不完全噪声交易信息下的内部交易

内部交易常常受到噪声的影响。依据在做市商观察到部分噪声交易量的信号(即不完全噪声交易量信息)的基础上,研究了此信号被观察到的精确程度对内部交易者的期望利润、交易强度、市场流动性产生的影响。研究表明,做市商对该信号观测得越精确,内部交易者的期望利润、交易强度和市场流动性越小;但它不影响内部交易者信息的释放量。     

变电站电压无功自适应动态预测模糊控制装置的研制

介绍了一种基于自适应灰色系统理论及模糊控制理论的变电站电压无功综合控制装置．本装置对一定时间后的电压、无功做出预测并进行实时控制．对参数越限进行提前判断和决策，减少了电压、无功的不合格时间．将传统静态区间控制改进为动态分析控制，更好地反应系统的动态特性．应用模糊控制，提高了系统的调节能力和电压质量，保证了系统的稳定性．     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

AR噪声参数估值误差对自适应检测器性能的影响

本文从理论上研究了采用自适应逆谱(或白化)滤波器级联匹配滤波器构成的自适应检测器的性能,着重分析了背景噪声AR参数估值误差对检测性能的影响。以两种典型的信号型式(宽带、窄带)为例的分析计算表明,这类检测器的检测性能对参数估值误差并不敏感。因而自适应逆谱(或白化)滤波器级联适当的匹配滤波器方案是一种有用的自适应检测器方案。     

广州地铁一、二号线噪声状况调查

考察了乘客流量、车站公共广播等因素对广州地铁一、二号线的车站环境噪声和列车车厢内部噪声的影响，探讨了车站环境噪声的日变化趋势。结果表明：地铁列车高速运行是地铁车站环境噪声的主要噪声源，地铁车站环境噪声还与车站的广播次数、广播音量、客流量、车流量等因素有关；地铁列车车厢内噪声除了与地铁线路质量、列车运行速度及地铁列车结构有关外，还与车厢内广播次数、广播音量有密切联系；屏蔽门能有效降低噪声；地铁噪声的频率特性是以中高频噪声为主，属宽频带噪声。     

基于神经网络的自适应滤波研究

自适应信号处理在信号处理中占据主要地位,自适应滤波又是自适应信号处理中的主要应用.目前对自适应滤波的研究主要集中在算法上,但很难在收敛速度、稳定性和跟踪性能上同时取得最佳性能.综合考虑自适应滤波的各种性能,研究基于神经网络的自适应滤波方法,并通过实例应用来证明了该方法的有效性.该研究对拓展自适应滤波方法和神经网络的应用都具有重要的参考价值.     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法（adaptive immtme algorithm,AIA）和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法．先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善．将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2．0s,优化后网损下降2．27％;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322s,优化后网损下降14．29％．这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进．     

基于神经网络的时变时滞系统自适应内模控制

将基于人工神经网络的时变时滞系统参数辨识算法与内模控制相结合,提出了时 滞系统自适应内模控制算法,理论分析及仿真结果表明,该算法能克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好,抗干扰能力的特点。     

单模激光线性模型瞬态的随机共振

根据线性化的单模激光输出光强方程,运用计算光强的相关函数,得到光强的功率谱及信噪比的方法,计算了在δ函数形式关联的两白噪声驱动下单模激光线性模型瞬态的功率谱及信噪比,发现了瞬态的随机共振,研究了信噪比随时间的演化及到达定态的时间,分析了参数对随机共振的影响。