基于去趋势波动分析方法的直拉单晶硅拉速曲线研究

直拉单晶硅的生长是半导体工业中的关键步骤,其过程具有动态连续性。提拉速度的波动直接影响最终产品的成品率和质量。在直拉单晶硅的等径生长过程中,稳定的提拉速度有助于提高晶体的质量;而提拉速度波动过大会导致晶体中出现原生缺陷,甚至可能引发晶体直径控制的失效。采用去趋势波动分析法(DFA)对直拉单晶硅的拉速曲线进行处理,结合具体的单晶硅生长过程,分析了拉速出现较大波动的原因。结果表明,DFA对研究直拉单晶硅拉速曲线具有较好的适用性,并且结合工艺过程开展的研究对优化工艺和提高生产稳定性具有重要的指导意义。

矿产勘查市场周期性波动与我国矿产勘查趋势分析

在社会经济发展的驱动下,矿产勘查市场具有明显的周期性波动,包括长周期变化、中短周期变化和随机性变化。澳大利亚50年矿产勘查市场变化表明,经济发展的长周期变化决定了矿产资源供需关系基本面,矿产资源供需关系基本面决定了矿产勘查投入的长周期变化;经济发展中短周期变化决定了矿产品价格周期性变化,矿产品价格周期性变化决定了矿产勘查投入的中短周期变化。在国家新一轮找矿突破战略行动驱动下,我国矿产勘查活动进入新一轮增长周期,并呈现出与全球不同的变化特征。2020年以来,我国矿产勘查投入连续4年实现增长,且增速逐年扩大,2023年同比增长25.4%,矿产勘查市场内生回升动力不断增强。2016年之后,主要受国内政策环境的影响,我国矿产勘查投入变化偏离了全球勘查市场走势。综合判断,我国矿产勘查市场正处在长中短周期叠加、政策环境发生明显改善的特殊阶段。经济发展长周期变化和中短周期变化对矿产勘查投入形成较大的下行压力,而政策环境改善对市场形成了较强的上行拉力,未来2~3 a将是政策红利集中释放的时间,本轮矿产勘查增长周期可能将延续2~3 a时间。

线性和非线性去趋势化对土性波动范围影响分析

文章基于合肥市黏土层静力触探(cone penetration test,CPT)数据建立土性剖面随机场模型,探究线性和非线性去趋势化对土性波动范围计算结果的影响。利用线性和非线性去趋势方法对原始CPT数据进行去趋势化处理,对得到的波动分量进行平稳性和遍历性检验,采取相关函数法和空间递推法计算波动分量对应的土性波动范围,并讨论计算方法和取样间距对不同去趋势化方法的敏感性。结果表明:对于具有非线性趋势的数据,采用线性去趋势来处理会使得到的波动分量平稳性变差,导致最终计算得到的波动范围均值、标准差和变异系数增大,计算结果稳定性明显变差;相比于线性去趋势,非线性去趋势的适应性更强;此外相关函数法对不同去趋势化方法的敏感性要大于空间递推法,而取样间距不会影响数据整体的趋势性及对去趋势化处理方法的选择。

基于双树复小波变换的非平稳时间序列去趋势波动分析方法

多重分形去趋势波动分析是研究非平稳时间序列非均匀性和奇异性的有效工具,针对该方法中趋势项难以确定的问题,提出一种基于双树复小波变换的方法,实现了非平稳信号的多重分形自适应去趋势波动分析.利用双树复小波变换提取信号的多尺度趋势和波动信息,通过小波系数的希尔伯特变换确定每个时间尺度不重叠子区间的长度,使多重分形分析具有信号自适应性及较高的计算效率.以具有解析形式分形特征的倍增级联信号和分数布朗运动时间序列为例验证本文方法的有效性,所得结果与解析解相吻合.与传统的多项式去趋势多重分形方法相比,本文方法根据信号自身特点自适应地确定信号的趋势和不重叠等长度子区间长度,所得结果更加精确.对倍增级联信号时间序列取不同的长度,验证了算法的稳定性.分别与基于极大重叠离散小波变换和离散小波变换多重分形方法进行比较,表明本文方法具有更精确的结果和更快的运算速度.

运动状态下心率变异性信号的去趋势波动分析

心率变异性的分析对了解人体交感神经的活性和迷走神经的活性及其两者平衡协调的关系具有重要意义。文章采用去趋势波动分析方法分析了运动状态和静息状态下的心率变异性信号的自相似特性。通过分析比较两种状态下心率变异性信号的标度指数α、α1、α2以及频域参数LF/HF的差异,说明运动会使心率变异性信号的长时尺度相关性丧失。文章方法对真实地反映人体在运动状态下的交感神经和迷走神经活动具有一定价值。

