高斯白噪声序列谱的统计特性及应用研究

本文系统地分析和归纳了平稳高斯白噪声序列离散频谱、离散幅度谱、离散功率谱的统计特性。并就其具体应用作了探讨。

基于伪噪声序列的OFDM信道估计方法

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的应用及需求,提出一种基于伪噪声(pseudo-noise)序列的OFDM系统模型,并针对其信道估计均衡需求,提出一种基于迭代的信道估计算法和低复杂度的频域均衡算法。最后在高斯白噪声信道、存在多普勒频移瑞利信道、双径延迟信道下,对误码率性能进行仿真和分析。结果表明,该方法适用于常见信道,误码率性能优于传统循环前缀(Cyclic Prefix,CP)OFDM,且通过迭代能够提高性能。以上研究结果可应用于OFDM数字电视地面广播工程。

一种正态白噪声序列数字发生器

在自适应滤波、平滑和去卷等理论和应用过程中 ,针对正态白噪声序列实验信号只能由人工输入的实际状况 ,设计了一种能在微机上自动生成多维正态白噪声序列信号的数字发生器 ,可将一维正态白噪声序列推广到多维正态白噪声序列 ,并使其离散化 ;经验证 :正态白噪声序列的标准相关函数和标准互相关函数分别以 96 .82 % ,97.77%和97.42 %的概率落在置信区间内 。

粒子探测器读出电路噪声序列建模及验证

在基于数字信号处理的粒子探测器的研究中,由于粒子探测器入射粒子能量相对较低,电路的噪声特性对电路最终性能影响非常大.在MATLAB的Simulink环境下建立了粒子探测器读出电路的噪声模型,包括热噪声、散粒噪声和低频噪声.基于该模型仿真验证了三类噪声的功率谱密度随着输入信号频率变化关系,三种噪声的功率谱密度函数曲线仿真结果与理论分析所得到的曲线很好地拟合.另外,三种噪声的功率谱密度函数曲线仿真结果与噪声序列通过功率谱计算得到的结果是一致的,从而验证了所生成的噪声序列模型是正确的.

白噪声序列检验的小波分析方法

对给定的白噪声序列进行小波分解重构,去除序列中的框架及近似成分;通过比较原序列与重构序列之间自相关函数的差异是否显著来检验原假设;模拟实验对传统检验方法与小波分析方法进行了比较,实验表明后者有更强的检验效果。

基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型

随着我国民航事业的不断发展,机场噪声问题日益严重。针对机场噪声时间序列预测问题,提出了一种基于奇异谱分析的噪声序列预测模型,即将机场噪声时间序列按照奇异谱分析预测的方法进行奇异值分解,得到主分量和经验正交函数,分析其趋势和振动的特点,然后选择适当的特征向量进行序列重构,通过线性重复公式建立预测模型。在此基础上,提出通过状态转移矩阵确定残差偏离方向,并根据残差的偏离方向和贡献率将重构模型忽略的次要成分计算进去,进而对预测值进行修正。在某机场实测数据中的应用表明,该方法的准确度明显优于已有SSA预测方法。

GPS基准站坐标分量噪声的时间序列与分类特征

根据地震预测对异常信息(长期、中期和短期异常)与噪声分离(白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声)的需要,文中应用小波方法对中国大陆的有关GPS基准站坐标分量和测站间坐标分量进行了分离,并将它们归纳为四类高频、中频、较低频和低频。通过对高频、中频和较低频的时间序列特征进行分类分析,获得如下看法:①高频类可能主要是白噪声造成的,其离散的程度较中频类略大,或许其中在某时刻包含临震前兆和震时形变信息;②中频类主要突出闪烁噪声的特征,或许其中在某时刻包含着短临前兆信息;③较低频类若剔除年和半年周期成分则显示随机漫步噪声的特点,或许其中包含着中期前兆信息;④低频类主要体现趋势性形变信息;⑤高频与中频类噪声的大小一般与观测季节明显有关,噪声最大的时段大约是8月份,噪声最小的时段大约是2月份;⑥判定不同频域信息的显著性时,其噪声要进行相应的综合或分离;⑦一定的空间域内的测站间坐标增量噪声平均小于测站相应坐标的噪声,而且噪声大小随时间的变化更加突出,甚至相差达一倍以上。这些可能说明,虽然这些噪声是GPS观测所固有的,但并非完全是独立的,测站间越近,共性的成分越突出。所有这些将为我们变形分析时信息显著性的判断、方法的选择、资料处理时权的确定、观测的最佳时段选择、跟踪监测方案制定和参考基准站的确定等提供重要的参考。

基于伪随机噪声序列相干光正交频分复用系统的定时同步算法

针对传统定时同步算法的副峰干扰和低信噪比(SNR)下定时不稳定的问题,提出了一种基于伪随机噪声(PN)序列的定时同步算法。根据PN序列良好的延迟相关性和对称相关性,重新设计了训练序列的结构,并优化了定时度量函数的计算方法。仿真结果表明,改进算法的定时度量估计曲线只存在一个峰值,消除了副峰干扰。在循环前缀为四分之一符号长度与低SNR的情况下,仍可实现准确和稳定的定时。

模糊聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用

针对机场噪声的预测问题提出两种先模糊聚类再支持向量回归的时间序列预测方法.一种是模糊C均值聚类再回归,通过聚类将同簇样本限定在一定区域内,然后对同簇样本进行回归预测.另一种是基于阴影集的粗糙模糊C均值聚类再回归,通过聚类将簇划分为核心区和边界区,属于核心区的样本对簇的贡献比属于边界区的样本大,将样本限定在同簇同一区域的范围内,再对同簇相似样本进行回归预测.选用两个常用数据集和北京某机场实测数据进行实验.结果表明,基于模糊聚类的先聚类再回归方法比直接回归方法得到的拟合值更精确.

