早晨的基础体温变化来推断自己的排卵期。

五、下腹微痛

月经来潮可能会出现痛经症状，而排卵期也会出现轻微的下腹疼痛，这叫排卵痛。有时也会伴随一定的胸部胀痛，但是排卵痛一般并不明显，大约有1/3妇女有排卵痛。这是因为女性排卵时，体内前列腺素的增加，卵泡液腔的压力增大，卵巢表面要发生破裂使卵子排出，这一破裂的过程对一些敏感的妇女会产生下腹疼痛。有时为激烈疼痛或持续性钝痛，可持续6-12小时。

人们生活资本的提高让人们现在更加的偏向于各种的投资，人们往往会拿出一部分资金来进行各种的理财产品购买，帮助自己的财富进行充足的积累，像期货、股票、基金等的投资回报率很高，所以被人们比较偏爱，而这些都需要关注走势情况，那么kdj怎么看比较准确呢?

kdj是一种用于进行数据分析的随机指标，往往能够直接的反应出数据的变化形式来，通常用于股票、期货原油等投资产品的指数分析，人们对于投资来说都需要一个合理的参考数据，而kdj很好的帮助人们解决了对于线性指标的观察，直观的反应了投资产品的好坏。

Kdj根据D线指标的指向买入卖出更加的准确，往往当D线由下转上时是很好的买入时机，而当其由上转下时是很好的卖出时机，对于投资来说要很好的掌握住买入卖出的时机，这样就能够很好的帮助自己准确的投资了，减少了自己投资的风险程度，投资的风险还是很高的，如果投资的话建议使用闲置资金合理的进行投资，千万不要贪图利益而昏了头脑。

tikker推出的这款死亡手表让很多人都非常的好奇，这款手表号称是可以进行生命倒计时记录的，号召大家珍惜现在的时光，一推出就受到了很多的关注，我们一起来看看这款死亡手表的记录到底准确吗？

死亡手表是真的吗

死亡手表会根据你的身体健康状况和生活习惯对于你的生命做出科学的预测，其实主要目的还是提醒人们珍惜当下的生活。

这种手表被称作“死亡手表”，是由瑞典发明家弗雷德里克·科尔廷创制的。不过非但不恐怖，科尔廷反而称这种手表为“幸福手表”，并说设计初衷是帮助人们更好地享受生命，珍惜剩下的时光。在科尔滕公布的设计效果图中，“死亡手表TIKKER”是一款外款相当简约的电子表，硕大的圆形屏幕上显示了三行数字，第一行是用户剩余的年月日，第二行是时分秒，第三行则是正常的时间。

死亡手表准确吗

关于死亡手表准不准确呢?没有准确的说法，是个估值，人生是个变数，不是常数，还有生活中的许多突发事件没有预估的。最重要是看你怎么看待而已。死亡手表他有3行显示时间的，第一行是你的剩余时间的年月日，第二行是你剩余时间的时分秒，最后一行当然是当地时间啦，手表离不开显示时间的，如果没有查阅时间这个功能，那就不叫表了。每当想看时间的时候都会看到你的倒计时，时时刻刻在手边上提醒着你!

死亡手表预测原理

用户在使用TIKKER之前首先需要填写一张表格，详细说明自己的病史、年龄、是否抽烟、喝酒以及是否经常运动等资料，根据这些资料TIKKER能够计算出用户的大致寿命，然后据此减去用户的年龄，从而得到了用户离死期还有多久的数据，并开始在手表上进行“倒计时”。另外，有吸烟、酗酒、吸毒的癖好，以及患有癌症、糖尿病、严重肥胖症、心脏病、家族遗传病等疾病，都会给寿命预测减分。这些资料收集起来以后会被提交到电脑中，由一款专门设计的软件来计算生命的长度值。不过这个数据还不是最后的权威数据，最后会由专家复审，纠正预测偏差较大的数据，确保预测的权威性。

所以就是这样的过程，这样是不是感觉健康很重要，所以有的人会说他是”幸福之表“!

死亡手表佩戴注意事项

1.戴手表时，手上的汗水对表壳有腐蚀性，应经常用软布抹去汗水或垫上塑料表托，以防止其被汗水侵蚀。

2.不要随意打开表后盖，以免尘埃进入机芯影响手表的正常工作。

3.不要将手表放在有樟脑丸的衣柜内，以免表油变质。

4.不要将手表放在音响、电视机上，以免磁化。

5.长期存放不戴的手表，应每月定期上发条一次，自动机芯的手表则应轻轻来回摆动几分钟或戴在手腕上一段时间使其自动上紧发条。使零件不致长期处于静止状态，以保证表机的运转性能。

随着排卵期的临近，分泌物也增多，并呈水样透明清亮，女性会感到阴部潮湿滑溜，分泌物拉丝性高。这种阴道分泌物增多一般持续2～3天，是女性最易受孕的时间。那么备孕女性排卵期分泌物是怎样变化的呢？下面就跟着小编一起来看一下吧！

备孕女性排卵期分泌物是怎样变化的

排卵前期，卵巢主要分泌雌激素，分泌量逐渐增多，在它的作用下，宫颈粘液量也渐渐增加，且越来越稀薄、透亮。使月经周期后一直较干燥的下身会逐渐变得潮湿。

排卵期，雌激素分泌达高峰，宫颈粘液量也最多，韧性也最大，经常有带状的清亮粘液流出，有时可拉得很长，此时妇女下身最潮湿，当带状白带流出时，会有一种滑腻感。它不同于阴道炎和子宫颈糜烂引起的白带增多。前者清澈透亮，没有气味，其中95%以上为水分;后者黄色浓性或干酪块状，并使阴部奇痒难受，还常有臭味。排卵期宫颈粘液大量分泌持续约2至3天，也就是下身最感潮湿的时间。

排卵期后，卵巢分泌激素孕酮，它阻止宫颈粘液大量分泌，所以白带减少，下身也就干燥多了，约经10天左右，月经周期就来潮了。有时在月经周期来前1—2天，白带又稍许增多，这主要是阴道的脱落上皮，宫腔分泌物和细菌，而不是粘性的宫颈粘液。

不过要知道的是，排卵期分泌物的变化，有的女性比较明显，有的不明显，黏液不明显改变不会直接影响受孕。

币圈深度参与者和holder获得更高收益, 而不是trader，这或许是我们的错觉，因为加密货币资产天然适合种套利高频机器人交易。

虽然像我们这些有点信仰又不是老炮的散户韭菜，对交易技术指标有点不屑。但面对币价波动，我们也不那么佛系，价格涨跌或多或少扰乱我们的情绪。

而对于币价的预测或感觉，仅凭社交情绪。本文从大量的技术，交易，社交情绪指标通过各种深度学习算法得出的结论是，综合技术，交易，社交情绪指标的深度学习结果对预测币价比单一指标要好。而Github和Reddit的基于技术开发人员的情绪指标更具有参考价值。

虽然这不一定正确更不是真理，毕竟深度学习算法和数据都可能有问题。然而这足足30来页的论文足已令我们恐惧，如今能用到如此高深的算法和有如此开放丰富的数据对加密资产交易预测，我们散户韭菜如何是好？

也许只有做好个人功课。我们为什么要投资这个项目？我们如何能为项目贡献？我如何才能不在乎币价？

摘要

由于加密货币市场的高波动性和新机制的存在，预测加密货币的价格是一项众所周知的艰巨任务。在这项工作中，我们重点研究了2017-2020年期间两种主要加密货币以太坊和比特币。通过比较四种不同的深度学习算法（多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和注意长短期记忆（ALSTM））和三类特征，对价格波动的可预测性进行了综合分析。特别是，我们考虑将技术指标（如开盘价和收盘价）、交易指标（如移动平均线）和社交指标（如用户情绪）作为分类算法的输入。我们比较了一个仅由技术指标组成的受限模型和一个包括技术、交易和社交媒体指标的非受限模型。结果表明，不受限制的模型优于受限制的模型，即包括交易和社交媒体指标，以及经典的技术变量，使得所有算法的预测精度都有显著提高。

1 简介

在过去十年中，全球市场见证了加密货币交易的兴起和指数增长，全球每日市值达数千亿美元（截至2021年1月达到约1万亿美元）。

最近的调查显示，尽管存在价格波动和市场操纵相关的风险，但机构投资者对新加密资产的需求和兴趣仍在飙升，原因是这些资产的新特性以及当前金融风暴中潜在的价值上升。

繁荣和萧条周期往往由网络效应和更广泛的市场采用引起，使价格难以高精度预测。关于这一问题有大量文献，并提出了许多加密货币价格预测的定量方法[13，15–18]。加密货币的波动性、自相关和多重标度效应的快速波动也得到了广泛的研究[22]，同时也研究了它们对初始硬币发行（ICO）的影响[10，11]。

文献中逐渐出现的一个重要考虑因素是加密货币交易的“社会”的相关性。区块链平台的底层代码在Github上以开源方式开发，加密生态系统的最新添加内容在Reddit或Telegram的专业频道上讨论，Twitter提供了一个经常就最新发展进行激烈辩论的平台。更准确地说，已经证明，情绪指数可以用来预测价格泡沫[5]，而且从Reddit专题讨论中提取的情绪与价格相关[28]。

开源开发在塑造加密货币的成功和价值方面也扮演着重要的角色[21,25,27]。特别是，Bartolucci et al.[2]之前的一项工作（这项工作是其扩展）表明，从开发人员对Github的评论中提取的情绪时间序列与加密货币的回报之间存在格兰杰因果关系。对于比特币和以太坊这两种主要的加密货币，还显示了如何将开发者的情绪时间序列纳入预测算法中，从而大大提高预测的准确性。

