非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

加权马尔可夫链在水稻产量预测上的应用

基于水稻的产量受多种因素的影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用加权马尔可夫链的方法对水稻产量进行预测,并依据黑龙江省历年水稻产量的数据对该省2012年水稻产量进行了预测,验证了其有效性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

一种RFID读写器载波泄露消除的技术

为了消除接收回路的泄露载波,提出采用接收机输入端泄露载波对消的方法。在读写器电路中加入衰减器和移相器电路,由接收信号强度检测电路控制单片机来调整相应衰减量和相移量以消除在接收机输入端泄露的载波。在工作频带内,仿真的泄露载波抑制度达到了91 dB,提高了读写器接收灵敏度,增加了读写距离。     

基于FPGA的数字化电力线载波扩频系统的设计

探讨了利用可编程ASIC芯片FPGA实现电力线载波扩频系统的数字调制的新方法 ,介绍了系统的结构、工作原理 ,以及电力线载波扩频系统数字化面临的几个主要问题和解决方法     

加权马尔可夫链在市场预测中的应用

本文介绍了加权马尔可夫链预测方法的基础,以金星电子公司产品销量资料为例,采用均值-标准分级法进行销量分级,把这21个月的月销量分成5个级别,运用加权马尔可夫链对该公司销量进行预测和分析,得出了符合实际的预测结果,为市场产品销量的预测分析提供了一条新的途径.     

广义Morrey空间中奇异积分算子和极大算子的加权不等式

证明了广义极大算子和奇异积分算子在广义Merrey空间中的加权不等式，并且还得到了极大算子无权不等式的特征。     

OFDM系统中的峰值平均包络功率比上下界的分析

本文主要对OFDM系统中的峰值平均包络功率比(PMEPR)的上下界进行了推导.推导结果表明,PMEPR的上界仅和数据序列的非周期自相关函数有关,这对于迅速去除PMEPR超过给定门限的数据序列是非常有用的.从推导的PMEPR下界看,只有当子载波数N很少时,它才会随N变化较大.针对一个16子载波的BPSK OFDM系统,本文借助于PMEPR的上界还对一种降低PMEPR的选择性映射技术进行了分析,并给出了所有可能信息序列的PMEPR分布.分析结果表明,最大PMEPR约为6.5dB,比最坏情况下的PMEPR减少了5.5dB.     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。