一种低信噪比下的信号源数检测新方法

空间信号源数检测是阵列信号处理的关键问题之一,该文针对低信噪比下传统检测方法的性能差的问题,提出了一种基于近似特征向量的检测新方法DTAE(Detection Technique based on Approximate Eigenvectors)来改善低信噪比下传感器阵列的信源数检测性能。该方法首先利用波束形成器在空间做预扫描来估计信号群中心的位置,以这些位置作为参考方向计算接收数据协方差矩阵的特征向量的近似值,然后使用特征向量的近似值对阵列输出数据加权,最后计算加权输出数据的频域峰值-平均功率比值从而估计信号源的个数。仿真结果表明,提出的新方法在低信噪比下的检测性能显著优于AIC(Akaike Information Criterion)等方法,有一定的工程应用价值。

一种对强目标信号污染稳健的自适应通道盲均衡方法

针对强目标信号污染严重影响传统阵列流形校正算法通道均衡性能问题,提出了一种基于雷达回波数据模归一化矢量的自适应通道盲均衡算法.该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,然后对其协方差矩阵进行特征分解,最后将回波数据矢量的各分量除以最大特征值对应的特征向量的相应分量实现通道均衡.理论分析和实测数据处理结果验证了该方法的稳健性.

模糊判断矩阵的特征向量排序方法

从相关性角度提出了互反判断矩阵排序的特征向量方法。利用两类一致性模糊判断矩阵与完全一致性互反判断矩阵的相互转换公式,给出了基于加性一致性指标与乘性一致性指标的模糊判断矩阵特征向量排序方法,最后利用这些方法进行了算例分析,结果表明这些新的排序方法是有效可行的。

PCA算法在人脸识别中的应用研究

特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别技术。本文首先介绍K-L变换和PCA的原理,然后描述特征脸的方法的流程及分类判别方法,最后介绍了提高PCA算法效率的分组PCA算法。这些算法为结合支持向量机进行人脸识别提供了依据。

最大特征值及其特征向量的应用

矩阵的最大特征值及其特征向量反映矩阵的主要信息．文章通过建模实例介绍了最大特征值及其特征向量的应用．针对反映一组学生的各种能力的数据,进行统计分析处理,借助主成分分析法的思想,用矩阵的最大特征值及其所属的特征向量的分量的大小顺序,给出这组学生按综合能力由强到弱的排序,并用数值方法,对各种组队方案的合理性进行讨论．

基于特征结构分析法的静态电压稳定算法

基于电力系统快速解耦潮流方程雅可比矩阵的特征结构分析法研究了与系统静态电压稳定性密切相关的雅可比矩阵最小模特征根和与之相对应的特征向量.以最小模特征根作为系统静态电压裕度指标,以最小模特征根对应的右特征根向量作为节点电压灵敏度指标.通过IEEE39节点系统在两种运行状态下,给出了系统最有可能发生电压不稳定的节点,同时也验证了该方法的准确性和有效性.

基于内容的多媒体检索技术

在对海量的多媒体数据进行检索时,传统的基于数值/字符的信息检索技术并不能满足要求。因此,基于内容的多媒体检索技术的研究应运而生,其检索的依据主要是多媒体的特征向量值,因此多媒体信息特别是图像的特征向量的组织直接影响到数据检索的效率。对基于内容的多媒体检索技术进行了研究,同时借鉴基于关键字的检索技术,引进了二叉排序树来组织图像的特征向量,利用二叉排序树算法进行特征向量值的检索,提高了图像检索的效率。

矩阵的特征值和特征向量

在文献[1]的基础上进一步地研究几种矩阵的特征值问题。再次给出了2种n阶矩阵的高次幂的求解。最后给出了矩阵的特征值与特征向量的反问题的求解方法,并应用于实例。

基于压缩技术的子空间迭代法及在谱估计中的应用

提出了一种基于压缩技术和子空间迭代的特征向量迭代估计算法,由于该算法采用迭代形式,同目前的特征向量求解方法相比(如奇异值分解法),该算法计算量小、复杂度低、算法收敛速度快、易于实时实现,可对由信号构成的自相关矩阵的特征向量作出准确的估计。通过仿真实验可见该算法具有很高的估计精度。将该算法应用到MUSIC(multiple signal classification)谱估计中,通过计算机进行仿真对比可以看到,利用提出的算法进行谱估计精度要高于标准的MUSIC谱估计精度,且计算量大大减小,由此验证了算法的有效性和优越性。

双模坐标耦合谐振子体系的量子力学处理

为了精确求解双模坐标耦合谐振子体系的动力学问题,利用动量本征矢在Fock表象中的表示构造不对称积分,找到了与经典正则变换对应的量子幺正算符.借助于动量表象的完备性条件,证明了该算符的幺正性及其变换特性.应用此量子幺正算符,精确求解了双模坐标耦合谐振子体系的动力学问题.