在本文中，我们使用深度学习方法进一步扩展了以前对价格可预测性的研究，并将重点放在按市值最高的两种主要加密货币，比特币和以太坊。

我们通过将准时价格预测映射到一个分类问题来预测价格变动：我们的目标是一个具有两个独特类别的二元变量，向上和向下的变动，表示价格上涨或下跌。下面我们将比较四种深度学习算法的性能和结果：多层感知器（MLP）、多变量注意长短时记忆完全卷积网络（MALSTMFCN）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）。

我们将使用以下类别的（财务和社会）指标作为输入：（i）技术指标，如开盘和收盘价格或成交量，（ii）交易指标，如根据价格计算的动量和移动平均线，（iii）社交媒体指标，即从Github和Reddit评论中提取的情绪要素。

对于每一个深度学习算法，我们考虑一个按小时和按每天频率的受限和非受限数据模型。受限模型由比特币和以太坊的技术变量数据组成。在无限制模型中，我们包含了Github和Reddit的社交媒体指标和技术、交易变量。

在所有四种深度学习算法中，我们都能证明无限制模型优于限制模型。在每小时数据频率下，将交易和社交媒体指标与经典技术指标结合起来，能提高比特币和以太坊价格预测的准确性，从限制模式的51-55%提高到非限制模式的67-84%。对于每日频率分辨率，在以太坊的情况下，使用限制模型实现最精确的分类。相反，对于比特币而言，仅包括社交媒体指标的无限制模式实现了最高的性能。

在下面的部分中，我们将详细讨论实现的算法和用于评估模型性能的引导验证技术。

本文的结构如下。在第2节中，我们详细描述了使用的数据和指标。在第三节中，我们讨论了实验的方法。在第4节中，我们介绍了研究结果及其意义，在第5节中，我们讨论了本研究的局限性。最后，在第6节中，我们总结了我们的发现并概述了未来的发展方向。

2 数据集：技术和社交媒体指标

本节讨论数据集和用于实验的三类指标。

2.1 技术指标

我们以每小时和每天的频率对比特币和以太坊价格时间序列进行了分析。我们从加密数据下载web服务中提取的所有可用技术变量，特别是来自Bitfinex.com网站交易数据服务。我们考虑了过去4年，从2017/01/01到2021/01/01，共35,638个小时的观测值。

在我们的分析中，我们将技术指标分为两大类：纯技术指标和交易指标。技术指标指的是开盘价和收盘价等“直接”的市场数据。交易指标是指移动平均线等衍生指标。

技术指标如下:

收盘价：加密货币在交易期间的最后交易价格。

开盘价：加密货币在交易期开始时首次交易的价格。

最低：加密货币在一个交易周期内交易的最低价格。

最高：加密货币在交易期间交易的最高价格。

交易量：完成的加密货币交易数量。

表1和表2显示了技术指标的汇总统计数字。在图1和图2中，我们还显示了技术指标的历史时间序列图。

根据对这些技术指标，可以计算交易指标，如移动平均值。更准确地说，我们使用StockStats Python库来生成它们。

我们使用了36个不同的交易指标，如表4所示。滞后值表示以前的值（t−1，t−n）用作输入。窗口大小表示用于在时间t评估指标的先前值的数目，例如，为了计算时间 t 的ADXRt，我们使用ADXt−1，…，ADXRt−10，十个先前值。

我们在这里提供五个主要交易指标的定义。

简单移动平均（SMA）：加密货币在某一时期（称为时间段）收盘价的算术平均值。

加权移动平均（WMA）：移动平均计算，为最新的价格数据赋予更高的权重。

相对强度指数（RSI）：是衡量近期价格变化幅度的动量指标。它通常用于评估股票或其他资产是否超买或超卖。

价格变化率（ROC）：衡量当前价格与一定时期前价格之间的百分比变化。

动量：是价格的加速率，即价格变化的速度。这一措施对于确定趋势特别有用。

平衡成交量（OBV）：是基于资产交易量的技术动量指标，用于预测股价变化。

表3和表5显示了所考虑的分析期间的交易指标统计数字。在图3和图4中，我们可以在历史时间序列图中看到相同的交易指标。下一节将使用技术和交易指标来创建价格分类模型。

2.2 社交媒体指标

本节描述了社交媒体指标的时间序列是如何分别从以太坊和比特币开发者对Github的评论和用户对Reddit的评论构建的。特别是，对于Reddit，我们考虑了表6中列出的四个子Reddit通道。考虑的时间段为2017年1月至2021年1月。

从Github for Ethereum中提取的开发人员注释和从Reddit r/Ethereum中提取的用户注释的示例可以在表7和表8中看到。如本例所述，与评论相关的情绪的定量度量是使用最先进的文本分析工具计算的（下面将进一步详述）。为每条评论计算的这些社交媒体指标是情感，如爱（L）、快乐（J）、愤怒（A）、悲伤（S）、VAD（效价（Val）、支配（Dom）、唤醒（Ar））和情感（Sent）。

2.3 通过深度学习评估社交媒体指标

我们使用深度、预训练的神经网络从BERT模型[8]中提取社交媒体指标，称为双向编码器表示。BERT和其他转换器编码器结构已经成功地运行在自然语言处理（NLP）中的各种任务，代表了自然语言处理中常用的递归神经网络（RNN）的发展。他们计算适合在深度学习模型中使用的自然语言的向量空间表示。BERT系列模型使用Transformer编码器体系结构在所有标记前后的完整上下文中处理输入文本的每个标记，因此得名：Transformers的双向编码器表示。BERT模型通常是在一个大的文本语料库上进行预训练，然后针对特定的任务进行微调。这些模型通过使用一个深度的、预先训练的神经网络为自然语言提供了密集的向量表示，较换器结构如图5所示。

转换器基于注意力机制，RNN单元将输入编码到一个隐藏向量ht，直到时间戳t。后者随后将被传递到下一个时间戳（或者在序列到序列模型的情况下被传递到转换器）。通过使用注意力机制，人们不再试图将完整的源语句编码成一个固定长度的向量。相反，在输出生成的每个步骤中，允许解码器处理源语句的不同部分。重要的是，我们让模型根据输入的句子以及到目前为止它产生了什么来学习要注意什么。

Transformer体系结构允许创建在非常大的数据集上训练的NLP模型，正如我们在这项工作中所做的那样。由于预先训练好的语言模型可以在特定的数据集上进行微调，而无需重新训练整个网络，因此在大数据集上训练这样的模型是可行的。

通过广泛的预训练模型学习的权重，可以在以后的特定任务中重用，只需根据特定的数据集调整权重即可。这将允许我们通过捕获特定数据集的较低层次的复杂性，利用预先训练的语言模型通过更精细的权重调整所学到的知识。

我们在Transformer包中使用Tensorflow和Keras Python库来利用这些预训练神经网络的功能。特别地，我们使用了BERT基案例预训练模型。图6显示了用于训练用于提取社交媒体指标的三个NN分类器的体系结构设计。此图显示了用于训练最终模型的三个gold数据集，即Github、Stack Overflow和Reddit。

特别是，我们使用了一个情感标签数据集，该数据集由从Stackoverflow用户评论中挖掘出来的4,423条帖子组成，用于训练Github的情感模型：两个平台上的评论都是使用软件开发人员和工程师的技术术语编写的。我们还使用了来自Github的4,200个句子的情感标记数据集[23]。最后，我们使用了一个情感标签数据集，其中包含超过33K个标签Reddit用户的评论.

表9、10和11显示了情绪和情绪分类在两个不同数据集Github和Reddit上的性能。

2.3.1 Github上的社交媒体指标

比特币和以太坊项目都是开源的，因此代码和贡献者之间的所有交互都可以在GitHub上公开获得[26]。积极的贡献者不断地打开、评论和关闭所谓的“问题/issue”。问题是开发过程的一个元素，它包含有关发现的bug的信息、关于代码中要实现的新功能的建议、新特性或正在开发的新功能。它是跟踪所有开发过程阶段的一种优雅而有效的方法，即使在涉及大量远程开发人员的复杂和大型项目中也是如此。一个问题可以被“评论”，这意味着开发人员可以围绕它展开子讨论。他们通常会对某一特定问题添加评论，以强调正在采取的行动或就可能的解决方案提出建议。发布在GitHub上的每个评论都有时间戳；因此，可以获得准确的时间和日期，并为本研究中考虑的每个影响度量生成一个时间序列。

对于情绪分析，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，因为情绪分析算法是根据从Apache软件基金会的Jira问题跟踪系统中提取的开发人员评论进行训练的，因此在Github和Reddit的软件工程领域和上下文中（考虑选定的子Reddit）。该分类器可以分析出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。

Valence（效价）、Arousal（积极程度）、Dominance（优势度）就是所谓的VAD代表了概念化的情感维度，分别描述了受试者对特定刺激的兴趣、警觉性和控制感。在软件开发的上下文中，VAD度量可以表示开发人员对项目的参与程度，以及他们完成任务的信心和响应能力。Warriner等人[30]创建了一个参考词典，其中包含14000个英语单词，其VAD分数可用于训练分类器，类似于Mantyla等人[20]的方法。在[20]中，他们从70万份Jira问题报告中提取了VAD指标，其中包含超过200万条评论，并表明不同类型的问题报告（例如，功能请求vs bug）具有情绪变化。相比之下，问题优先级的增加通常会增加Arousal（积极程度）。

最后，使用2.3中解释的BERT分类器和类似研究中使用的公共数据集[3,4]对情绪进行测量。该算法从正（1）、中性（0）和负（-1）三个层次提取短文本中表达的情感极性。

我们的分析主要集中在三类情感指标上：情感（爱、喜、怒、悲）、VAD（效价、积极程度、优势度）和情感。正如我们在第2.3节中指定的，我们使用定制的工具从每个影响度量类的注释文本中提取它。

