基于线性拟合与余数度量的脉冲序列周期精测方法

提出一种基于线性拟合与余数度量的脉冲序列周期精确估计方法。该方法利用密度聚类剔除无效样本。通过对序列的余数分布进行建模,利用余数的周期性修正估计参数。之后与原始样本线性拟合,得到脉冲序列的精测周期。仿真结果表明,该方法仍可以得到精确的序列周期估计结果,克服了噪声和测量误差的带来的影响,验证了方法的有效性。

谱分析在测定时间序列周期中的应用

本文讨论了测定时间序列周期的谱分析方法，结合实例，对泰安市粮食生产进行了最大地谱分析，对粮食生产和畜牧业生产进行了交叉谱分析。在此基础上，分析了粮食生产波动规律及其与畜牧业生产之间的波动关系。

用序列周期性指数寻找Alu序列编码方式

将７２０条Ａｌｕ序列组成的序列库分成左臂、右臂和中间序列三个子库。应用Ｚ值算法对三个子库作周期性分析，并与外显子、内含子和随机序列作比较。结果表明，Ａｌｕ序列作为一种潜在的调控资源，可能具有八联体编码。利用本算法作核酸序列周期性分析并研究序列编码方式，有较好的准确性。

一种新的时间序列周期检测算法

提出了一种SJ周期检测算法,利用计算机虚拟了3个序列来评价SJ算法的可行性和需要改进的地方。将SJ算法应用到铁路客流量数据上,检测到客流量数据存在4、7和26的周期规律。

模序列周期与费马数因子

利用模序列周期的方法研究了费马数因子,同时也给出了素数的幂整除费马数的充分必要条件,以及一种快速检验素数是否为费马数因子的方法.

一种有效的周期高效用序列模式增量挖掘算法

周期高效用序列模式挖掘(PHUSPM)因其能够发现时间序列中更具实际价值的规律性模式而备受关注,但现有的PHUSPM算法难以有效地处理数据集的增量更新,且未考虑大规模数据下算法的向下闭包性和复杂性。针对该问题,提出了IncPUS-Miner算法,有效地实现了周期高效用序列模式(PHUSPs)的增量挖掘。IncPUS-Miner引入了一种名为pu-tree的新型数据结构,每个树节点对应一个更新效用列表(UUL)用于存储相应序列的辅助信息,当有增量数据加入时,该结构使得项目信息能够灵活更新,从而增强了算法的动态适应性和可扩展性。此外,还提出了两种新的序列效用上界PUB和EUB,以及两种相应的剪枝策略,有效地减少了计算负担。实验结果表明,在真实数据集上,IncPUS-Miner算法可以有效地增量挖掘PHUSPs,与其他算法相比,在运行效率和内存消耗上展现出了优越的性能。

短周期PN序列水声直扩系统抗单频干扰能力的变化规律与试验验证

对无法定量分析短周期PN序列直扩系统抗单频干扰性能的问题,首先通过理论推导得到单频干扰经相关处理产生的干扰分量;然后,结合直扩系统对单频干扰的处理增益,针对水声系统扩频序列周期较短的现实情况,提出了周期性PN序列水声直扩系统抗单频干扰性能定量分析的理论表达式;最后,通过仿真和试验验证了理论表达式的正确性。结果表明:单频干扰经相关处理后得到的干扰序列呈直流或正弦分布;单频干扰对系统误码率的影响与信干比、干扰频偏、相位偏差以及扩频码本身结构有关,误码率随干扰相位偏差变化呈周期分布;在干扰频偏值为整数倍码元带宽的所有工况中,频偏为一倍码元带宽的单频干扰对系统影响最大;简明的理论表达式,对快速预报现实短码水声系统抗单频干扰性能的变化规律具有重要意义。

基于周期组合序列调制的三电平双有源桥均压策略

应用在双极性直流微电网(BDC-MGs)的三电平双有源桥(TL-DAB)变换器,在匹配多类型不平衡负载运行时,输出侧正负母线电压的不平衡将影响系统稳定运行。该文首先分析不平衡负载工况时TL-DAB变换器输出侧上、下端口分电容电压的不均衡原因,并提出一种基于功率传输与电压均衡的周期组合序列调制策略。该均压策略无需附加额外电路和储能器件,仅通过改变功率传输的周期数及单周期内端口电平脉宽占比,便可实现输出侧上下端口传输功率的差额分配以达到分电容电压的均衡。仿真和实验结果表明,在上下分电容负载极不平衡工况下,相对于传统对称调制策略,该文所提均压策略可以将电压不均衡度从12%降低至1%以下。

