基于选优估计函数的盲信号分离

基于独立分量分析的盲信号分离问题,提出了一种选优估计函数的新方法,即在信号分离的初始阶段选择具有良好暂态特性的估计函数,而在跟踪阶段使用具有良好稳态性能的渐进最优估计函数.该方法克服了已有算法收敛速度和稳态性能之间的矛盾.仿真结果证明了算法的有效性.

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

针对参数估计问题,利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状,利用联合估计函数理论,给出带有时变方差自回归模型的参数估计量,证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析,模拟结果表明,与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比,提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量,同时该统计量受误差项分布函数影响较小。

引力加速度估计函数用于快速准确的引力计算

介绍一种实用准确的计算量相对很小的引力加速度估计函数方法。试验结果表明其计算量与全阶数的引力估计函数相比几乎可以忽略,而二者计算精度相当。此方法的唯一缺点是存储量较大。

密度估计函数的收敛速度及重对数率

设ｆＦ为（－∞，∞）上的一族概率密度，ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ为取自ｆ的样本。记Ｊｎｉ＝（（ｉ－１）ｈｎ，ｉｈｎ），ｈｎ∞（ｎ→∞），又记Ｒｉ＝＃｛ｔ：ｔ＝１，２，…，ｎ｝，当ｘＪｎｉ时，讨论了ｆ（ｘ）的密度估计函数。并且在Ｌｉｐｓｈｉｔｚ条件下研究了密度估计函数ｆｎ（ｘ）的渐近正态性，最佳可能收敛速度和一致收敛的重对数率。当０＜α＜１，β＜１－α２时，ｆｎ（ｘ）－ｆ（ｘ）＝Ｏ（ｌｎｎｎ－β）ａ．ｓ．；当－１４＜α＜１２时，ｓｕｐｘ｜ｆｎ（ｘ）－ｆ（ｘ）｜＝Ｏ（ｎα－１２ｌｎｌｎｎ）ａ．ｓ等．

经验似然中无偏估计函数的选择问题

由Owen(1988)提出的经验似然是一种重要的统计方法 .本文主要研究经验似然的基础之一———无偏估计函数的选择问题 .为此 ,定义了基于最优无偏估计函数的最优经验似然 ,得到了最优无偏估计函数的性质 ,研究了最优无偏估计函数的构造方法 .最后 ,将这种方法推广到拟似然 .

非线性半参数统计模型估计函数的几何方法

将非线性半参数统计模型的概率密度函数族视为统计流形,利用微分几何方法,建立非线性半参数统计模型相对应的Hilbert空间,进而研究非线性半参数统计模型的估计函数问题.利用两类得分函数张成的子空间对Hilbert空间进行正交分解,进而讨论估计函数所在的集合,以及如何选取最优估计函数的问题.最后,通过实例分析来验证此方法的有效性.

几类估计函数在污染正态模型下的性质

本文在污染正态模型下，依据大样本理论推导出了几类主要稳健估计函数的渐近方差公式，且针对公式中的污染比例因子和污染方差进行了计算和比较，并就渐近方差与经典方差之间的关系进行了探讨。

基于Fair函数神经网络的厚度传感器输出特性分析

针对最小二乘法的BP学习算法对训练数据准确性要求较高的问题,提出将Fair估计函数应用于神经网络,优化神经网络的计算,当拟合数据中含有过失误差和随机误差时,基于Fair估计函数学习算法拟合效果要明显优于传统基于最小二乘法BP学习算法,具有较高的鲁棒性。将该算法应用于厚度传感器输出特性拟合,实验结果表明,厚度传感器能准确测量纸张厚度,测量相对误差小于1.5%。

频率响应函数估计方法综述

回顾了近年来以线性系统为基础模型的频率响应函数估计方法的理论研究和发展现状。根据干扰误差主要成分的不同分为几个方面讨论,包括加性随机噪声、加窗泄漏引起的噪声、非线性系统失真引起的噪声等。综合论述了各种干扰误差下,各种频率响应函数估计方法的原理、特点及其在工程中的应用。最后对文章内容进行了总结并对频率响应函数估计领域的发展前景进行了探讨和展望。

基于传递函数估计的近场声全息的噪声源识别

在近场声全息(NAH)声场测量中,噪声的存在使近场声全息重建精度降低,影响声场重建的实现。本文提出一种基于传递函数估计的双测量面NAH技术,首先采用双测量面对噪声源信号进行测量,然后基于传递函数法引入一种合理的传递函数估计,结合参考传声器信号来求解全息面复声压,最后利用前后测量面数据相位差异来求解格林函数,根据声场重建公式进行近场声全息声场重建。数值仿真及重建误差分析表明,存在测量噪声影响的情况下,本文提出的方法相比传递函数法NAH重建误差更小,能够更准确地识别声源位置并提高声全息重建精度。最后对某型拖拉机前端进行近场阵列扫描试验,验证基于传递函数估计的双测量面NAH的有效性。