一旦为所有评论计算了影响度量的数值（如表7和表8中的示例所示），我们就会考虑评论时间戳（即评论发布的日期）来构建相应的社交媒体时间序列。情感时间序列是根据所考虑的时间频率（每小时和每天）在每小时和每天聚合多个评论的情感和情绪。

对于给定的社交媒体指标（例如愤怒）和特定的时间频率，我们通过平均当天发布的所有评论的影响度量值来构建时间序列。

在表12和13中，我们分别详细报告了两种加密货币的社会指标时间序列的汇总统计数据。我们还在图7和图8中分别报告了比特币和以太坊的所有社交媒体指标的时间序列

2.3.2 测量Reddit的影响度量

社交媒体平台Reddit是一个美国社交新闻聚合、网络内容评级和讨论网站，每月访问量约80亿次。在英语国家，尤其是加拿大和美国，它是一个最受欢迎的社交网络。几乎所有的信息都是用英语写的，少数是用西班牙语、意大利语、法语和德语写的。

Reddit构建在多个子Reddit之上，每个子Reddit都致力于讨论特定的主题。因此，主要的加密货币项目有特定的子项。对于这项工作中的每一种加密货币，分析了两个子项，一个是技术性的，一个是交易相关的。在选项卡中，被考虑的子项。如图所示，对于每个subreddit，我们收集了从2017年1月到2021年1月的所有评论。

对于情感检测，我们使用2.3中解释的BERT分类器，该分类器使用由Ortu等人[24]开发并由Murgia等人[23]扩展的公共Github情感数据集进行训练。这个数据集特别适合我们的分析，如前一节所述。

该分类器可以检测出爱、愤怒、喜悦和悲伤，F1得分接近0.89。对于VAD指标，我们使用了2.3.1中相同的方法，而对于情绪，我们使用了之前的方法，即BERT深度学习算法，该算法使用了一个公共黄金数据集进行训练，用于在最大和知名的共享数据集的web平台上提供的Reddit评论Kaggle.com.

表14和16以及图9和11显示了这两个比特币子Reddits的统计数据和时间序列，

而表17和15以及图10和12显示了这两个以太坊子Reddits的统计数据和时间序列。

2.4 价格变动分类

目标变量是一个二进制变量，下面列出了两个唯一的类。

上涨：这个类，标记为向上，编码为1，表示价格上涨的情况。

下跌：此类标记为向下并用0编码，表示价格下跌的情况。

图13显示了每小时和每日频率的类分布和数据集，突出显示了我们在每小时频率的情况下处理的是相当平衡的分类问题，在每日频率的情况下处理的是稍微不平衡的分类问题。

表18显示了上涨下跌实例的详细信息，比特币的实例分别为48%、5%和51.5%，以太坊的实例分别为49%、8%和50%、2%。对于每日频率，比特币为44%、8%和55.2%，以太坊为48%、5%和51%、5%。对于比特币的日频率，我们有一个稍微不平衡的分布向上类，在这种情况下，我们将考虑f1分数连同准确性，以评估模型的性能。

2.5 时间序列处理

由于我们使用的是有监督学习问题，我们准备我们的数据有一个向量的x输入和y输出与时间相关。在这种情况下，输入向量x称为回归量。x输入包括模型的预测值，即过去的一个或多个值，即所谓的滞后值。输入对应于前面章节中讨论的选定特征的值。目标变量y是二进制变量，可以是0或1。0（down）实例表示价格向下跌。当时间t的收盘价与时间t+1的开盘价之差小于或等于0时，获得时间t的0实例。1（up）实例表示价格向上，即价格上涨情况。当时间t的收盘价与下一时间步t+1的开盘价之差大于0时，得到1实例。我们考虑了两个时间序列模型：

受限：输入向量x仅包含技术指标（开盘、闭盘、最高、最低、交易量）。

无限制：输入向量x由技术、交易和社交媒体指标组成。

对于限制模型和非限制模型，我们对每个指标使用1个滞后值。这种区分的目的是确定和量化回归向量中添加的交易和社交媒体情绪指标是否会有效改善比特币和以太坊的价格变化分类。

3 方法论

本节描述了我们分析中考虑的深度学习算法，然后讨论了超参数的微调。

3.1多层感知器

多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络（ANNs），具有多层感知器和典型的激活函数的特点。

最常见的激活功能有：

其中Vi是输入的加权向量。

MLP包含三个主要节点类别：输入层节点、隐藏层节点和输出层节点。除了输入节点外，神经网络的所有节点都是使用非线性激活函数的感知器。MLP不同于线性感知器，因为它具有多层结构和非线性激活函数。

一般来说，MLP神经网络对噪声有很强的抵抗能力，并且在缺失值时也能支持学习和推理。神经网络对映射函数没有很强的假设，很容易学习线性和非线性关系。可以指定任意数量的输入特征，为多维预测提供直接支持。可以指定任意数量的输出值，为多步甚至多变量预测提供直接支持。基于这些原因，MLP神经网络可能对时间序列预测特别有用。

在深度学习技术的最新发展中，整流线性单元（ReLU）是一种分段线性函数，经常被用来解决与sigmoid函数相关的数值问题。ReLU的例子是在-1和1之间变化的双曲正切函数，或者在0和1之间变化的logistic函数。这里第i个节点（神经元）的输出是yi，输入连接的加权和是vi。

通过包含整流器和softmax函数，开发了替代激活函数。径向基函数包括更高级的激活函数（用于径向基网络，另一类监督神经网络模型）。

由于MLPs是完全连接的架构，因此一层中的每个节点用特定的权重wi，j连接到下一层中的每个节点。神经网络的训练采用有监督的反向传播法和最优化方法（随机梯度下降法是一种广泛使用的方法）。数据处理后，感知机通过调整连接权值进行学习，这取决于输出中相对于预期结果的误差量。感知器中的反向传播是最小均方（LMS）算法的推广。

当第n个训练样本呈现给输入层时，输出节点j中的误差量为ej（n）=dj（n）−yj（n），其中d是预测值，y是感知器应生成的实际值。然后，反向传播方法调整节点权重以最小化等式（2）提供的整个输出误差：

使用公式（3）中的梯度下降法进一步计算每个节点权重的调整，其中yi是前一个神经元的输出，η是学习率：

参数η通常被设置为权值收敛到响应和响应周围振荡之间的权衡。

感应局部场vj变化，可以计算其导数：

式中，φ′是上述激活函数的导数，激活函数本身不变。当修改隐藏节点的权重时，分析更为困难，但可以证明，相关的量是等式（4）中所示的量。该算法表示激活函数的反向传播，如等式（4）所示，取决于表示输出层的第k层的权重的调整，而该调整又取决于隐藏层权重的激活函数的导数。

3.2 长短期记忆网络

长短期记忆网络是递归神经网络（RNN）的一种特殊形式，能够捕捉数据序列中的长期依赖关系。RNN是一种具有特定拓扑结构的人工神经网络，专门用于识别不同类型数据序列中的模式：例如，自然语言、DNA序列、手写、单词序列或来自传感器和金融市场的数字时间序列数据流[12]。经典的递归神经网络有一个显著的缺点，那就是它们不能处理长序列和捕捉长期的依赖关系。RNN只能用于具有短期内存依赖性的短序列。LSTM是用来解决长期记忆问题的，它是直接从RNN派生出来的，用来捕获长期的依赖关系。LSTM神经网络以单元为单位组织，通过应用一系列运算来执行输入序列变换。内部状态变量在从一个单元转发到下一个单元时由LSTM单元保留，并由所谓的操作门（忘记门、输入门、输出门）更新，如图16所示。所有三个门都有不同且独立的权值和偏差，因此网络可以了解要维持多少以前的输出和电流输入，以及有多少内部状态要传递给输出。这样的门控制有多少内部状态被传输到输出，并且与其他门的操作类似。LSTM单元包括：

1 单元状态：这个状态带来整个序列的信息，并代表网络的内存。

2 遗忘门：它过滤从以前的时间步中保留的相关信息。

3 输入门：它决定从当前时间步添加哪些相关信息。

4 输出门：它控制当前时间步的输出量。

第一步是忘记门。这个门将过去的或滞后的值作为输入，并决定应该忘记多少过去的信息以及应该保存多少。先前隐藏状态的输入和当前输入通过sigmoid函数传输到输出门。当可以忘记该信息时，输出接近0，而当要保存该信息时，输出接近1，如下所示：

矩阵Wf和Uf分别包含输入连接和循环连接的权重。下标f可以表示忘记门。xt表示LSTM的输入向量，ht+1表示LSTM单元的隐藏状态向量或输出向量。

第二个门是输入门。在这个阶段，单元状态被更新。先前的隐藏状态和当前输入最初表示为sigmoid激活函数的输入（值越接近1，输入越相关）。为了提高网络调谐，它还将隐藏状态和电流输入传递给tanh函数，以压缩−1和1之间的值。然后将tanh和sigmoid的输出逐元素相乘（在下面的公式中，符号*表示两个矩阵的逐元素相乘）。等式6中的sigmoid输出确定了要从tanh输出中保留的重要信息：

单元状态可以在输入门激活之后确定。接下来，将上一时间步的单元状态逐元素乘以遗忘门输出。这会导致在单元格状态下，当值与接近0的值相乘时，忽略值。输入门输出按元素添加到单元状态。方程7中的新单元状态是输出：

最后一个门是输出门，它指定下一个隐藏状态的值，该值包含一定量的先前输入信息。在这里，当前输入和先前的隐藏状态相加并转发到sigmoid函数。然后新的细胞状态被转移到tanh函数。最后，将tanh输出与sigmoid输出相乘，以确定隐藏状态可以携带哪些信息。输出是一个隐藏的新状态。新的单元状态和新的隐藏状态然后通过等式8移动到下一阶段：

