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一种新的数据二阶特征估计算法及其在数据校正中的应用
引用本文:高林,顾幸生,刘喜梅,陈晶.一种新的数据二阶特征估计算法及其在数据校正中的应用[J].华东理工大学学报(自然科学版),2010,36(2).
作者姓名:高林  顾幸生  刘喜梅  陈晶
作者单位:1. 华东理工大学自动化研究所,上海,200237;青岛科技大学自动化与电子工程学院,山东,青岛,266042
2. 华东理工大学自动化研究所,上海,200237
基金项目:上海市基础研究重点项目,山东省自然科学基金项目 
摘    要:在许多数据分析,尤其是数据校正过程中,需要知道数据的二阶特征。现行的二阶特征算法通常是对方差的估计,算法存在共同的局限性,即假定样本中不含有显著误差,并且服从正态分布。这种假定在许多实际情况中是不能满足的,从而使算法的应用受到了限制。针对常用算法的局限性,本文提出了一种新的数据二阶特征估计算法。该算法基于序列的关联性理论,通过对信号或然误差的实时估计实现对数据等效二阶特征的估计。理论分析和仿真实例验证了新算法的有效性。

关 键 词:数据校正  二阶特征  方差  或然误差

A New Estimation Algorithm for Data's Second Order Character and Its Application in Data Reconciliation
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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