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91.
研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型,并在更切合实际的情况下,建立了模型参数和回归函数的估计方法,在适当的条件下,证明了所建立的估计量均具有强相合性。 相似文献
92.
在阐述FFT方法、最小二乘曲线拟合方法和雷达信号特点的基础上,将BP网络应用于线性调频连续波雷达系统目标距离的信号处理中,用雷达数据对构造的BP网络进行了训练和测试。仿真结果表明,该方法在训练对象足够充分的情况下可以适应较大范围内测量,在无噪或低噪声的情况下,可以获得较高的测量精度,是一种对LFMCW系统信号处理的有效方法。 相似文献
93.
建立了果蔬气调包装的数学模型,通过数值模拟预测包装袋内的气体浓度变化及达到动态平衡时的气体浓度,给出了包装材料的确定方法及不同气调参数下果蔬气调包装贮藏期的预测方法.以黄桃为研究对象,测定了5℃和25℃下自发气调包装的气体浓度变化规律,进行了0℃及体积分数为2%O2、5%CO2初始浓度条件下的主动气调包装贮藏实验.实验结果验证了数学模型预测结果的正确性. 相似文献
94.
针对基于期望最大化(EM)迭代算法的正更频分多路复用(OFDM)信道估计方法复杂度高、收敛慢,严重制约OFDM的传输速率的缺陷,提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法.该方法基于拟牛顿加速算法,并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现,具有二次收敛性,提高了EM的计算速度,降低了计算复杂度.仿真结果表明,相比于空间选择期望最大算法,在性能损失只有0.1dB的情况下,EM算法的复杂度得到很大的降低,且其计算速度可提高十几倍. 相似文献
95.
通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响,建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型,为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题,并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数.同时,提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法,在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数,并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数.模拟试验和实例分析表明,所提模型可以较好地处理截尾数据,给出残存缺陷数的合理估计,其失效率估计精度较高,不低于较好的传统模型. 相似文献
96.
针对频域信道盲估计的相位模糊问题,提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法.根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性,通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应.相对于预编码频域信道盲估计方法,该方法的信道估计精度高且没有误差底限,具有实现简单、易并行处理等特点.系统的对比仿真实验表明,该方法与预编码频域信道盲估计方法相比,在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减. 相似文献
97.
基于滑动概率神经网络的早期故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对机电设备早期故障难以识别的问题,提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络,用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程,及时发现早期故障.该网络以固定不变的抽样集作为第一层,动态滑动的测量信号作为样本层,通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计,将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上.将网络分解成以测量值为中心的子网络,来实现网络的递归运算,并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数,从而提高了网络的计算实时性.通过压缩机喘振过程数据的应用实例,表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆. 相似文献
98.
在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比. 相似文献
99.
基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法 总被引:7,自引:1,他引:7
为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能,提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法.首先,利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析,根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素,由此建立相应的动态方程.在此动态方程基础上,通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测.文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验,结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法,可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测. 相似文献
100.
超声相控阵中,相位校正在消除相位畸变中起着重要作用。部分相控阵探头,阵元的面积小,回波信号弱,信噪比差。针对该问题,首先研究了邻近和集总相关估计在不同信噪比情况下的校正性能:发现信噪比SNR>12 dB时,邻近相关估计基本不产生估计误差;SNR<5 dB时,邻近相关估计产生的误差随着信噪比下降急剧增大。而集总相关即使在噪声强度较小时也不能做到估计误差为0;在噪声强度增大的过程中,其估计误差并未急剧增加,这与邻近相关估计不同。根据邻近和集总相关的特点,提出了混合相关校正结构。实验表明,混合相关充分利用了邻近和集总相关估计的优点,显著提高了图像质量。 相似文献