两函数值的大小与其导数大小的关系

讨论了两个函数值的大小与其导数大小的关系,并给出已知两个可导函数的大小及两个函数值在某一点的大小的条件下,两个函数在一区间上的大小关系.     

基于基因算法的用于系统识别的测试信号的设计

详细介绍了如何用Matlab实现基因算法生成两个不同的具有最小峰值的测试信号,并且把这两个不同的测试信号输入到一个识别工具箱里,通过检验输出的结果来确定这两个测试信号是否适合用作特殊系统的识别.本文所用基因算法产生的测试信号如预期的一样具有最小峰值,但当把这两个测试信号输入到识别工具箱之后,估计系统的矩阵特征值与原始系统的矩阵特征值有很大的差距.产生这种差异的原因主要有两个,一个可能是产生这两个测试信号的长度不够,另一个可能是这两个测试信号非正交.     

微观粒子的隧穿效应

通过求解薛定谔方程,计算出微观粒子连续穿过两个方势垒的透射系数.数值计算表明：当入射能量低于两个势垒高度时,介于两个势垒高度时,高于两个势垒高度时,透射系数随两个势垒宽度和高度的变化均有变化.并且,在一定条件下,可以发生共振透射.最后得出,透射系数随势垒高度、宽度及粒子能量的变化而变化,与两个垒之间的距离无关.     

多项式除法的矩阵表示

对于两个多项式相除,目前只有竖式算法和综合除法。本文以矩阵为工具,通过引入三个定义、两个定理和两个推论,对两个多项式在整除和不能整除这两种情况下,给出了多项式除法的矩阵算法。这样多项式相除就增加了一种新的算法。     

域的理论中两个命题的逆命题的反例

“有限域的特征是素数p。”“有限扩域是代数扩域。”是域的理论中两个大家熟知的命题。构造了两个例子,从而证明了这两个命题的逆命题不真。     

具有两个对象的预加法范畴的刻画

利用Morita context刻画具有两个对象的预加范畴,得到了具有两个对象的范畴是预加法范畴的充要条件以及两个环是Morita等价的一个刻画.     

浅论柳琴戏的“调”

柳琴戏的常用调式主要有两个,一个是"D宫调",一个是"D徵调",为同一主音的两个调式。柳琴戏在实际演出中,转调(实际上就是同主音调式转换)是随时随地、无处不在的。柳琴戏常用的两个调式的音阶,为两个同一音高的音阶。两个调之间所使用的转调手法,就是运用了中国传统音乐的变调手法"隔凡"。     

对"磁感应强度和磁场强度"的讨论

从电流观点和磁荷观点两个角度讨论了磁感应强度B 和磁场强度H 两个物理量,旨在加深对两个物理量含义的理解.     

待摊费用和预提费用的区别和联系

待摊费用和预提费用是两个性质不同的会计科目,虽然两个科目都有费用两个字,但一个是资产类科目,一个是负债类科目,在学习中两个科目容易互相混消,通过对比学习,可以很好地解决这一问题。     

状态机和变换半群积的覆盖关系

讨论了两个状态机积的变换半群和它们变换半群的积之间的覆盖关系、两个状态机的积之间的覆盖关系、两个变换半群的积之间的覆盖关系、两个状态机的积与覆盖它们的状态机的积之间的覆盖关系、两个变换半群的积与覆盖它们的变换半群的积之间的覆盖关系。     

论统计调查中的域估计及其实证研究

抽样调查是获得统计数据的一项重要途径，而时需要进行研究的层次作为子总体进行分层抽样实际上就是域估计问题。首先介绍了域估计的两种方法，包括直接估计和间接估计，然后对域估计进行了案例分析，最后对间接估计和直接估计的特点进行了对比分析，发现在一般情况下，如果样本量很充足，也无缺失数据，则使用传统的直接估计方法最为便利。当直接估计方法不能很好地满足我们的需求时，使用模型来进行间接估计就是一种必要的选择。     

