多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

中频电炉串联半桥逆变器调功原理分析

为了研究半桥串联逆变感应电炉的工作特点,利用二阶电路的零输入状态特性分析了负载电路的电压特性及换相控制角与调功电压的关系,分析仿真得出了串联逆变电路的工作特性和W工作波形.     

一种基于向量的鲁棒ARMA系统辨识器

提出一种新的基于向量方法的自回归和运动平均(ARMA)模型系统辨识器,并给出了其参数的统计分析模型.应用结果表明,向量ARMA算法和最小二乘法LS算法相比,在一定条件下,其预测误差精度提高了约1.2 dB;且该系统模型不受分离向量参数的影响.使用非线性函数核,系统将会成为一个鲁棒的非线性辨识过程.     

深市波动率特征分析

股价与成交量是股市中的两个重要变量,研究股票市场的波动率,掌握股票市场的主要波动性特征,进而有效管理市场,具有重要的理论意义和实践价值.采用计量经济分析技术,采集深市交易数据,分析了深市日收益率序列和波动率序列的每周不同天效应和记忆性.分析认为,深市日收益率序列不存在每周不同天效应,但存在1～2星期的记忆性;波动率序列则存在每周不同天效应和持续性;同时,交易量对波动率具有很好的解释作用,而波动率则不对交易量具有解释作用.     

基于时间序列InSAR技术的川东红层滑坡识别及变形规律

针对川东红层滑坡典型易发区域,采用小基线集(SBAS)时间序列的InSAR(interferometry synthetic aperture radar)方法进行了解译,并采用Google Earth可视化展示,有效圈定并复核了潜在隐患区域。提取了采矿引起斜坡失稳及牛马场滑坡的变形位移曲线,揭示了其变形规律。研究结果表明:解译区滑坡基本都发育在形变速率较大的黄色欠稳定和红色不稳定区域,区域形变位移值大小与滑坡发育比例成正比关系,35%的解译面积滑坡发育比率可以达到70%以上。同时通过野外调查发现4个潜在不稳定隐患斜坡,极大地提高了红层滑坡的早期识别能力。InSAR解译显示研究区西北区由采矿引起的斜坡失稳,与干涉图上的条纹位置对应较为一致,形变位移最大能达到视线向20 mm/a;牛马场滑坡范围均为垂直形变速率较大的黄色和红色解译点,变形位移曲线显示滑坡发生前已经处于蠕变变形阶段,累计变形量可以达到500 mm左右。     

用特征方程推导斐波那契数列的通项公式

斐波那契数列是一个古老的问题,吸引着无数人的兴趣,而其通项公式则是在这个数列诞生之后很长的一段时间后才用数学归纳法解决的.受微分方程中常系数线性微分方程的代数解法的启发,本文采取常系数线性递推方程的特征方程解法推导出斐波那契数列的通项公式。     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。     

基于方向向量Fourier级数近似的近场波束形成快速算法

研究了一种近场距离/方位聚焦波束形成快速算法,离线计算每个搜索距离处的阵列方向向量,利用方向向量关于方位角的周期性,将方向向量的每个分量用有限项Fourier级数近似,从而搜索距离处的角度谱可以用FFT快速实现,无需在每个距离/方位栅格上计算时延和相位补偿,有效减小了计算量和存储量.数值分析结果表明,该算法性能接近理想的近场波束形成.     

Volterra series based predistortion for broadband RF power amplifiers with memory effects

RF power amplifiers(PAs)are usually considered as memoryless devices in most existing predistortion techniques.However,in broadband communication systems,such as WCDMA,the PA memory effects are significant,and memoryless predistortion cannot linearize the PAs effectively.After analyzing the PA memory effects,a novel predistortion method based on the simplified Volterra series is proposed to linearize broadband RF PAs with memory effects.The indirect learning architecture is adopted to design the predistortion scheme and the recursive least squares algorithm with forgetting factor is applied to identify the parameters of the predistorter.Simulation results show that the proposed predistortion method can compensate the nonlinear distortion and memory effects of broadband RF PAs effectively.     

我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型

回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音 ,这部分噪音可由时间序列模型进行拟合 .本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型 ,并将该模型的预测结果与单纯用回归模型的预测结果进行了比较.