基于序列时延相关性的PRI变换改进算法

针对PRI变换法面对参差PRI形式信号分选效果不佳的问题,提出了一种基于序列时延相关性的PRI变换改进算法。在PRI变换法的基础上引入脉冲序列时延自相关,通过分析定义的自相关函数产生的峰值谱线,确定参差PRI序列的骨架周期,并将分析结果引入PRI谱线图中配合分选。最终完成对所有信号的分选。该算法结构简单,既保留了PRI变换法自身抑制谐波以及分选复杂形式PRI信号的优势,又能对参差PRI序列有效地检测分选算法,仿真实验验证了算法的实用性。

重频滑变脉冲的序列时延——样本子图外推提取算法

针对交迭脉冲流中重频滑变脉冲序列的提取问题,提出一种脉冲序列时延—样本子图外推提取算法.该算法基于滑变信号成形规律和滑变脉冲序列的样本子图特点,通过全脉冲序列整体时延,求取相关函数峰值点,进而提取滑变信号的样本子图;并通过样本子图外推搜索的方法,提取全脉冲序列中该样本子图对应的脉冲序列,实现滑变信号的提取.实验结果表明该算法对线性滑变脉冲序列的平均提取率达到95%以上.在经典重频(pulse repetition interval,PRI)变换法无法有效提取的情况下,该算法仍能以较高正确率实现对PRI线性滑变脉冲信号的提取.

序列反应时任务中内隐和外显学习表征方式的实验研究

采用改进的序列反应时任务,探讨内隐和外显学习的知识表征方式,发现内隐组和外显组被试都习得了一定的序列规则。内隐组对标准字母的反应显著快于知觉偏差,而后者则又显著快于对动觉偏差字母的反应;外显组对标准字母的反应显著快于知觉偏差和动觉偏差,而后两者之间则没有区别。以上结果表明外显和内隐学习中知觉表征和动觉表征都起作用,不过在内隐学习中动觉表征起的作用更大。

时间序列分维的改进 GP 算法

在拓扑等价的意义上，证明了系统单变量时间序列混沌吸引子的分维与度量无关，改进了计算分维的ＧＰ算法（ＮＧＰ），给出了递推ＧＰ算法，并利用此算法计算了Ｈｅｎｏｎ吸引子和Ｌｏｒｅｎｚ吸引子的分维，通过比较发现运算速度显著提高，增强了算法的实用性。

观测分析中的回归-时序列模型

大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、偏自相关函数及 AIC准则进行模型识别 ,建立时序列模型 .应用示例的计算表明 ,这样获得的回归 -时序列模型能很好拟合实测数据 ,提高精度 ,误差序列也符合白噪声要求 .

用最大熵谱分析进行等时沉积序列的相关性对比

本文以鄂尔多斯盆地东部镇川堡含气区的下二叠统下石盒子组为例,提出对等时沉积序列进行最大熵谱分析的方法,以便寻找各地层序列间的历史成因联系和彼此间的亲疏程度,从而较好地解决了诸如古水流方向、河道形态及湖泊岸线位置等问题,研究结果表明,镇川堡含气区下石盒子组沉积物源来自东北付谷、宝德一带,古水流方向北东30—60°,发育两个河流系统,稳定主河道4条.下石盒子组地层序列最大熵谱分析的最佳滤波阶数m=62,谱跨度K的最佳参数为200.

超宽带无线电中跳时序列相关性能的研究

跳时技术是超宽带无线电通信技术的一个重要组成部分,在该系统中起着至关重要的作用.为 了满足系统的要求,跳时序列必须具有良好的相关性能,即自相关性和互相关性.该文分析了跳时序列的相 关性能,得出了跳时序列相关值的上界和下界.同时还提出了一种改善跳时序列相关性能的方法,使得跳时 序列的最大互相关值和最大异相自相关值都降低了一半.