基于Hv方法的三轴液压振动系统频响函数估计的研究

三轴液压振动系统是实验室内模拟振动环境的主要设备,其主要功能是精确地复现给定的功率谱和时间历程。振动控制技术是实现这一目标的关键技术,它以频响函数估计为基础。频响函数估计的精度影响控制过程的快速性和稳定性。本文对几种典型的频响函数估计方法进行了分析,针对传统方法精度低且受到矩阵病态条件约束等缺点,应用特征分析与摄动理论构造了一种多入多出的Hv方法,并且应用三轴液压振动系统的实测数据对其进行了检验。结果表明该方法是适用的。

国外大地电磁响应函数估计方法

从本质上来说，能否得到大地电磁响应函数的无偏估计，取决于实测电磁场时间序列中所含噪声的类型和强度。当磁场时间序列不含噪声且电场仅含不相关噪声时，单站ＲｏｂｕｓｔＬＳ方法是有效的；当磁场和电场时间序列同时含有不相关噪声时，Ｒｏｂｕｓｔ远参考方法也是有效的；但当磁场和电场时间序列含较强的相关噪声时，已有的方法已无能为力。文中在简要回顾大地电磁法的发展历史之后，对国外估计大地电磁响应函数的方法作了较全面的总结和评述，并着重介绍了几种值得关注的新方法。应该指出，受欢迎的方法必须兼顾估计的精度、稳定性和野外工作效率。

一种新的频响函数无偏估计方法

在对几种典型的频响函数估计进行分析的基础上 ,利用不相关信号的互功率谱多次平均趋于零的性质 ,提出了一种新的频响函数无偏估计方法。该估计方法不需要测试第 3个信号即可达到无偏估计的目的 ,避免了测试系统过于复杂 ,减小了测试工作量和因过多环节的引入而降低估计精度的可能性。测试 n组数据 ,可以进行 n(n-1) / 2次平均 ,平均次数是其他方法的 (n- 1) / 2倍 ,提高了频响函数估计的精度。

PA样本回归权函数估计的一致渐近正态性

在平稳PA样本下,讨论了非参数回归模型中权函数估计的一致渐近正态性,并给出了这个估计的一致渐近正态性的收敛速度.

自适应时延估计中的信号自相关函数估计

应用自适应滤波方法可以估计未知源信号的观察信号间的时延。但是只有知道观察信号的信噪比或者其中源信号分量的自相关函数或功率,才能确定时延估计的方差。本文根据被动检测时延估计的信号模型和自适应滤波原理分析指出,采用自适应滤波结果直接计算的相关分量的自相关函数及功率是一个有偏估计。应用自适用滤波器参数,可以得到一个常数修正因子,修正该有偏估计,得到自相关函数的近似无偏估计。不同条件下的估计实例表明,通过修正显著提高了信号功率估计的准确性。

一类非连续函数积分不等式中未知函数的估计及其应用

该文使用分析技巧和数学归纳法给出了一类非连续函数积分不等式中未知函数的估计.该文用所得结果研究文献[8]中的非连续函数不等式.最后,该文把所得结果用于研究脉冲积分-微分方程解的估计.

WOD样本下密度函数核估计的强相合性

设{Xn,n≥1}是同分布的WOD随机变量序列,具有共同的密度函数f(x),利用WUOD序列的指数不等式,在适当条件下获得了WOD样本下密度函数核估计的强相合性.

回归函数非线性小波估计的一致强相合性

设（Ｘ_１，Ｘ_１），…，（Ｘ_ｎ，Ｙ_ｎ）是从总体（Ｘ，Ｙ）中抽取的ｉ．ｉ．ｄ样本且服从［０，１］上的均匀分布．本文在平方积分损失下得到了回归函数ｇ（ｘ）＝Ｅ（Ｙ｜Ｘ＝ｘ）的非线性小波估计的一致相合性．

NQD样本下密度函数核估计的相合性

设{Xn,n≥1}为同分布的两两NQD随机变量序列,f(x)为其概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn,文章对密度函数f(x)的核估计进行了讨论,在适当条件下证明了强相合、一致强相合和均方相合。

基于余弦核函数在Solve-the-Equation方法下的核密度估计

核概率密度函数估计是对未知的概率密度函数进行估计的一种方法,其中关键是对核函数的选取以及窗口宽度的确定.利用Solve-the-Equation方法对窗宽中存在的二阶导数进行推导,设计迭代算法得出在Solve-the-Equation方法下的最优窗口宽度.在核方法确定的情况下,利用余弦核函数对未知的概率密度函数进行估计,并对改进核函数进行估计,找到最优的余弦核函数,通过验证得出改进后的核函数其估计精度和平滑度都有所提高.