互引系统的有向赋权图模型

评价引文系统里一个引文元素在系统中的地位,是引文系统定量研究的课题。已建立的评价系统的数学模型,从有向图模型[2],推广到有向赋权图模型[3]。应用有向赋权图表达复杂的引文系统,在此基础上讨论了引文系统情报元地位模型的存在条件,证明了本模型的地位指数向量就是引文系统的有向赋权图权矩阵的最大特征向量。

矩阵特征值和特征向量的逆问题

给出了5种类型矩阵特征值和特征向量的逆问题,并借助于矩阵的性质给出了相应的求解方法.

实正交斜对称矩阵的特征值的结构向后误差

研究了问题:C(R2,3)={ARm×m:AT=-A,ATA=I}有怎样的表达式对其特征值的结构向后误差η(R2,3)(Xk,Λk)=m in{α-1EF:(A+E)Xk=XkΛk,A+EC(R2,3)}有效,对其特征值的无结构误差是否含有2的因子.得到了一些结果:实正交斜对称矩阵的表达式对其特征值的结构向后误差η(R2,3)(X2k,Λ2k)是有效的,且对无结构的向后误差ηR(X2k,Λ2k)含有2的因子.

基于卷积型小波包变换的船用水位调节器故障辨识

以某型蒸汽船的主冷凝器水位调节器为研究对象,应用卷积型小波包变换提取各种故障信号分解后的相对小波包能量,建立水位调节器标准故障库,并引进Euclidean空间距离公式作为判据进行故障识别。实验结果表明,该方法可以对水位调节器的典型故障进行快速、正确分类,降低了其故障定位与维修的盲目性。

基于特征脸及人工神经网络的人脸识别

人脸是一个复杂的多维可见模型,开发人脸识别的计算模型是比较复杂的。介绍了一种基于信息理论的编译人脸图像的识别方法。该方法涉及两个方面:一是使用主成分分析进行特征提取;二是使用前馈反向神经网络进行识别。并使用400张人脸图片(40类)测试了该方法,识别率高达97.018%。

树的孤立点

设G=(V,E)为连通图,L为它的Laplace矩阵,Y为L的对应于特征值λ的特征向量.相对于向量Y,顶点u∈V称为是G的孤立点,如果Y[u]=0,并且对任意与u相邻的顶点v,均有Y[v]=0.论文证明:对于树T,如果mL[T-v](λ)=mL(λ),则对λ的任意特征向量Y,v都是孤立点.

基于SAS与R软件的主成分分析

本文目的是介绍主成分分析的概念、作用和用软件实现计算的方法。应弄清适合进行主成分分析的数据结构、如何利用SAS和R软件实现计算的具体方法,尤其是计算结果的解释和利用。值得注意的是:满足同质性的单组设计多元定量资料是适合进行主成分分析的数据结构的突出特点;主成分分析可用于下列场合:数据降维、主成分回归分析和主成分聚类分析等。

基于特征值滤波器方法的阵列方向图综合

雷达阵列天线常涉及方向图综合,而天线阵综合常是利用优化算法优化幅相及阵元间距等参数的过程。提出一种基于特征值滤波器方法的阵列天线波束赋形综合方法。该方法在最小二乘误差准则下,将阵列复值权矢量求解问题转化为一个求解复Hermitian矩阵的最小特征值对应的特征向量的问题。设计中还可方便地加入零陷约束等线性约束。通过实例设计验证了提出方法的有效性。

状态空间表达式变换为约当标准形

本文利用矩阵理论；提出了将状态空间表达式变换为约当（Ｊｏｒｄａｎ）标准形的方法。给出了根据状态矩阵Ａ的初等因子求出相似变换矩阵Ｔ的方法。