为了进行这一分析，我们使用Keras框架[7]进行深度学习。我们的模型由一个堆叠的LSTM层和一个密集连接的输出层和一个神经元组成。

3.3 注意机制神经网络

注意函数是深度学习算法的一个重要方面，它是编码器-译码器范式的扩展，旨在提高长输入序列的输出。图16显示了AMNN背后的关键思想，即允许解码器在解码期间有选择地访问编码器信息。这是通过为每个解码器步骤创建一个新的上下文向量来实现的，根据之前的隐藏状态以及所有编码器的隐藏状态来计算它，并为它们分配可训练的权重。通过这种方式，注意力技巧赋予输入序列不同的优先级，并更多地关注最重要的输入。

编码器操作与编码器-解码器混合操作本身非常相似。每个输入序列的表示在每个时间步确定，作为前一时间步的隐藏状态和当前输入的函数。

最终隐藏状态包括来自先前隐藏表示和先前输入的所有编码信息。

注意机制和编解码器模型之间的关键区别在于，对于每个解码器步骤t，计算一个新的背景向量c（t）。我们如下进行以测量时间步长t的上下文向量c（t）。首先，对于编码器的时间步长j和解码器的时间步长t的每个组合，使用等式（9）中的加权和来计算所谓的对齐分数e（j，t）：

Wa、Ua和Va是这个公式中的学习权重，它们被称为注意权重。Wa权重链接到编码器的隐藏状态，Ua权重链接到解码器的隐藏状态，Va权重确定计算对齐分数的函数。分数e（j，t）在编码器j的时间段上使用softmax函数在每个时间步t处归一化，获得如下注意权重α（j，t）：

时间j处的输入的重要性由用于解码时间t的输出的注意权重α（j，t）表示。根据作为编码器的所有隐藏值的加权和的注意权重来估计上下文向量c（t），如下所示：

根据这种方法，所谓的注意功能是由上下文数据向量触发的，对最重要的输入进行加权。

上下文向量c（t）现在被转发到解码器以计算下一个可能输出的概率分布。此解码操作涉及输入中存在的所有时间步长。然后根据循环单位函数计算当前隐藏状态s（t），将上下文向量c（t）、隐藏状态s（t−1）和输出yˆ（t−1）作为输入，根据以下等式：

利用该函数，模型可以识别输入序列不同部分与输出序列相应部分之间的关系。softmax函数用于在每个时刻t计算处于加权隐藏状态的解码器的输出：

对于LSTM，由于注意权值的存在，注意机制在长输入序列下提供了更好的结果。

在这项研究中，我们特别使用了Fazle等人提出的具有完全卷积网络的多元注意LSTM（MALSTM-FCN）。图17显示了MALSTM-FCN的体系结构，包括每层的神经元数量。输入序列与完全卷积层和注意LSTM层并行，并通过用于二进制分类的softmax激活函数连接和传递到输出层。全卷积块包含三个分别由128、256和256个神经元组成的时间卷积块，用作特征抽取器。在级联之前，每个卷积层通过批量归一化来完成。维洗牌变换输入数据的时间维，使得LSTM一次获得每个变量的全局时间信息。因此，对于时间序列分类问题，维数洗牌操作减少了训练和推理的计算时间，同时又不损失精度[15]。

3.4 卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，最常用于图像处理、图像分类、自然语言处理和金融时间序列分析等深度学习应用[6]。

CNN架构中最关键的部分是卷积层。这层执行一个称为卷积的数学运算。在这种情况下，卷积是一种线性运算，它涉及输入数据矩阵和二维权值数组（称为滤波器）之间的乘法。这些网络在至少一层中使用卷积运算。

卷积神经网络具有与传统神经网络相似的结构，包括输入输出层和多个隐层。CNN的主要特征是其隐藏层通常由执行上述操作的卷积层组成。图18描述了用于时间序列分析的CNNs的一般架构。我们使用一个一维卷积层，而不是通常的二维卷积层典型的图像处理任务。然后用轮询层对第一层进行归一化，然后将其展平，以便输出层可以在每个步骤t处处理整个时间序列。在这种情况下，许多一维卷积层可以组合在深度学习网络中。

对于CNN的实现，我们使用Keras框架[7]进行深入学习。我们的模型由两个或多个堆叠的一维CNN层组成，一个密接层有N个神经元用于轮询，一个密接层有N个神经元用于平坦化，最后一个密接输出层有一个神经元。

3.5 超参数调整

超参数调整是对给定算法的超参数进行优化的一种方法。它用于确定超参数的最佳配置，以使算法获得最佳性能，并根据特定的预测误差进行评估。对于每个算法，选择要优化的超参数，并为每个超参数定义适当的搜索间隔，包括所有要测试的值。然后将该算法与第一个选定的超参数配置匹配到数据集的特定部分。拟合模型在训练阶段以前没有使用过的部分数据上进行测试。此测试程序返回所选预测误差的特定值。

通过网格搜索程序[19]的优化程序在测试了所有可能的超参数值组合后结束。因此，选择在所选预测误差方面产生最佳性能的超参数配置作为优化配置。表19显示了每个实现算法的超参数搜索间隔。由于MALSTM-FCN是一种特定于深层神经网络的体系结构，层的数量、每层的神经元数以及每层的激活函数已经预先指定（如第3.3节所述）。

为了确保超参数优化过程的鲁棒性，我们使用模型验证技术来评估给定模型所获得的性能如何推广到一个独立的数据集。此验证技术涉及将数据样本划分为训练集（用于拟合模型）、验证集（用于验证拟合模型）和测试集（用于评估模型的最终优化泛化能力）。在我们的分析中，我们使用37.8%的袋外样本和10000次迭代来实现Boostrap方法[9]，以验证最终的超参数。

4 实验证据

在本节中，我们报告并讨论分析的主要结果。特别地，我们讨论了限制模型和非限制模型的结果。这些结果是根据标准的分类错误度量来评估的：准确度、f1分数、准确度和召回率。

4.1 受限模型的超参数

我们在这里简要讨论了3.5节中提到的四种深度学习算法的超参数的微调，考虑到每小时的频率。表20显示了在分类误差度量方面使用网格搜索技术对不同神经网络模型获得的最佳结果。表20列出了MALSTM-FNC和MLP模型的最佳识别参数和相关结果。

获得最佳精确度的神经网络是MALSTM-FNC，平均精确度为53.7%，标准偏差为2.9%。在实施的机器学习模型中，获得最佳f1分数的是MALSTM-FNC，平均准确率为54%，标准偏差为2.01%（LSTM获得相同的f1分数，但我们观察到更高的方差）。

4.2 无限制模型的超参数

表21显示了神经网络模型通过网格搜索技术获得的关于分类误差度量的最佳结果。CNN和LSTM模型的最佳识别参数和相关结果见表21。

对于无限制模型的结果表明，在模型中加入交易和社交媒体指标可以有效地提高平均准确度，即预测误差。对于所有实现的算法，这个结果都是一致的，这允许我们排除这个结果是统计波动，或者它可能是实现的特定分类算法的人工制品。利用CNN模型得到了无约束模型的最佳结果，平均准确率为87%，标准差为2.7%。

4.3 结果和讨论

表22显示了使用四种深度学习算法进行时频价格变动分类任务的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。首先，可以注意到，对于所有四种深度学习算法，无限制模型在精确度、查全率、召回率和F1分数方面都优于限制模型。准确率范围从限制MLP的51%到CNNs和LSTM的84%。

事实上，这四个分类器的结果是一致的，进一步证实了这不是由于统计波动，而是由于较高的预测无限制模型。对于比特币，最高的性能是通过CNN架构获得的，而对于以太坊则是通过LSTM获得的。

我们还进一步探讨了按小时频率的无限制模型的分类，考虑了两个子模型：一个子模型包括技术和社交指标，另一个子模型包括所有指标（社交、技术和交易）。这样，就可以理清社会和交易指标对模型性能的影响。我们对两个无限制子模块的准确度、预测、回忆和F1得分的分布进行了统计t检验，发现增加社会指标并不能显著改善无限制模型。因此，在表22中，我们省略了仅包括社会和技术指标的无限制模型。

表23显示了四种深度学习算法对日频率价格变动分类的结果。此表显示了受限（上部）和非受限（下部）模型的结果。将无限制模型进一步划分为技术-社会和技术-社会-交易子模型，以更好地分别突出社会和交易指标对模型的贡献。

MALSTM-CNF使用仅由技术指标组成的受限模型，以99%的准确率实现了以太坊的最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的F1分数为55%，准确率为60%，而不受限制的模型只有社交媒体指标和技术指标（在这种情况下，我们考虑比特币的F1分数和准确率，因为第2.4节描述的阶级分布稍有不平衡）。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和F1分数远远好于比特币。日分类的结果与其他研究一致[1]，小时和日分类在考虑小时无限制模型时有显著改进。社交媒体指标在比特币案件的日常频率上尤其重要。这一结果与最近关于社交媒体情绪对加密货币市场影响的结果一致[2]：社交媒体对市场的影响表现出很长的滞后性，这种滞后性不是每小时捕捉到的，也不是每小时相关的。

5 有效性的威胁

在本节中，我们将讨论对我们的分析有效性的潜在限制和威胁。首先，我们的分析侧重于以太坊和比特币：这可能会对外部有效性构成威胁，因为对不同的加密货币进行分析可能会导致不同的结果。

第二，对内部效度的威胁与影响结果的混杂因素有关。基于经验证据，我们假设技术、交易和社会指标在我们的模型中是详尽无遗的。尽管如此，本研究可能忽略了其他可能影响价格变动的因素。

