联立方程系统的递推估计形式

(1)本文讨论了在经济计量研究中的联立方程系统在新增加样本容量下参数的递推估计问题。(2)给出的是简化式的递推估计方法;(3)给出的是恰好识别条件下,结构方程参数的递推估计方法;(4)给出的是过度识别条件下,结构方程参数的递推估计方法。     

多项式参数曲线隐式化的新方法

给出了多项式参数曲线隐式化的一种新方法。此方法主要是利用了Bezout矩阵与拉格朗日插值的相关理论,首先给出了参数曲线隐式化的一般描述,给出了多项式参数曲线隐式化的一般算法。通过相应的例子,证明了本文方法的准确性和有效性。本方法在很大程度上减少了计算量,节约了计算所需要的空间,从而在很大程度上提高了多项式参数曲线隐式化的效率。     

机器人触觉传感器的优化设计

本文讨论了机器人阵列式触觉传感器的理论设计参数和实际制造参数,并用组合法辨识方法对设计参数进行了优化设计,给出了可供参考的设计值。     

一种正弦稳态电磁场参数计算的电路解法

本文给出一类正弦稳态电磁场参数计算的电路解法,该方法基于基本的电磁场理论和网络理论以及CAD方法,文中给出了这种方法的理论和实例。图6,参2。     

锁相环最佳参数的计算机辅助设计

本文分析了锁相环最佳参数计算Klapper方法的局限性,给出了计算机辅助设计方法,并用此方法计算了C波段卫星直播电视锁相鉴频环的最佳参数和门限载噪比。     

多参数反射代数和反射方程的解

本文给出了与双参数和四参数反射方程相关的反射代数,并利用Yang—Baxter实现方法构造了反射方程的解。     

最佳近似匹配在微波晶体管放大器中的应用

本文给出最佳近似匹配网络的理论分析,导出最佳近似匹配条件和失配损耗公式,讨论S参数离散性和S参数测量误差的处理方法。也给出最佳近似匹配网络用于晶体管放大器的设计程序。     

一类问题的最优迭代参数的确定

本文给出一类问题的最优迭代参数的一个确定方法,并证明它的收敛性。     

液力机械传动系参数的优化匹配

本文按系统伦的思想,分析并给出了液力机械传动系统的数学描述.根据系统的输入和响应为随机信号的特点,本文用数理统计的方法,详细讨论了传动系参数优化匹配的目标,建立了液力机械传动系参数优化匹配的数学模型.文中还给出了计算实例.     

搜索最优迭代参数的一个方法

在求解线性组的方法中,GAOR 方法(Generalized Iterarion Method)是最新的方法之一,其中有两个迭代参数.本文给出一个挑选最优迭代参数的方法.     

MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题关系

幅度谱重构信号问题已取得了许多成果,而MA参数模型的求解却比较困难．通过推导．建立了MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题之间的关系,从而把这两个问题联系起来．这样,所有幅度谱重构信号问题的理论与算法均可应用于MA模型参数求解当中．     

基于累积量增强全矢量正交子空间方法的MA建模

提出了一种新的线性代数方法——累积量增强全矢量正交子空间方法(CEAVOS)用于非最小相位非高斯滑动平均(MA)建模，该方法利用组合特性映射的累积量增强，并用全矢量正交于空间法估计MA参数．数值仿真结果表明，CEAVOS的性能优于组合累积量切片法WS和全矢量正交子空间法(AVOS)这2种现有的性能最好的MA参数估计方法，尤其是在估计的偏差上；在低信噪比与短数据的情况下，性能也表现良好．     

ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法

提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。     

三类四舍五入数据的点估计问题

首先考虑源于正态分布的样本,在四舍五入后不再服从正态分布,根据四舍五入后的数据构造似然函数,对原正态总体的参数进行估计.然后分别考虑源于AR(1)和MA(1)的四舍五入数据,构造修正的似然函数,对模型参数进行估计.     

纯量谱分解的Gevers-Wouters算法收敛性分析

滑动平均(MA)模型参数估计问题等价于一个谱分解问题,用Kalman滤波方法基于MA模型到状态空间模型的变换,证明了纯量可逆的MA模型参数估计的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式的零点决定。当MA多项式的零点不接近单位圆周时,Gevers-Wouters算法可高精度快速给出MA参数估值,是一种快速、简单、有效的谱分解算法,为状态估计、信号处理、时间序列分析、系统辨识提供了一种重要的工具。     

MA模型参数估计的两段最小二乘法及其在自校正跟踪滤波器中的应用

提出了滑动平均（MA）模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归（AR）模型,然后再用最小二乘法一个不相容的超定性方程组得到MA模型参数估值。一个应用于自校正跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。     

自校正加权观测融合Kalman估值器

对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问题,并证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它与相应的最优加权观测融合Kalman估值器的误差收敛到零,因而具有渐近全局最优性。一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

滑动平均模型参数估计的Gevers-Wouters算法的指数收敛性

可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题。基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法证明了矩阵谱分解的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式矩阵的行列式的零点决定。当这些零点不接近单位圆周时,Gevers-Wouters算法可高精度、快速地给出MA参数估计,因而提供一种快速有效的谱分解工具。     

沥青混合料离析率仿真方法及转运车模型试验研究

在分析沥青混合料转运车的工作原理及作用的基础上,研究了用于预测沥青混合料在转运车螺旋搅拌器中的离析率的神经网络RBF(Radial Basis Function)算法,并进行了仿真计算．根据相似理论,设计了转运车模型,试验揭示了螺旋搅拌器结构参数对改善沥青混合料离析程度的影响．实验数据仿真结果误差分析表明,RBF算法可对沥青混合料在转运车螺旋搅拌器中的离析率进行预测,为沥青混合料转运车的设计与开发提供了理论依据．     

基于M算法的1000 BASE-T千兆以太网收发器联合解码均衡器实现研究

提出了一类适用于IEEE 802.3ab标准1000 BASE-T千兆以太网收发器的预滤波M算法联合解码均衡器.通过研究保留路径数、期望信道响应拖尾长度以及回溯深度等参数对M算法解码器的性能与硬件复杂度的影响,确定了优化参数和结构.0.18μm标准单元CMOS工艺下的综合和后仿真证明其性能与硬件复杂度均优于常用的预滤波并行判决反馈解码器(Parallel Deci-sion Feedback Decoder,PDFD).研究表明,预滤波M算法解码器适合在多种情况下取代预滤波PDFD,用于1000 BASE-T千兆以太网收发器联合解码均衡器,其中4tap PF-MA4解码器的性能优于14tap PDFD,而面积仅为其39%.