基于混合样本的污染线性模型的非参数估计

研究污染线性模型 :yi=(1 -ε)xTiβ zi,1≤i≤n .设误差序列 {zi}是平稳的α 混合序列 ,fε(x)为其公共的未知密度函数 ,在假定Ez2 i<∞的情况下 ,讨论了基于残差的 fε(x)核估计的相合性及其收敛速度 .并构造了污染系数ε及回归参数 β的非参数估计 ,建立了估计量的强相合性及强收敛速度 .     

多元曲线模型的条件最好线性无偏估计

研究行等式约束下的多元曲线模型，得到了条件线性可估的、惟一的最优线性无偏估计（BLUE）。     

小波包在可控震源地震信号时延估计中的应用

在可控展源地展勘探信号处理中，利用发射信号和反射信号之间的时频分布相似性，提出了用小波包变换时频分布的二维相关算法，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。该方法能从信噪比为-4dB的接收信号中难确地对反射信号进行检测和时延估计。     

CMOS VLSI电路无时延平均功耗和有时延平均

从理论上阐述了无时延平均功耗和有时延平均功耗之间的单调递增关系, 用计算速度快的无时延理想电路功耗作为计算速度慢的有时延实际电路功耗的评估标准, 并给出了它在电路平均功耗快速估计、最大功耗快速估计和电路测试功耗快速优化三个领域中的应用. 提出了一种先用无时延功耗对较长的输入向量对序列进行快速压缩、再用压缩序列快速模拟出平均功耗(或最大功耗)的新方法. 与直接用未压缩序列进行模拟的传统方法相比, 实验结果表明: 对于平均功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于3.5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~10倍; 对于最大功耗快速估计, 在保证估计精度(误差小于5%)的前提下, 将模拟速度提高了6~8倍. 在测试功耗快速优化领域, 与测试功耗直接优化法和现有的Hamming距离优化法相比, 无时延功耗优化法的优化效率最高, 它可以用较少的时间(缩短为 16.84%), 取得较好的优化效果(测试功耗降低35.11%).     

传感器系统误差与目标航迹的分布式估计

精确估计传感器的系统误差, 对提高整个跟踪系统的性能具有十分重要的意义. 已有的研究方法一般是把系统误差加到状态向量中形成扩维状态向量, 利用Kalman滤波进行估计. 由于这种方法计算量很大, 许多工作致力于研究状态向量和系统误差的解耦问题, 但均未实现系统误差的分布式估计和解决计算量问题, 且无法真正实现分布式航迹融合. 考虑了传感器测量有系统误差时的多传感器分布式航迹融合问题, 实现了状态向量和系统误差的解耦、系统误差的分布式估计与分布式航迹融合. 仿真结果表明此方法能给出精度较高的系统误差和状态向量估计.     

三维接触边界元法的一种误差直接估计

将作者所在研究组提出的二维弹性力学问题边界元解误差的直接估计推广到三维问题,给出了确定与域内解连续的边界位移的一种精确有效的方法。在此基础上提出将接触体接触单元间与域内解连续的边界位移之差的某种度量作为三维弹性接触问题边界元法的一种误差直接估计,并且提出了三维弹性接触问题的一种自适应边界元法计算方案。这种方案为确定没有解析解可作比较的复杂接触问题的边界元解精度提供了可能。文中对于三维弹性接触问题,给出了一个计算误差直接估计及自适应边界元法的算例。     

稳定人口增长率和出生率公式的误差估计

给出稳定人口增长率和出生率公式误差的一个估计，并给出了计算实例。     

二阶拟线性椭圆型方程组广义解的正则性

近年来对临界方程正则性研究正在兴起，其研究方法大多数用选取实验函数的待定方法，及Morse迭代方程证明其正则性。本文应用积分估计的方法，特别对临界项与超临次进行仔细估计，在一定条件下，得到一类二阶拟线性方程组广义解的正则性。     

双解析函数的齐次Riemann边值问题关于边界曲线摄动的稳定性

讨论了当区域边界L发生微小的光滑摄动时，双解析函数的齐次Riemann边值问题的解的稳定性，并给出误差估计．     

一类半参数回归模型讨厌参数的相合估计

讨论一类半参数回归模型y=xβ+g(t(1)+t(2)α)+e,其中g(·)未知,α、β为实参数,e为随机误差 设有样本{(ti,xi,yi)}ni)′,构造了g(·)、β和讨厌参数α的估计,并证明了其相合性 i,t(2)i=1,ti=(t(1)