基于去趋势波动分析方法的土壤水分长程相关性研究

采用去趋势波动分析法(DFA),分析华北山区2004—2007年逐日土壤水分序列的长程相关特性,为土壤水动态动力学机制的揭示以及模拟预测研究提供客观依据。主要结论有:(1)观测点土壤水序列并非完全随机的,具有较为显著的线性趋势,二阶去趋势波动分析可以有效地去除原始序列的线性趋势;(2)研究区土壤水序列波动形式接近于分维布朗运动,是一个由内在自相似机制决定的长程相关过程。长程相关性强弱的变化与土壤深度变化并不一致;(3)土壤水序列(20cm,40cm,70cm)标度指数存在"拐点"。随着时间尺度的增大,土壤水序列的长程相关性质发生变化。

逐段非趋势波动分析方法及我国证券市场的实证研究

为了研究金融时间序列在不同时段波动的持久性特征,本文提出了一种逐段非趋势波动分析方法。该方法首先建立多阶段分割动态规划模型对时间序列进行分割,随后对各子序列逐段进行非趋势波动分析。对我国证券市场的七个主要指数的实证研究结果表明,本文提出的逐段非趋势波动分析方法能够有效揭示股票指数持久性特征随时间变化的现象,也有助于更深入的比较不同指数间持久性特征的相似程度。

探测交通时间序列长相关性的多重分形消除趋势波动分析方法

交通时间序列的多重分形性通常与交通流时间序列的长相关性或概率密度函数有关。本文应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)方法来研究交通流时间序列。通过分析北京玉泉营快速路的速度时间序列,我们发现速度时间序列存在一个时间标度值,其前后的信号分别具有不同的相关指数。最后,我们用MF-DFA方法对原始序列和扰动序列进行分析比较,发现交通时间序列的多重分形性主要是由交通流的相关性决定的。

环境水质监测分析方法现状及发展趋势

随着当前市场经济不断发展,各行各业都有了稳步提升,但是在发展的过程中也面临着环境问题,尤其是水污染的问题成为当下首要解决的问题之一,当前水污染问题越来越严重,部分企业在发展的过程中,为了使得利益最大化,乱排乱放现象严重,使得当前环境污染越来越严峻。为了对水体进行有效保护,全面提升水质监测工作的水平,以保护当前赖以生存的环境,水质监测分析工作至关重要,结合具体监测方法,不断完善管理水平,唯有如此,才能够在发展的同时保证水体环境,得到有效保护。

基于EMD‑LS的非平稳时间序列多重分形去趋势波动分析方法

多重分形去趋势波动分析(Multi‑Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)处理非平稳时间序列存在趋势项难以准确移除的问题,为此本文引入经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)并通过趋势项自动判定方法提取趋势项,再利用最小二乘(Least Squares,LS)法对趋势项再拟合(EMD‑LS),进而提出新的多重分形分析方法(EMD‑LS‑MFDFA),并针对具有理论值的二项式多重分形序列(Binomial Multifractal Sequence,BMS),验证了EMD‑LS‑MFDFA法的有效性和稳定性,然后进行仿真分析.研究表明:相较于MFDFA方法,EMD‑LS‑MFDFA移除趋势精度更高,计算的广义Hurst指数和质量指数的均方根误差较小,其中2阶的EMD‑LS‑MFDFA具有更高的计算精度,是1阶的1.8倍,分析不同参数的BMS序列,其多重标度曲线与理论曲线相吻合,证明了该算法具有较好的稳定性和精准的分析能力.

基于去趋势波动分析的阀门粘滞检测方法研究

控制阀门是工业过程实现精准控制的关键执行机构,然而,阀门粘滞故障会严重损害工业过程控制性能和系统稳定性。本文研究一种基于去趋势波动分析(DFA)的阀门粘滞检测方法。首先,选取控制器输出(OP)和被控过程变量(PV)作为阀门粘滞检测数据集并进行数据预处理;然后,采用DFA方法计算数据预处理后OP和PV的Hurst指数,用于度量变量数据的长程相关性;最后,构建加权阀门粘滞检测指标用于检测阀门粘滞故障。通过仿真实验和工业实例实验表明,本文方法能够准确有效地实现对工业过程控制回路中阀门粘滞故障的检测任务。

联络线随机功率波动对其输电能力影响的分析方法

目前中国华北—华中特高压同步电网正常运行时,特高压联络线上经常会出现较大幅度的随机功率波动现象,有可能对联络线的传输能力造成不良影响。针对这一实际问题,文中在分析特高压联络线随机功率波动的波形、周期、幅值等特性基础上,提出了一种可以定量分析联络线随机功率波动对其输电能力影响的准稳态分析方法。该方法通过在负荷上叠加功率波动来模拟产生特高压联络线功率波动,从而可以计算出联络线功率波动和输电能力之间的定量关系。利用该方法分析了特高压联络线上功率波动对考虑暂态稳定限制时联络线输电能力的影响,研究结果可为特高压同步电网的安全运行提供理论参考。

