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141.
加速寿命试验下随机截尾指数寿命数据的Beyes统计分析   总被引:2,自引:1,他引:2  
本文针对恒定应力加速寿命试验下,进行随机截尾指数寿命数据的Bayes分析,在未知加速寿命方程情况下,给出了常应力下分布参数的后验分布及其Bayes估计.最后给出了两个计算实例.  相似文献   
142.
广义相关时延估计算法的自适应实现形式   总被引:3,自引:0,他引:3  
认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识,特别是对其功率谱的了解,而在实际应用中,往往缺乏这种先验知识,只能以估计值来代替,从而影响时延估计精度,自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制,提高时延估计的精度,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数,从理论上证明了,任何一个广义相关权函数,都能够变换成一个或几个Roth处理器的组合形式,实际上,Roth处理器就是自适应滤波器实现的,能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器,从而实现了自适应广义相关时延估计算法。  相似文献   
143.
文章对病态的多元线性模型Yn×q~(Xn×pBp×q,Vq×q(⊕)In×n)提出了c-k型估计,证明了利用Stein式压缩技术可以改进岭估计;同时给出了参数最优值满足的条件,证明了c-k型估计的可容许性.  相似文献   
144.
本文研究了一般的Gauss-Markov(简记G-M)线性模型(Y,Xβ,σ2 V),其中V≥0已知,获得了不等式Rβ≮0约束以及矩阵损失函数下非齐次线性估计可容许的充要条件.  相似文献   
145.
基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.  相似文献   
146.
邢超  高志坚 《科技信息》2007,(28):194-195,210
智能天线系统是具有自适应信号处理能力的天线阵列,利用数字信号处理技术对多个不同的用户产生多个空间波束,每个波束各自自动地对准不同用户的来波方向,把零陷方向对准干扰方向,从而消除多址干扰,提高移动通信系统的性能。智能天线应用的一个关键问题是对用户的入射角度进行估计,即波达方向(DOA)估计问题,MUSIC算法是DOA估计的一种,是利用输入协方差矩阵的特征结构,具有高分辩能力的多重信号分类技术。通过对MUSIC算法的仿真,验证了MUSIC算法具有稳定、高分辨、高精度和计算量较小的优点。  相似文献   
147.
为解决传统线性控制器无法满足汽车电子节气门控制要求的问题,利用自抗扰控制技术进行了电子节气门非线性控制器研究。首先根据博世公司的电子节气门性能指标,给出了参考过渡过程和采样时间的选取准则;然后通过将建模误差等不确定性看作加性外部扰动,利用扩张状态观测器实时估计出作用于系统的扰动总和,并给予补偿。仿真表明,基于自抗扰控制技术的控制方法能够很好地实现电子节气门的快速跟踪控制,而且具有较强的鲁棒性。  相似文献   
148.
被动合成阵列极大似然参数估计的快速方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率一方位联合估计新方(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.  相似文献   
149.
考虑了定义在柱形区域上经常被用于天气预报的存在饱和蒸汽的大气原始方程组.运用微分不等式技术和能量估计的方法,得到了方程组解的先验界,并证明了方程组对边界参数的连续依赖性.  相似文献   
150.
针对奇异摄动Darcy-Stokes问题,构造了新的非协调长方体单元,证明这个单元是适定的,满足离散的inf-sup条件,并得到了二阶收敛的误差估计结果.  相似文献   
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