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31.
提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响. 相似文献
32.
利用推广的Kudryashov方法, 借助分数阶行波变换和一致分数阶导数, 给出非线性广义时间分数阶Sharma Tasso Olver方程和Zakharov方程组的若干双曲函数形式的精确解. 相似文献
33.
针对四阶椭圆型方程,提出了在半直线域上全对角化的有理Legendre谱方法。构造了Sobolev正交的Legendre有理基函数,并导出了相应的全对角化的离散代数方程组。与此同时,微分方程的真解和数值解都表示为Fourier级数形式及其截断形式。数值结果表明了该方法的高效性并保持谱精度。 相似文献
34.
春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能. 相似文献
35.
针对我国股市噪声交易能量较大、行业指数同步性较高的特点,提出改进的EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)去噪方法对行业数据进行处理,进而采用BEKK-GARCH模型分析金融危机前、金融危机期间、金融危机后三个阶段行业间波动溢出效应.研究表明,在降低股价同步性方面,改进的EMD去噪方法效果更佳;行业间波动溢出效应在金融危机期间显著上升,金融危机后回落;较之金融危机前,金融危机后传统制造业受产业链上游的波动溢出效应有所降低、受科研的波动溢出效应有增强的趋势. 相似文献
36.
以宁波市公共自行车为例,将因子分析法与二项logistic法相结合,对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子,利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型,合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时,利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验,以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度,同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。 相似文献
37.
为了深入研究Kirchhoff方程的性质,讨论了带有Hartree项和临界增长非线性项的Kirchhoff方程极小能量变号解的存在性。利用能量泛函在变号Nehari流形上的下确界C_λ收敛于0,得到空间E紧嵌入L~6(R~3)这一技术性结果。结果表明,利用限制变分方法和定量形变引理获得极小化序列对应的极小值点是该问题的非平凡解。研究方法在理论证明方面得到了良好的结果,对研究其他Kirchhoff方程解的存在性有一定的指导意义。 相似文献
38.
以某型异形汽车椅弹簧为研究对象,针对其刚度特性及应力进行理论计算.利用Hypermesh与ANSYS联合仿真研究该异形汽车座椅弹簧的结构特点,并对其弹簧的刚度特性进行应力分析和强度校核.结果表明:基于弹簧串联理论得到的弹簧刚度和仿真结果更接近;汽车座椅弹簧轴向载荷与轴向变形量呈近似线性关系,刚度随着轴向力的增大而小幅增大,在满载工况下,汽车椅弹簧能满足强度要求,符合实际应用要求.利用有限元软件对弹簧进行应力分析及强度校核,并对切应力计算公式提出修正系数,使结果更加合理. 相似文献
39.
为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制. 相似文献
40.
提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。 相似文献