最后，结构效度的威胁集中在观察结果如何准确地描述感兴趣的现象上。价格变动的检测和分类是基于描述整个现象的客观数据。一般来说，技术指标和交易指标是以客观数据为基础的，通常是可靠的。社交媒体指标是基于通过使用公开数据集训练的深度学习算法获得的实验测量：这些数据集可能带有内在偏见，而这些偏见又会转化为情感和情绪的分类错误。

6 结论

在最近的文献中，人们曾多次尝试对主要加密货币的价格或其他市场指标的不稳定行为进行建模和预测。尽管许多研究小组致力于这一目标，密码货币市场的分析仍然是最有争议和难以捉摸的任务之一。有几个方面使解决这个问题变得如此复杂。例如，由于其相对年轻，加密货币市场是非常活跃和快节奏的。新加密货币的出现是一个常规事件，导致市场本身的组成发生意外和频繁的变化。此外，加密货币的高价格波动性及其“虚拟”性质同时也是投资者和交易员的福音，也是任何严肃的理论和实证模型的诅咒，具有巨大的实际意义。对这样一个年轻市场的研究，其价格行为在很大程度上还没有被探索，不仅在科学领域，而且对投资者和加密市场格局中的主要参与者和利益相关者都有着根本性的影响。

在本文中，我们旨在评估在“经典”技术变量中添加社会和交易指标是否会导致加密货币价格变化分类的实际改进（考虑每小时和每日频率）。这一目标是实现和基准广泛的深度学习技术，如多层感知器（MLP），多元注意长期短期记忆完全卷积网络（MALSTM-FCN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LTMS）神经网络。我们在分析中考虑了比特币和以太坊这两种主要的加密货币，并分析了两种模型：一种是仅考虑技术指标的受限模型，另一种是包括社会和交易指标的非受限模型。

在限制性分析中，就准确度、精确度、召回率和f1分数而言，获得最佳性能的模型是MALSTM-FCN，比特币的f1平均分数为54%，以太坊的CNN为小时频率。在不受限制的情况下，LSTM神经网络对比特币和以太坊的平均准确率分别为83%和84%。对于无限制模型的小时频率分类，最重要的发现是，在模型中加入交易和社会指标可以有效地提高平均准确度、精确度、召回率和f1分数。我们已经证实，这一发现不是统计波动的结果，因为所有实施的模型都取得了相同的成果。出于同样的原因，我们可以排除结果依赖于特定的实现算法。最后，对于日常分类，当使用仅包含技术指标的受限模型时，MALSTM-CNF for Ethereum以99%的准确率实现了最佳分类性能。对于比特币而言，MLP的f1分数为55%，准确率为60%，无限制模型包括社交媒体指标和技术指标，在这种情况下，我们考虑比特币的f1分数和准确率，因为第3.4节中描述了略微不平衡的类别分布。对于日频率分类，我们可以看到，在一般技术指标单独表现更好的分类第二天的价格走势。我们向模型中添加的指标越多，性能下降的幅度就越大。

另一个普遍的结果是，以太坊每日价格变动分类的准确性、精确性、召回率和f1分数远远好于比特币。我们的结果表明，通过对深度学习体系结构的具体设计和微调，可以实现加密货币价格变化分类的高性能。

摄影曝光技巧有哪些?

准确曝光的前提是找到准确的测光点，我们都知道一个最基本的原理。相机的测光点是以18%灰为标准，超过18%灰时相机就会认为这是过曝了，需 要低调曝光，调小光圈或者快门。

下面，我们就来看看如何做到准确曝光。

从坚持用M档开始

我之所以提倡学习摄影使用M档，并不是认为M档就比A档优越，A档在反差光线较小时，确实可以更方便的抓拍。 而M档可以让人在学习摄影中更加准确理解在各种环境下光线的改变与相机参数的设置的改变的关系。 比如说一张照片，如果你使用A档拍摄，你可以设置光圈，那么剩下用多少快门，几乎完全是相机替你决定的。但由于相机的不同，导致每款相机测光的准确度也是 不同的。问题出来了，你用同一个参数换做不同的相机使用A档去拍摄同一个物体，即使测光点相同，那么拍摄出来的曝光度几乎都是不同的，相机差异越大，曝光 差异就越大。 我用三个数码机，分别是尼康D700,D800,D4，做了一个试验，在光比较小时，曝光差异还算较小，当反差光线较大时，曝光差异也就增大。也就是说， 使用A档学习摄影并不是不好，而是不利于对各种光线下曝光经验的积累，没有积累就培养不出感觉，对于长期摄影经验提升来说，这并不是好事。

还有，使用A档的同时，拍摄者本身更多的只会关注光圈，比如，你拍摄风景时，会把光圈开的稍微小点，但拍摄人像时，更多人会本能的把光圈开的稍微大 点，很少有人在使用A档时会关注相机自动反馈的快门是多少，很多朋友可以回忆一下，当你使用A档看到一个比较好的场景或者风景抓拍时，大部分人只能记得当 时用了多少光圈，却很少有人能记得到底这是多少的快门速度。因为光圈是你自己设置的，所以印象深刻，而快门是相机自动的，所以大多数时候是不会记得的。但 坚持使用M档时，两者印象都会更加深刻。这时，每拍摄曝光不准确一张照片时，就会增加一次如何设置参数的印象，直到你通过自己手动设置好一个准确曝光的参 数，这时你对这张照片得光圈与快门参数会印象更加深刻，这种不断拍摄的与设置的积累就形成了一种对光线的曝光经验。时间久了，经过几万次或者几十万次快门 的与光圈的不断人工设置，大多数人基本可以不用经过相机测光就可以估算一个拍摄场景的需要的光圈与快门。这个时候，相机本身的测光反而只是一个参考，可以 轻松的人工根据自己的需要增加或者减少来满足自己的拍摄习惯与风格。 也就是说，是需要要高调的照片还是低调的照片是拍摄者自己说的算，而不是再依赖相机本身。

准确曝光的修炼最重要的培养自己的感觉，就是对各种环境光线的敏感度，这里其实是培养的两种感觉，一个是相机的熟悉程度，你使用相机久了，快门按 得久了就会很熟悉相机对各种光线的反馈度与敏感度。还有就是你自己主观意识上，在各种光线下如何拍摄出自己喜欢的曝光值的照片经验。我们都说摄影是实践的 艺术，那么实践的累积就是经验。

准确找到测光点也是准确曝光的基础

准确曝光的前提是找到准确的测光点，我们都知道一个最基本的原理。相机的测光点是以18%灰为标准，超过18%灰时相机就会认为这是过曝了，需 要低调曝光，调小光圈或者快门。反之，就是曝光不足，需要增加光圈或者快门。那么究竟什么是18%的灰呢?这类很多新手常常把握不准的一个问题。 有得朋友随身携带一个18%灰的灰卡进行测光，这也算一种敬业，但更多情况下，蔚蓝的天空，树叶的表面，柏油路面，人的手背这些其实都是近似18%的物 体，可以做为测光参考。当然，还有很多，这个具体真的没有一个定论，都是每个人多拍累积经验的结果。

如果你的对着一个白色的物体，或者一种接近白色或者粉色的花朵测光，那么相机就认为是超过了18%的灰，反馈给你的曝光值可能是不准确的，也就是 我们日常所说的：“白加黑减”的原理。 对超过18%的物体测光时，需要手动增加一点曝光。 反之，需要减少。这个具体的掌握需要靠每个人勤加练习才有经验累积。生活中还有很多需要不断摸索，积累的经验，不仅仅是我这里举例的花朵，深刻理解这样的 原理，才不断尝试中才有经验的累积。

至于如何练习测光点，日常生活中到处都是，你坐在办公室的工作之余拍摄杯子，桌子，窗外与室内的反差风景都可以练习。练习摄影并非一定要去旅行的，练习是平时，真的去旅行是可以保证拍到自己满意且特别的片子的。

摆脱参数的束缚，踏踏实实练习与积累

我几乎每天都会收到关于拍摄某个东西，或者某个场景如何设置参数的问题。 我上次就已经谈过自己的看法，追求参数的本质是不理解如何曝光。比如，今天有个朋友问我拍摄夜景如何设置参数，这个问题太宽泛。 哪里的夜景?有灯光还是没有灯光，城市还是山区? 当时光线如何?有星星或者月亮? 阴天还是晴天，夏天还是冬天?这些因素改变一点，参数就大不相同，所以这个问题真的没打回答的。我个人觉得这个朋友应该学习的是在夜间拍摄的注意事项，比 如，上三脚架拍摄会比较稳定，小光圈会拍摄会把灯光拍摄出星芒，什么情况下需要开ISO等基本的理论，然后自己勤加练习去积累自己的感觉。

如今微博，微信上每天疯传各种摄影的技巧，大都是教人如何拍摄一些特定环境下的场景。这里我并不是要说这样不好，而是想表达自己的看法，这些小 技巧可以让你在特定环境下拍摄出一张满意的照片不难。 但月有阴晴圆缺，换了的场景和光线又该如何?大多数人还是不会拍摄。还是绕不过去的是踏踏实实学习如何在各种环境光线下准确曝光的基本功。

至于如何曝光，这类教程蜂鸟的前辈们已经写了很多了。各位搜索一下，如何拍摄水，如何使用慢门，如何拍摄星空，如何拍摄不同光线的日出日落，各 位把这样的教程一个一个研究透了，然后勤加练习，总会有所收获。我这里更多的谈得是如何修炼的经验，而不是具体传授具体的技术。

把心沉下来，摆脱速成的心态

我们大都知道一个道理，就是学习书法，绘画，或者弹琴之类的艺术大都是需要从小学习，几年甚至十几年方有所成。这是生活中常见的现象，因为我们身边耳闻目染这类现象，于是我们就觉得这是理所当然的，不会觉得无法理解。

