ARFIMA approximation and forecasting of the limiting aggregate structure of long‐memory process

This article studies Man and Tiao's (2006) low‐order autoregressive fractionally integrated moving‐average (ARFIMA) approximation to Tsai and Chan's (2005b) limiting aggregate structure of the long‐memory process. In matching the autocorrelations, we demonstrate that the approximation works well, especially for larger d values. In computing autocorrelations over long lags for larger d value, using the exact formula one might encounter numerical problems. The use of the ARFIMA(0, d, d?₁) model provides a useful alternative to compute the autocorrelations as a really close approximation. In forecasting future aggregates, we demonstrate the close performance of using the ARFIMA(0, d, d?₁) model and the exact aggregate structure. In practice, this provides a justification for the use of a low‐order ARFIMA model in predicting future aggregates of long‐memory process. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.     

一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法

工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则构建自适应高斯混合模型(AGMM),得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对多模型输出进行动态反馈校正.通过数值仿真和硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能.     

信道编码测试平台的建立

为获得信道编译码器的实际性能,建立了基于硬件的信道编码测试平台.给出了平台的设计方案.提出了一种改进的高斯白噪声设计方法.χ2和K-S检验结果表明,产生的样本服从高斯分布,且样本"尖锐"的自相关特性及近似常数的功率谱密度样本具有白噪声特性.在现场可编程门阵列(FPGA)上实现了此测试平台.经实例验证,建立的平台可用作信道编译码器和新型译码算法的测试工具.     

白高斯噪声对肿瘤增长系统的影响

目的研究受白高斯噪声驱动的肿瘤细胞增长系统的定态性质。方法从理论和数值两方面对系统的定态进行分析。结果该系统的定态概率密度随乘性噪声强度D的增长而减小,而加性噪声强度α对定态概率密度几乎没有影响。结论乘性噪声强度D的增长能够引起肿瘤数的减少。     

基于分形高斯噪声叠加的蒙特卡罗模拟定价

为了提高蒙特卡罗模拟定价的精度和效率,用循环嵌入方法快速精确地生成分形高斯噪声,进而叠加合成分形布朗运动,在此基础上运用蒙特卡罗方法模拟金融产品价格运动轨迹.通过对国电电力认购权证(国电CWB1)进行100个交易日模拟定价的结果表明,该方法比标准布朗运动能获得更高的定价精度.     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

痕量PBBs/PBDEsGC/MS分析法中PCB及其衍生物干扰消除方法

电子电气产品中痕量阻燃剂聚溴联苯/聚溴联苯醚(PBBs/PBDEs)的检测通常采用气相色谱/质谱(GC-MS)联用法,但该法是建立在持久性污染物多氯化苯/多氯化萘(PCBs/PCNs)基础上,因此此类物质干扰不可避免。为了解决此类问题,提出了2种解决方法:1)阴离子化学电离-气相色谱/质谱联用法(GC/MS-NICI)和电子轰击-气相色谱/质谱联用法(GC/MS-EI)联合使用;2)以YMC ODS-C18为载体,基质固相分散法(MSPD)吸附分离。结果显示,前者可以同时洞察聚溴联苯和联苯醚的分子链断裂后阴离子碎片[Br]-,[HBr2]-和分子链段碎片[M+2]+,[M+4]+,[M+6]+,[M+8]+的滞留峰,增加了对溴系阻燃剂的选择性。后者可以有效分离多种多氯化苯与聚溴联苯醚的色谱峰,这为溴系阻燃剂气相色谱/质谱联用分析法中多氯化苯及其衍生物干扰提供了新的解决方法。采用此方法对8类电子电气产品中10种聚溴联苯醚和多氯化苯进行加标回收实验及精密度分析,回收率在60%～98%,相对误差在9.5%以内,符合国际电工委员会(IEC)对溴系阻燃剂检测精度要求,说明方法具有较高的可靠性,也为我国电子电气业更好遵守...     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

基于去冲激响应的UWB雷达目标识别

提出了基于去冲激响应的UWB雷达目标识别方法,在理论上对该识别方法进行了详细地推导,并给出了该方法中所用到的窄脉冲的选取准则;最后,通过计算机模拟,给出了两种飞机模型不同姿态下的近似冲激响应数学模型,在此基础上对这两种飞机模型进行了识别仿真。从仿真结果来看,此识别方法效果良好。