基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架

为提升时间序列异常检测方法的通用性与精度,提出一种基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架。该文通过QTS分割算法将准周期时间序列分割成多个连续的高质量准周期子序列,提升抗噪声能力;基于LSTM-CNN模型同时捕捉准周期的总体变化趋势和局部特征,精确地模拟准周期的波动模式。在4个公共数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效提升序列行为异常检测的效果。

基于新循环算法的低旁瓣非周期单模序列设计

针对雷达波形设计中旁瓣过高的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换的新循环算法的单模非周期序列优化方法。首先,构建了以最小化积分旁瓣水平(integrated-sidelobe-level, ISL)为优化准则,以单模序列为约束条件的优化问题。由于该优化问题的非凸性,提出一种基于新循环算法的迭代优化算法对其进行求解。此外,还在理论上改进其算法的收敛性,确保它在迭代过程中能稳定地收敛到最优解或局部最优解。仿真实验结果表明,该方法有效降低非周期单模序列自相关旁瓣,提高单模非周期序列的优点因子。

线性复杂度与非线性复杂度相同的二元周期序列的计数问题

对于周期为N的二元序列,当其非线性复杂度为N-1或N-2时,确定了具有相同线性复杂度和非线性复杂度的序列数目;当其非线性复杂度为N-3时,给出了具有不同线性复杂度的序列数目之间的关系.对于任意具有相同线性复杂度和非线性复杂度的二元周期序列,得到了其不同极小多项式的数目上界.

基于季节波动序列的PSO-FNSGM(1,1,k)模型及其应用

针对具有年度波动特征和季节波动特征的复杂序列,使用季节因子、粒子群算法以及傅里叶级数优化构建灰色预测模型,以实现对季节波动序列的精确预测。通过年度作用系数的改变列出了3种季节因子,并对3种季节因子进行了比较。为减少时间变化对序列的干扰,在模型中加入线性修正项以及使用粒子群算法寻找最优参数来提高模型精度。考虑到序列受季节变化影响较大,采用傅里叶级数对模型预测残差序列进行修正。将模型用于中国水力净发电量的模拟与预测,误差仅为1.22%,表明该模型针对波动序列具有较高的预测精度。

长周期跳频码序列性能统计检测

针对长周期跳频码序列,在周期序列性能检测分析方法基础上进行了修正,使之与实际使用情况更趋一致,并采用此方法对某实际使用的跳频码序列进行统计分析,为长周期跳频序列性能检测提供了一种新方法。

确定周期为p^n的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法

本文介绍了确定周期为ｐ ｎ 的二元周期序列的线性复杂度的一个快速算法，这里 ｐ 为素数，２为模 ｐ２的一个本原根。

关于具有“三项式特性”的二元周期序列

本文研究了二元周期序列的“三项式特性”,给出了:1)一个数对可以作为“三项式对”的充要条件;2)序列不存在“三项式对”的充分条件;3)一个数对是一个序列的“三项式对”的充要条件的另一种描述,这种描述比文献[1]更直观、简洁;4)以给定的数对为“三项式对”的二元周期序列的计数公式和具体的求解方法。

确定周期为p^n的二元序列的k-错线性复杂度的一个算法

本文给出了确定周期为pn 的二元序列的k -错线性复杂度的一个算法 ,这里p为素数 ,2为模p2

关于周期序列的线性复杂度

提出了在特征为p的有限域上 ,周期为N =npv(p为素数 ,且gcd(n ,p) =1)的序列的线性复杂度可由 ( 1- xN)的不可约分解中因子的次数及在sN(x) (以序列的前N个数字作为系数而构成的多项式 )中的重数来确定 ,讨论了Hasse导数与序列的线性复杂度的关系 ,在此基础之上 ,给出了Games Chan算法的另外一种推导 .

奇周期最佳屏蔽二进序列偶

定义了一种新的最佳相关信号,即奇周期最佳屏蔽二进序列偶。用计算机搜索方法,搜索出一些奇周期最佳屏蔽二进序列偶,并给出了利用奇周期最佳屏蔽二进序列偶构造周期最佳屏蔽二进序列偶的方法,以及在序列长度为奇数时,奇周期与周期最佳屏蔽二进序列偶之间的关系。

确定周期序列k-错线性复杂度的一个快速算法

给出 GF(q)上确定周期为pn的序列k 错线性复杂度的一个快速算法 ,这里p和q是素数 ,并且q是一个模p2 的本原根 .算法推广了由肖、魏、林和Imamura提出的算法 .

关于具有“三项式特性”的p^m元周期序列

研究了pm元周期序列的“三项式特性”,推广了文献[1]中的结论,并首次给出了求解给定序列的所有“三项式对”的有效算法,从而完美地解决了序列的“三项式特性”的相关问题。