而摄影而言，很多朋友觉得就是“咔嚓”一次按下快门那么简单，所以也会自然而然的那是应该简单的，应该可以速成且可以一下上手的。所以也有一些 朋友以为这是他们最容易入门的艺术，也是靠业余就是玩出点成绩的东西。西方有个哲学家说过：“我们最熟悉的事物，往往是我们最不了解的” ，我们真的那么理解摄影吗?他的前世今生，甚至你手中相机的所有功又真的了解多少。

大家都认可一个道理，摄影与美术在某些层面是想通的，而且是修炼过程也是相似的。那么我们来看看学美术需要如何修炼呢?从小练习绘画素描，练习 几何图形的绘制，练习色彩搭配的训练，而这些基本功一练就是很多年。从几岁开始，然后十几岁，考到一个艺术类的大学然后继续修炼，再到二十几岁，大部分人 算是可以入门画出可以称得上作品的东西，只有少数人这个时候可以学有所成。

那么和美术修炼过程类似的摄影，又如何说可以说快速上手的呢?当然，我们大部分人只是把摄影当作业余兴趣爱好去玩玩，自然没有必要去按照一种兢兢业业的态 度去面对。很多人的追求只是在旅行中拍出自己满意的片子，亦或者只是不再拿单反当卡片机使用就已经满足。但绕不开的还是曝光与构图的基本功，这与态度无 关，你想写好一个字，必然有扎实的基本功。除非只是为了记录，随便拍拍，那么这个就不用纠结这个。

牧野之战发生在商朝的后期，是周武王联军与商朝军队在牧野进行的决战。

公元前1050年，周文王姬昌病逝，世子姬发继位，即周武王。他任命姜尚为宰相，大力发展周国的军事和经济实力，为能够抗衡商朝做准备。公元1046年，周武王发动了牧野之战，并取得牧野之战的胜利。牧野之战后，商纣王帝辛绝望中在鹿台自杀，商朝就这样灭亡了。周武王建立了西周，成为了西周的开国皇帝。

牧野之战是中国历史上以少胜多，以弱胜强，先发制人的著名战例，也是中国古代车战的著名战例。它终止了六百年的商王朝，确立了西周王朝的统治，为西周时期礼乐文明的全面兴盛开辟了道路。

亲子鉴定，就是通过现代医学判断父母与子女间是否真的有血缘关系。亲子鉴定时，常需要采集鉴定人的血液，毛发等物品，本安全网下面为大家分享下亲子鉴定都有哪些方法的安全知识，以便大家更好的理解亲子鉴定存在的意义。

亲子鉴定方法：

1、血型鉴定。血型鉴定，就是根据血型的遗传规律对亲生关系的判定。ABO式的血型遗传是受A、B和O三个等位基因控制的。每个人都有其中任何两个基因，这两个基因可以是相同的。在两个染色体配对时，可组合有6种基因，即AA、AO、BB、BO、AB、OO，这6种基因就是决定生物个体特性的遗传基础，称为遗传型。与此相对实际表现出来人的性状称为表现型，这就是通常所说的血型。根据血型的遗传规律判定亲权关系。所有的血型系统都是按照孟德尔遗传规律由亲代传给子代的，都可以作为亲子鉴定的依据。

2、人相学上外貌特征的对比，即根据人的面型、身材高矮、耳、鼻、眼等特殊征象的相似程度，作为血型检验的辅助和参考。

此外还有皮肤纹理的检查、遗传的疾病、耳垢病、味盲、推断受胎期、生产期以及确定生殖能力等方法。亲子鉴定须综合运用上述方法，其中以血型检验为主。现代生物技术的发展还能将DNA片段的子通过杂交得到DNA指纹，该项技术应用于亲子鉴定，可将随机相同率缩小到三百亿分之一。亲子鉴定一般可得出三个结论：否定亲子关系、肯定亲子关系或既不能肯定又不能否定亲子关系。

当今的科学技术大大地提高了亲子鉴定的准确性，采用DNA基因鉴定技术后，肯定生物学父子关系的准确率在99.99%以上，否定生物学父子关系的准确度则为100%排除。随着技术的进步，检查的样本由过去单纯的血液，扩大到头发、唾液、骨骼、体液等等都可以做鉴定，甚至还未出生的胎儿就可以利用孕妇羊水做鉴定了。

血型鉴定没有DNA准确率高

特别提示：血型与遗传关系

一般来说血型是终生不变的。

人类的血型通常分为A、B、O和AB四种。血型的遗传借助于细胞中的染色体。人类细胞中共有23对染色体，每对染色体分别由两条单染色体组成，其中一条来自父亲，另一条来自母亲。染色体的主要成份是决定遗传性状和功能的脱氧核糖核酸，即人们常说的DNA。DNA可分为很多小段，每一小段都具有专一的遗传性状及功能，这些小段称为基因。一对染色体中两条单染色体上相同位置的DNA小片段，称为等位基因。

严格地来说，血型位点只是众多遗传位点上的一个，其固然有一定的参考价值。但是由于常规血型鉴定都是在较简陋的条件下由肉眼观察得知，其中存在的误差性很大，况且血型只代表了一个位点，与DNA亲子鉴定动辄十几、几十个位点的比较，更显得严谨性不足了。

亲代：A型+A型，子代可能：A型、O型，子代不可能：B型、AB型

亲代：B型+A型，子代可能：A型、B型、AB型、O型，子代不可能：无

亲代：B型+B型，子代可能：B型、O型，子代不可能：A型、AB型

亲代：一方或双方是AB型，子代可能：A型、B型、AB型，子代不可能：O型

亲代：A型+O型，子代可能：A型、O型，子代不可能：B型、AB型

亲代：B型+O型，子代可能：B型、O型，子代不可能：A型、AB型

亲代：O型+O型，子代可能：O型(无变异，100%O型），子代不可能：A型、B型、AB型

注释：血型鉴定不能作为是否具有亲缘关系的标准，只有DNA亲子鉴定，才是确定是否具有亲缘关系的黄金标准。

亲子鉴定中用的最多的就是DNA鉴定了，准确性比较高。一般在案件侦破中用的比较多，但有些因家庭纠纷而产生亲子鉴定的也比较多。更多亲子鉴定安全知识尽在本安全网站。

许多备孕妈妈都遇到了排卵期出血的状况，那么这个状况到底要注意些什么呢？

操作方法

排卵期保持精神愉悦，情绪不要有太大波动。

在排卵期时，注意私处卫生，清洁。

排卵期穿着舒适，内裤以柔软为主。最好是棉质内裤，并且要常常换洗，消毒。

注意在排卵期间不吃辛辣、寒性大食物。多吃蔬菜、水果，多喝水。

到了排卵期，女人的身体会出现一些变化，你明知道这些变化有哪些呢?下面是小编为您分享了女性排卵期的变化，一起来看看吧!

女人一生有多少卵子

女性一生大约有400个左右的卵子，具体的介绍如下：

据科学研究统计，女人一生排出的成熟卵子大约是四百到五百个。正常女性一般在一个月经周期的时候，会排出一个卵子，个别的一些女性月经的时候会排出两个卵子。正常的一些女孩在自己月经来潮的时候，也就是十二三岁，到了大概五十岁的时候绝经。

由于女性一生共有400多个卵子，也就是说，女性一生共有400多次受孕机会。但是，由于女性的生育年龄以及其他因素，女性的受孕机会是远远小于400次的。

一个正常女性，一般最佳生育年龄是23岁到29岁，如果一年排12个卵子，那么23岁到29岁这7年时间，就只会排出84个卵子。我们举个例子，假若一个女性朋友在23岁的时候就立马结婚并且马上要孩子，她的最佳受孕机会也只有84次。而在日常生活中，我们不可能每时每刻都准备好了，所以，在这7年中，会有将近一半的卵子在时间中流逝，那么相应的，最佳受孕机会也相应大大减少了。而现实情况是，很多女性的真正结婚年龄大多在25~26岁左右，因此，每位女性在打算要孩子的时候，一定要珍惜每一次受孕机会，以免错过黄金受孕年龄。

此外，对于女人一生排多少卵子，女性再到了二十九岁之后，因为自己的身体生理机能发生了衰退，怀孕的时候，发生的流产概率一般是在二十三岁到二十九岁的女性要高一些。因此，我们建议女性最好在三十岁之前生育孩子。

排卵期的症状

1、精力旺盛

这也是遗传自人类的自然本能，为了能够成功地吸引异性，排卵期的女性会变得神采奕奕，爱表现自己。

2、性欲高涨

总体来说，女性在排卵期的性欲会特别旺盛，这是女性希望怀孕的身体信号达到最高值的体现。

3、白带增多

女性处在排卵期时，白带会增多，并呈水样透明清亮，还会有鸡蛋清样的条状粘液，此时期是妇女最易受孕的时间。

4、体温升高

这个表现，相信很多女性都知道，一般排卵期的时候体温会稍高0.3℃左右，观察是察觉不到的，这也是为什么总能看到一些女性在排卵期拼命的测体温。

5、食欲下降

研究表明，女性在排卵期的饭量是一个生理周期里面最低的。这很可能是人类自然本能的表现，排卵期的雌性动物会将更多的注意力放在寻找异性交配上，而不是寻找食物。

6、抵抗力下降

在排卵期，女性的阴道粘液会变得稀薄，这是为了让精子能更容易地通过从而增大受孕成功的机会，与此同时，女性的鼻腔粘液也会减少，这就增加了细菌侵入人体循环系统的机会。

7、轻微的身体不适

由于卵泡破裂和激素的变化，部分女性会因此有轻微的身体不适，如一侧的下腹坠痛或是少量的阴道出血，也称排卵期出血。这属于排卵的正常现象，若情况不太严重一般不需担心。另外还有些女性会出现乳房胀痛的现象，甚至会持续到下次月经来潮前。