采用方差-协方差分量估计GPS时间序列噪声特性

本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性。介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程。对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点。

中国人均GDP的时间序列模型的建立与分析

人均GDP是人们了解和把握一个国家或地区宏观经济运行状况的有效工具.本文在介绍时间序列模型的基础上,结合1952-2006年的中国人均GDP数据值,应用SPSS软件对数据进行了分析,建立了中国人均GDP的时间序列模型.文章详细介绍了模型建立的整个过程,并由此模型对中国2007-2010年中国人均GDP的数值进行了预测.这对我们从宏观上了解中国经济的发展状况,为国家制定科学合理的经济发展战略具有重要意义.

基于FPGA高斯白噪声发生器的设计与实现

高斯随机白噪声是一种常见的信号形式,在信号分析和处理中有重要的价值。介绍了一种基于FPGA高斯白噪声发生器,改进了传统的设计方法,在均匀随机数的产生和工程设计以及噪声功率控制方面都有了很大的改善,最大限度地减少了运算量,产生了比较理想的高斯白噪声,具有很好的实用价值。

在重构相空间选取样本的时间序列分形预测

提出一种基于相空间重构原理进行样本选取的改进分形预测算法。该算法将时间序列在相空间重构中得到的嵌入维数和时间延迟作为分形预测中数据样本的选择依据,结合分形理论的拼贴定理和插值迭代算法,实现时间序列的分形预测,建立时间序列的分形预测模型。利用此改进算法对低压电力线噪声序列进行预测的结果表明,与现有分形算法相比,改进算法提高了数据样本间的相似度,优化了数据样本的选取,明显提高了预测的精度,适合于对自相似性和周期性不明确的时间序列的预测。

时间序列分析在流行病疫情研究中的应用

利用时序分析方法研究了从2003年4月27日开始卫生部办公厅发布的传染性非典型肺炎疫情报告,建立了非典型肺炎疫情ARMAV预报模型,并用所建模型对未来疫情进行外延预测,得到较为理想的预测结果.

产生高斯随机序列的新方法

提出了在计算机上产生高斯随机序列的新方法,改进与扩展了通用随机数发生软件的质量与功能.首先,对产生正态分布随机数的Marsaglia-Bray传统方法进行了改进,并用以产生具有良好高斯分布的随机序列;然后,在均方误差最小的准则下,应用双随机交换最小化方法对高斯分布的随机序列进行白色化处理.应用该文提出的方法产生的两个标准高斯随机序列分别具有良好的宽带和窄带白色性能,从而扩展了通用随机数发生软件的功能.

中国人均GDP时间序列建模与相关分析

人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数据,应用了SPSS软件进行数据分析并建立时间序列模型,利用模型预测了2009,2010年人均GDP数值,对制定相应的宏观调控政策有十分重要的意义。

相关序列及其性能比较研究

本文对包括巴克码,m序列族,高斯白噪声序列,混沌序列在内的几个相关序列的产生,相互关系进行了介绍,重点分析并比较了它们的相关性。相关序列在现代通信系统中扮演着重要的角色,而且有进一步加强的趋势:好的自相关性将增强序列通信过程中的抗干扰能力;好的互相关性将有效的抑制码间干扰,这两者都有利于提高信号的检测率;而序列中码数的多少直接决定了码分多址通信系统的容量,因此本文的结果对通信系统的设计有实际的参考价值。

基于时间序列法的风电场风速预测研究

针对时间序列的超短期风速预测进行研究,采用Box.Jenkins时间序列分析方法,通过Matlab软件,在达坂城风电场30m处,每10min采集一次得到的风速数据,建立ARMA模型,实现提前一小时的风速预测,为更长时间(半天、一天或两天)的风速预测提供理论基础。

改进超混沌系统PN序列的SOPC实现

该文通过引入一个反馈控制,构造了一个新的Lorenz超混沌系统。通过对改进的Lorenz混沌系统进行分析,包括平衡点,对称性,散度,吸引子,Lyapunov指数和分岔图分析,说明了该系统存在着复杂而丰富的动力学特性。并将该系统通过SOPC的方法加以实现,利用NiosII IDE编程,产生了PN序列,实验结果与仿真结果完全相符。

混沌PN序列的DSP实现及其性能分析

为了产生性能良好的伪噪声序列,该文提出了一个新的混沌系统。基于该系统和数字信号处理器研究了混沌伪噪声序列的一种产生方法,对获得的序列进行了随机性测试,测试结果及密钥空间、密钥敏感性分析表明,该序列性能良好并能满足信息加密的需要。