PPS估计与乘积估计的比较

PPS放回抽样方案下对总体均值的估计与简单随机抽样方案下对总体的乘积估计是实际应用相当广泛的两种抽样方法。本文在规模指标与关心指标呈负相关的情形下比较了这两种估计的优劣。     

协方差的最优二次型无偏估计

在二维总体与正态分布具有相同的前四阶矩的条件下,利用矩阵迹的一个不等式,讨论了协方差的二次型估计.证明了一个常用的估计量为协方差的最小方差二次型无偏估计.     

提高估算软件成本精度的方法研究

指出已有的软件成本估算方法中的问题,提卅采用模糊神经网络方法构建软件成本的快速估算模型来提高估算精度。将60个软件项目的相关数据作为样本,分别对神经网络和模糊神经网络两种系统进行训练。将两种模型的训练和估算结果进行比较．结果显示模糊神经网络模型在软件成本估算上比神经网络模型具有更高的学习效率和估算精度。     

高维协方差矩阵估计方法的比较

通过模拟比较门限估计方法和收缩估计方法之间的差异,得出2种方法在实际应用中的使用范围.由模拟结果可知,若有确切的证据表明总体协方差矩阵是稀疏矩阵,则采用门限估计方法,否则,采用稳健的收缩估计方法比较恰当.     

基于傅立叶变换的OFDM信道估计方法研究

分析了无线OFDM 系统中基于傅立叶变换的信道估计方法,提出了在低信噪比情况下使用LMMSE估计的一种改进方法和在高信噪比情况下使用不需要先验信息的LS估计的改进方法。仿真结果表明，在无线多径慢衰落信道条件下，该改进方法都能够有效对抗频率选择性和先验信息的估计偏差对信道估计的影响，在估计性能与算法复杂度之间取得良好折衷。     

最大熵谱估计与傅立叶谱估计的几点比较

本文通过对目前常用的现代谱估计方法——最大熵谱估计方法中的谱峰幅度和谱线分辨率两个基本问题的分析和讨论,和经典的傅立叶谱估计方法作比较,指出在最大熵谱估计方法的应用中应注意的几个问题。     

基于轮胎侧偏刚度变化率的车辆质心侧偏角融合估计算法

针对车辆在高速紧急避让工况下质心侧偏角难以直接测量的问题,提出一种基于轮胎侧偏刚度变化率的质心侧偏角融合估计算法。在车辆二自由度动力学模型的基础上,提出一种轮胎侧偏刚度估计方法,构建基于改进扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法。根据质心侧偏角和车辆纵向、侧向加速度的关系,构建基于积分法的质心侧偏角估计算法;结合两种估计算法的特点,采用轮胎侧偏刚度的一阶微分表征车辆的非线性程度,设计了一种适用于不同车辆动态特性及路面条件的融合估计算法。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,该融合估计算法在不同的车辆动态特性和不同路面条件下具有良好的估计精度和实时性,对传感器信号的噪声、误差鲁棒性强。     

PC准则下生长曲线模型回归参数阵广义岭估计的优良性

一般而言 ,PC准则是用来比较向量参数两个估计优劣的一种准则。本文将它推广应用于生长曲线模型回归参数阵的最小二乘估计和广义岭估计优劣性的比较。给出了广义岭估计在PC准则下优于最小二乘估计的条件     

线性模型下输入矩阵的最优设计

线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计是线性模型下两种最常用的估计方法。前者估计性能优于后者，但需要被估计量的一、二阶矩信息。作者深入讨论了这两种估计的关系，得到了二者在均方误差意义下等阶的充要条件，进而找到一种设计输入矩阵的方法，使得在先验信息缺乏的条件下，仍可利用最优加权最小二乘估计达到与线性无偏最小方差估计一样优越的估计性能，避免了获取先验信息的困难，同时保持了估计的最优性。