女性排卵期的变化

1、排卵期的女人声调更高，更爱扭屁股

外国在做一组关于女性排卵期变化的研究中，检测到了一个细微的变化：接近排卵期，女性声音会变尖。排卵前和排卵期间，女人的音调达到最高。研究人员还发现了更撩人的现象：排卵期的女性，行走时虽然上身保持防御姿态，但臀部扭动更大。生育力强的女性穿的衣服更少，也更喜欢出入社交场合。

Durante和他的同事们在消费者研究期刊上发表一项研究成果称，女人繁殖力旺盛期间，她们会穿戴更加性感的衣服鞋子和首饰。他们还发现，女性穿戴时尚，并非一定是去吸引男人，也可能是要把其他女人比下去。

2、排卵期的女人对男性更有吸引力

有试验将若干男性分为两组，一组是闻排卵期女性T恤的男性，另一组是闻没有排卵的女性T恤的男性，结果发现，前者男性体内的睾丸激素含量要比后者高。睾丸激素水平高，则发生浪漫求爱的可能性更大。在排卵期的女人，浑身都散发这荷尔蒙的信息，性欲高涨。总体来说，女性在排卵期的性欲会特别旺盛，这是女性希望怀孕的身体信号达到最高值的体现。

3、排卵期的女人更易发生浪漫的爱情

排卵期间，有异性配偶的女性会显示出对肌肉男的强烈好感。Kristina Durante是明尼苏达州大学的一名社会心理学者，她说，和目前的异性闹得不愉快时，这种变化会更明显。女人在排卵期甚至能够欺骗她们当前的异性配偶，跟别的肌肉男拍拖。

捕获理想的男性，生育力旺盛的女性在这方面更擅长。过去已经有研究发现，男性更喜欢那些生育力旺盛女性的体味。去年心理科学期刊登出一项试验，该试验将若干男性分为两组，一组是闻排卵期女性T恤的男性，另一组是闻没有排卵的女性T恤的男性，结果发现，前者男性体内的睾丸激素含量要比后者高。睾丸激素水平高，则发生浪漫求爱的可能性更大。

对月女性朋友来讲，女性在排卵期同房的受孕几率是很大的，因而，很多备孕的女性朋友们都会选择在排卵期进行同房。备孕排卵期怎么同房呢？就让的小编和你一起去了解一下吧！

排卵期能天天同房吗

排卵期并不需要严格的控制同房的次数，因此天天同房也是可以的，但是从优生优育的角度及养生的较多来讲，不建议在排卵期天天同房。因为女性排卵期一般有10天时间，如果在这10天里每天都同房不仅对男女双方体能的消耗非常大，而且不利于精子质量。

当然，如果没有准备怀孕的夫妻双方，最好是能够避开排卵期进行同房。

排卵期同房几次好

怀孕和精子是否能与卵子结合并且顺利着床等一系列因素有关，选择在排卵日同房，精子遇到成熟卵子的肯能性较其他使其大很多，因此这个时候增加同房次数怀孕的可能性大。

但是，长期过频的性生活会导致精子质量变差，这样不仅不会利用受孕，在一定的程度上还可能会影响怀孕的。建议备孕中的女性注意观察月经情况的，如果打算怀孕，并且男性精力尚可的情况下，可以选择在排卵期期间隔天进行一次性生活。

怎么增加排卵期受孕几率

想要怀孕的夫妻，在排卵期同房可以试试男上女下姿势，并且每次同房之后性生活后不要急于拔出阴茎，女方臀部下垫个枕头等都可在一定程度上增加受孕的机率。

1、想要增加受孕的几率，首先要保证精子的数量和质量，精子在一天内的数量和质量是不尽相同的。研究表明，男性精子质量和数量都最好的时候是在每天下午，时间大概是在5点到7点，如果这个时候发生性行为，女性怀孕的概率就会大大上升。

2、增加受孕的方法最主要的就是增加精子和卵子的结合，所以在发生性行为以后，精子已经成功进入女性体内，想要两者结合，那女性最好静躺在床上一会会。但是也要注意过犹不及，太过频繁的同房也不利于怀孕，因为同房过于频繁就不能保证精液量和精子的密度。

本文在介绍CATR联合CMCC进行的TD-LTE实验室测试的基础上，着重介绍复杂信道模型的模拟。思博伦新一代信道模拟器VR5-HD充分考虑了目前和未来的需求，支持所有TD-LTE，及LTE-A的测试，真实的模拟无线信道环境，使用方便，连接简单，重点介绍其对本次测试的支持情况。

TD-LTE多天线测试

1.1 MIMO and beamforming

MIMO，即多输入多输出，因为可以成倍的提高系统容量，成为LTE的指定技术之一。另一方面，TD-LTE具有天然的上下行信道对称性，可以利用多天线来实现beamforming，从而提高增益，降低干扰。事实上，在TDD的3G阶段，TD-SCDMA即充分利用上下行信道的对称性实现beamforming。TD-LTE创新的提出了双流beamforming，即MIMO+beamforming技术，同时实现提高容量和降低干扰提高增益，是TD-LTE的最显著的特点。

上下行信道对称性又叫信道互易性，在测试beamforming时，必须满足天线的互易性。

天线

TD-LTE基站有两种天线配置，一种是两天线，即2*2MIMO，该配置只使用MIMO技术，不使用beamforming技术，主要应用在室内及微蜂窝场景;另一种是8 天线，即8*2MIMO，该配置将8天线分为两组，每组包括4天线，组内使用beamforming，组间使用MIMO发送双流。这就是双流 beamforming。8天线配置是将来的主要方向，也是我们测试的主要内容。

8天线带来一个挑战，因为天线各天线平行放置，且有一定的间隔，使得天线的尺寸较大，不易于工程使用。所以从3G开始，都使用+-45°的双极化天线，尺寸约缩小了一半，大大增强了实际可用性。同时，双极化天线因为两组天线的相关性天然降低，有利于提高MIMO容量。

图1 TD-LTE应用的双极化8天线

CMCC还要求使用方向性天线，进一步提高天线覆盖的效率。

在模拟无线信道环境时，必须模拟天线的极化及方向性，否则造成信道模型及输出功率不正确。

多天线无线信道环境仿真

因为可控性、可重复性、可对比等特征，实验室评估测试越来越受到重视，有着实际外场测试不可替代的优点，成为在外场验证之前必不可少的关键一步。那么在实验室模拟真实的无线环境就成为一个课题，即如何在实验室真实、快速的仿真无线信道环境，从而在实验室构造完整的测试环境，验证网络设备或终端。

TD-LTE要求8通道的互易信道，对系统集成度提出了更高要求;多天线技术特有的信道模型均要求更优的信道模拟器的可靠性和真实性;同时由于测试复杂，周期长，希望使用方便，实时处理，实时仿真。

思博伦作为90年代即推出信道模拟器的工业标准，不仅提供经济的方案，最新一代高集成度信道模拟器提供了最领先且易用的方案。可实时模拟所有要求的信道模型，内置功率计，方便的GUI，简单的连接，从而快速准确的进行测试。

学生佩戴近视眼镜准确

据报道，鹏鹏虽然只有8岁，却已经有1年的戴眼镜史。前不久，妈妈给他换了一副新眼镜，但配戴后他就喊头晕，在妈妈的鼓励下坚持配戴了一周，不但没有缓解，反而头更晕了……据鹏鹏妈妈反映，孩子戴眼镜不适后，曾向眼镜店咨询过。店员解释，新配的眼镜需要适应，过段时间自然会习惯。

没想到几天后，鹏鹏必须歪头斜颈才能看清事物，把头摆正就会头晕。医生详细检查了鹏鹏的视力、眼位和眼球运动，都没有毛病。问题的焦点一下子集中在那副新配的眼镜上，原来症结是瞳高(瞳孔到眼镜框下缘的距离)有偏差，镜片的光心和眼睛瞳孔的中心没有对齐，一个偏上、一个偏下。鹏鹏近视度数较高，由此产生的棱镜效应使他眩晕不适，只有歪头才能缓解。

专家提示：

这类儿童视觉问题并不少见，包括镜片过矫、欠矫、瞳距偏差、视力疲劳等，有些由于发现过晚，甚至造成视觉功能发育不良。配戴合适的眼镜及正确的用眼习惯。是控制近视进展的基本方法。配戴问题眼镜不仅会加深近视，更有可能影响孩子的视觉功能发育。

低光环境下准确对焦的8个小贴士：

1. 以光位对焦

全黑的环境有什么好拍呢?所以对焦是尝试寻找光源较强的地方作对焦。光源与构图不乎的话，则改变对焦点迁就。

2. 以边缘对焦

不少数码相机都以对比检测 (Contrast Detection) 作对焦，所以在对焦时寻找对比度高的边界，就可以更轻易地对焦。当如第一点所说，以光位对焦时，亦应以光暗位间的分界线作对焦，而不是光位的中心。

3. 先对焦、后构图

以上2点的原理都是以画面比较容易分办的东西作对焦，而缺点就是未必可以乎合构图需要。用家可以改变对焦点作构图，或者半按快门，以与主体与相机之间的距离相近的光位作对焦，再移动相框作构图。

4. 使用电筒

不够光作对焦，相机的对焦辅助灯又不够强，可以用电筒补光作对焦，并在拍摄时才关掉。但留意电筒无法照射太远，所以这方法只适用于拍摄近距离的东西。另外，以电筒辅助对焦会影响相机的测光，所以如果使用 AF-L (或同类) 按键，将测光与对焦分开，也是一个不错的方法。