频带分析方法在我国景气周期波动中的应用

本文介绍了国外最近提出的基于频带分析的景气指标选择方法。本文首先利用带通滤波分离出我国实际GDP增长率的循环要素并把它作为基准指标,然后利用文中介绍的频带分析方法选择一致指标。在选择一致指标时发现,利用频带分析方法选择的固定资产投资指标,在时域上却未被入选。这表明选择指标时频带选择方法比时域选择方法选择范围更广。本文还分别基于频带方法和时域方法构造一致合成指数,这两者都能够较好地拟合GDP增长率的波动情况,但使用频带方法得到的结果略好一些。

基于多重分形去趋势波动分析的齿轮箱故障特征提取方法

齿轮箱故障信号通常是具有多标度行为的非平稳信号,去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)不能准确揭示隐藏在这类信号中的动力学行为。多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analy-sis,MF-DFA)是DFA方法的拓展,能够有效地揭示隐藏在多标度非平稳信号中的动力学行为。利用MF-DFA计算齿轮箱故障信号的多重分形奇异谱,而多重分形奇异谱的宽度、最大奇异指数、最小奇异指数和极值点对应的奇异指数都具有明确的物理意义,能够表征齿轮箱故障信号的内在动力学机制,适合作为齿轮箱振动信号的故障特征。提出一种基于MF-DFA的齿轮箱故障特征提取方法,将该方法用于包含正常、轻度磨损、中度磨损和断齿故障齿轮箱的故障诊断,并与DFA方法的结果进行了对比。结果表明,提出的方法对齿轮箱故障状态的变化非常敏感,能够完全分离相近的故障模式,有效地克服了传统DFA方法存在的缺陷,为齿轮箱的故障特征提取提供了一种新方法。

高含钡锶离子采出水成垢趋势分析方法研究——以耿83区刘六增压站采出水为例

油田注水开发导致采出液的含水量逐年增加,部分区块采出液水体结垢导致集输管线堵塞等各种问题日益严重。根据耿83区高含钡锶离子的特点,分别采用常规水分析方法、原子吸收光谱法和等离子体原子发射光谱法测试采出水和注入水的水样离子组成成分、水样矿化度、水型等。实验结果表明,在高矿化度含多种阳离子的水溶液中,原子吸收光谱法测试结果更准确。采用原子吸收光谱法对该区块结垢特征系统分析,计算结垢理论值,得出主要为硫酸钡和硫酸锶垢型。将现场垢样通过能谱和扫描电镜分析,验证得到与水样分析出的垢体一致。该方法能准确判定出垢体和垢型,为进一步采取有效的防垢、清垢措施提供重要的依据。

茧丝绸市场价格运行趋势分析方法的探讨

将影响茧丝绸市场价格波动的因素归纳为丝绸消费量、茧丝供给量、市场特性和政策因素4个方面,结合对2006—2009年茧丝价格运行趋势的实证分析,探讨了茧丝价格运行趋势的技术分析方法,认为供求关系决定价格运行的基本趋势、市场特点和政策因素影响趋势运行的过程。

双向有序分类资料线性趋势分析方法的前提条件

目的 给出双向有序R×C表资料在作线性趋势分析时常用公式的适用条件。方法 运用统计量的分布理论和近似计算方法 ,求出公式中所涉及统计量的渐近分布。结果 对线性趋势分析方法的一般步骤作相应的补充并提出公式应遵循的条件。结论 只有满足前提条件 ,才可以保证线性趋势分析方法的有效性。

趋势面分析方法在农业需水量预测中的应用

以山西省运城市1999～2009年农业需水量为因变量,相应播种面积和产量为自变量,建立了农业需水量变化趋势面模型,对不同阶次趋势面模型的拟合程度进行检验,并绘制了趋势面和残差等值线图。经分析得出,趋势面分析方法可以用于分析农业需水量变化的总趋势,并可用已建立的趋势面模型,通过预测该市未来年份的播种面积和产量来预测相应的农业需水量。

基于LCD和多重分形去趋势波动分析的故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MFDFA)的故障诊断方法。该方法首先利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)。其次,对包含主要信息的前几个ISC分量进行MF-DFA分析,并选取每个ISC分量的Hurst指数作为故障特征。然后,采用线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行降维以获得对故障敏感的低维特征。最后,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行分类识别。滚动轴承的故障诊断实验表明,所提方法能够有效地识别滚动轴承的典型故障,具有一定的优势。

市场预测中时间序列的趋势分析方法

市场预测就是运用各种市场资料,通过分析研究和数学方法,测算未来一定时期内市场需求与供应量的变化及趋势,为生产和流通部门及企业制定计划目标,进行营销决策提供科学依据。当前,企业正面临一个转换经营机制,向市场经济过渡的新课题,因此,掌握科学的预测技术,对于一个企业家来说,无疑是非常重要的,美国克莱斯勒汽车公司由于对能源危机预测的失误,做出错误的决策,曾使公司濒临破产。实践证明,准确的预测,对企业是生命攸关的。