5. 以对焦尺手动对焦

较进阶的镜头或附有对焦距离尺，你可先估计对焦距离，再根据此尺进行手动对焦，加上缩小光圈以增加清晰范围，就可以增加低光环境准确对焦的机会。

6. 增加景深

使用超焦距可以获得最长的景深，但如果这个对你来说太复杂，摄影师建议你拍摄一般广阔风景时，使用广角镜、收细光圈、并对焦至无限远，那已经可以保证相同程度的清晰了。

7. Live View + 放大手动对焦

自动对焦不行，就利用Live View 配合放大画面功能作手动对焦。不过这个方法用手持拍摄的话会较累，手部的震动亦会干扰目测对焦的准确性，所以有脚架就用脚架吧。不过如果 LCD 画面太暗，可以先开尽光圈、提高 ISO，到你对焦完成后，再调回适当曝光设定，然后拍摄。

8. 多拍多检查

我们用的是数码相机，多拍也不会感到浪费。所以就算用了以上7个方法，也不妨多拍多测试是否对焦准确，免得回家后才知道拍摄失败(对焦失败)，又没机会补救。在非常重要的情况下，有些人会连拍多张照片，同时慢慢手动改点焦点位置 (前移 / 后移)，于是就会得到多张焦点不同的作品，总有一张会中吧?当然效率相对就很低了。

随着卵泡的发育成熟，卵泡逐渐向卵巢表面移行并向外突出。当卵泡接近卵巢表面时，该处表层细胞变薄，最后破裂。卵泡液大部分流出后卵细胞排出，称为“排卵”。那么排卵期什么时候同房呢？下面就跟着小编一起来看一下吧！

排卵期什么时候同房

从月经干净那天，到排卵期开始的前1天，那段日期是排卵前安全期;从排卵期结束之后的第1天，到下次月经来潮的1天，是排卵后安全期。中间就是同房的最佳时间。因为月经来后的第14天左右，就是排卵期。

排卵期开始后，隔天同房一次，保证精子质量，同时保证受孕几率最大化，同房之后，女性最好仰卧一会促进受孕。

排卵前1周，每2天同房1次，这样可以在保证精子质量的前提下，提前、或准时到达输卵管、与卵子会合形成受精卵。

同房最佳时间，是在下午5-7时。因为，无论是精子数量、或质量，一天之中，变化都很大，而这段时间可达到高峰，此时女性也最易受孕。

排卵期同房不孕原因

1虽然说只有在排卵期才能受孕，但是也并不代表排卵期同房了就一定会怀孕的。怀孕有个几率的问题，同时也受夫妻双方的身体和因素影响。为什么排卵期同房了却没有怀孕呢?

2卵巢发育不良、排卵功能障碍：虽然有排卵，但是由于卵巢发育不全导致黄体功能不健全，同样会影响卵泡发育以及卵子排出，最终会造成不孕。

3子宫宫颈因素：宫颈发育异常、慢性宫颈炎症以及子宫发育不良、子宫内膜异位等因素也可能造成女性不怀孕的发生，一旦发现以上病症最好能够及时到医院检查治疗。

对于月经正常的妇女，平均周期为28天，排卵日在下一个月经周期的前14天，而排卵期包括排卵日的前5天和第4天。

当女性排卵时，可能伴随着基础体温的升高。排卵可以通过超声波、妊娠排卵检测器、宫颈粘液测量等来检测。对于想要自我检测排卵的女性，可以通过测量基础体温来获得排卵。女性每天早上保持身心平静后，需要3-4个月的测量数据来测量和记录体温。数据显示，排卵期间体温会上升0.3-0.5℃，其他时期体温会恢复正常。

此外，对于月经正常的女性，她们的排卵期也是正常的。在日常生活中，他们应该保持良好的心情，避免过度劳累，吃新鲜蔬菜和水果等。确保正常的月经周期。

有的爸爸偏爱女儿，有的妈妈则偏爱儿子，甚至会想方设法的提高生儿子的几率。那么排卵期同房能提高生儿子几率吗？下面就跟着小编一起来看一下吧！

精子又分为X精子和Y精子，按自然界的安排，Y精子的数目大致为X精子的两倍。而且与X精子相比，Y精子在碱性溶液中运动能力特别好，但是不耐酸、缺乏持久性，因此非常短命。

由于母亲体内只有带有X的卵子，所以父亲体Y精子数比X多两倍，这就是为了使男孩和女孩的性别出生率保持平衡。因此想要生儿子，最重要的一点就是应该在阴道分泌碱性粘液的排卵日同房。同时，从月经后到预定排卵日的两周内要完全禁欲，防止精液影响阴道。

特别是到了排卵期的前5天绝对要禁欲，然后在排卵日当天或第二日同房，这样就能够尽可能多的在排卵日射出更多有元气的Y精子。

此外，是否能够射出有元气的Y精子和爸爸妈妈当时的身体状况也有很大的关系。好不容易挨过禁欲的时间，结果却感冒了，也是没有用的。所以夫妻双方的身体机能都必须正常，要注意身体的健康。

根据统计，在没有测定的日子同房生儿子的成功率是52%；如果有目的的进行同房，成功率就会超过80%。由此可知，如果在排卵日同房，生下儿子的几率的确是比较高的。

在日常生活中，很多因素都会影响我们生男生女，那么，想生男孩有什么方法吗?别走开，接下来，小编就和大家分享最准确生男孩科学方法，希望对大家有帮助!

生男孩最科学的方法

虫草鸭汤

【材料和调味料】：

鸭子半只、冬虫夏草2钱、盐1小匙

【作法】：

①鸭子剁块、洗净、川烫、捞起。

②冬虫夏草洗净，与鸭块一起盛入炖锅内，再加入6碗水。

③将步骤②以大火烧开后，再转小火炖至鸭肉熟烂，最后加盐调味熄火。

【功能】：

①强阳补精，补益体力。适合男子体虚、阳气不振而欲生男者，以及腰常酸痛发麻、发冷者。

②冬虫夏草是滋肺补肾的助阳良品

红糟鸡

【材料和调味料】：

鸡腿2只、红糟2大匙、老姜1段、棉线(或缝衣线亦可)2条、酱油2大匙、糖1大匙

【作法】：

①姜洗净，切片;鸡腿剔去骨头，洗净拭干，以棉线捆卷扎紧。

②起油锅，下姜片爆香，接着下红糟炒酥。

③将步骤①和②的材料盛入锅内，再加1/2碗水和调味料，煮至鸡肉熟烂入味，即可熄火。

④等到凉却，将鸡肉取出，拆出棉线切片，再将汁液淋上即可。

【功能】：

①养气益肾，帮助生男。手脚心经常发痒，长疹者宜多服用。

②红糟鸡，活血益肝肾。

生男孩最准确的方法

1、呈碱性的身体环境

根据多年来的研究统计，证明食物的酸碱性确实会影响生男生女的几率，这也是目前普遍认为科学的方式。女性通过调节身体的酸碱环境，多吃碱性食物，而男性则摄取均衡饮食，则能增加生男孩的几率。

碱性食物包括：豆类(带荚或绿色的豆)、蔬菜、水果(香蕉、李子、加工水果除外)、鲜牛奶、谷物(如玉米)、茶、海带、海藻、酵母、碘、钙、维生素D。

2、夏季或高温的环境

研究表明，男女在性生活发生前的一个月所处环境的温度，是影响宝宝性别的重要因素。高温会影响精子的X染色体，让女宝宝不容易出生;低温会影响精子的Y染色体，让男宝宝不容易出生。

因此，一般来说，夏季或高温的环境容易创造男宝宝。

3、性爱有技巧，要有高潮

高质量的、和谐的性生活能增强怀男孩的几率。因为女性经由性交兴奋、产生强烈快感而到达高潮时，子宫颈管分泌强碱性的液体，使酸性的阴dao内呈现碱性，有利于Y精子成长。

同时，国外研究显示，受孕时精子多的易生男孩，精子少的易生女儿。因此造爱运动前男性最好先禁欲几天，这样能产生最大量的精子，且精子的活力大大提高;在做爱姿势上尽量采用插入较深的体位，如采用从后插入的姿势，或将女性臀部垫高6-10厘米。

4、男女双方都年轻

男性的精子数会随着年龄的增加而减少，所以生女孩的机率特别高，这是已被证明的事实。同样的，女性的年龄越大，由于老化作用的影响，会使子宫内的碱性分泌物逐年降低，生女孩的机会也大幅提高。

想要男孩，一定要趁早，男女双方都年轻，身体状态好，精子卵子有活力，生男孩的几率比较大。

5、健康强壮的身体，富裕的家境

美国科学家最近的一项研究表明，家境宽裕、文化水平高、身体健康强壮的已婚女性，生育男孩的可能性更大;而家境贫穷、身体健康欠佳的女性则更容易生女儿。

这项研究符合进化论原理，很多时候女性的生存能力更强，所以贫困家庭中的女性会生育存活率更高的女孩。而家境富庶，健康强壮的女性更趋向于生儿子，这样就能够保证他们的基因和家族能够代代相传。

6、女性拥有强势、自信的个性

支配欲望强烈，过分自信的妇女，她们的卵子由于男性荷尔蒙偏高，更善于接纳精子中的Y染色体。因此，常常发号施令、大权在握的妇女怀男婴的机会比普通女性更高一些。

同时，新研究表明，从事如工程师或会计之类的男性化职业，将大大增加孕妇生产男孩的几率。因为从事男性化职业的女性往往大脑具有“系统性”，在受精过程中，其子宫内的睾丸激素含量较高，因此增加了胎儿是男性的可能性。准妈妈想生男孩吗?那就找一份男性化的职业吧。

7、男性防止阴囊温度过高

男性若平时经常穿紧身衣裤会使阴囊温度上升，造成精子数目减少，生男孩的Y精子会先死掉，使得生女孩的机率大增，也可能会暂时不孕。

若想要生男孩，必须防止阴囊温渡过高，所以男性要在生活中注意防止阴囊温度过高，不要穿紧身衣裤，不要常蒸桑拿洗热水澡或做剧烈运动。