基于空时分组训练序列的低复杂度MIMO-OFDM信道估计

为提高MIMO-OFDM系统信道估计的性能,首先通过分析揭示了基于空时分组训练序列的MMSE信道估计器和子空间投影之间的关系。在此基础上,对空时分组训练序列简单得到的LS信道估计器进行子空间投影,得到了复杂度较低同时性能良好的信道估计。为进一步提高性能,最后提出了一种基于FFT的多径时延估计方法,使用该方法可以得到更精确的信道响应信号子空间,从而提高投影估计的性能。计算机仿真证明了所提出算法的有效性。

混沌时间序列的伏尔托拉滤波器在大坝监测分析中的应用

基于混沌动力系统相空间的重构,对大坝变形回归模型的残差序列采用二阶伏尔托拉(Volterra)滤波器建立模型,将回归模型与Volterra滤波器模型相结合,进行大坝变形观测数据的拟合与预报。应用实例表明,应用二阶Volterra滤波器对具有混沌成分的回归模型残差时序列进行分析,可以有效地提高拟合精度和预报精度。

改进的RBF神经网络算法在金融时序列预测中的应用

在混沌理论的基础上,利用改进的RBF神经网络算法对金融时序列数据进行预测,训练过程中采用动态方法调整径向基函数的中心点和宽度。最后通过对股票数据进行多日滚动预测证明该算法较改进前提高了预测的准确度,缩短了训练时间。

一类适用于超宽带无线电的跳时序列族

跳时技术是超宽带无线电实现多址通信的一项关键技术。为保证超宽带无线电的可靠通信并减小系统中用户之间的多址干扰,系统要求跳时序列具有优良的跳时相关性能。基于对二次同余理论的研究,构造了一类适合于超宽带无线电通信系统的跳时序列族,给出了它的构造方法和序列的性质。然后通过对跳时序列相关性能的分析,证明了所得到的跳时序列族具有优良的跳时相关性能,满足跳时异相自相关最大值S_(max)≤2,跳时互相关最大值C_(max)≤4。最后,将该类跳时序列族用于超宽带无线电多用户通信系统进行了误码率性能仿真,仿真结果表明采用该序列族将使系统具有更好的多址性能。

基于二次跳时序列的UWB无线电通信系统性能

讨论了扩展二次跳时序列和一般二次跳时序列及其特殊形式序列的构造,比较了它们的汉明互相关特性.在此基础上,比较了在PPM调制方式下基于这几类二次跳时序列的UWB系统的误码率,并给出了数值结果.研究结果表明,这几类二次跳时序列系统误码率相当一致,但一般二次跳时序列集具有更多的序列数目.

跳时序列对UWB系统多址性能的影响

通过变换超宽带(UWB)无线电通信系统的信号模型,分析了该通信系统的多址性能,给出了跳时序列与其所产生的多址干扰之间的关系,从而明确了跳时序列的相关性能对该通信系统误码率的影响。

时窗复杂度序列在睡眠脑电分期中的应用

运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外采用独立分量分析 ( ICA)、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰 。

时序列特征与预测模型选择

本文证明了时序列的基本特征与相关预测模型的关系 。

经济时间序列建模中序列趋势问题的探讨——对确定趋势与随机趋势的比较

文章讨论了确定趋势时间序列与随机趋势时间序列在统计性质上的不同特点 ,比较了两类时间序列在预测值、预测误差以及外部冲击的动态乘数等方面的差异 。

超宽带冲激无线电中跳时序列的构造

超宽带冲激无线电 ( U WB- IR:ultra wideband impulse radio)是当前军事通信和民用短距离高速无线通信的一个新的发展方向 ,它的一种主要的实现方式是跳时扩谱冲激无线电 ,跳时技术是它的重要组成部分 ,跳时序列性能的好坏直接决定了整个系统的性能。正是基于这种背景之下 ,该文系统地综合分析了现有的性能优良的跳时序列 。

QS-THSS-UWB中具有二级低碰撞区特性的跳时序列构造

通过设置保护区并结合传统的跳时序列,构造了一类适用于近似同步跳时扩谱超宽带无线电通信系统的跳时序列,该类序列具有两级的低碰撞区。在所设计的跳时低碰撞区内,该类序列不仅具有与零碰撞区跳时序列极为接近的跳时相关性能,而且克服了零碰撞区跳时序列为保证序列的正交性所带来的序列数目少和过区性能突降这两个弊端。

无碰撞区跳频/时序列理论界与设计

跳频(时)序列分析与设计是跳频(时)扩频通信系统的核心技术。无碰撞区跳频序列是近年新出现的一个研究方向,现已成为通信领域的研究热点。对无碰撞区跳频序列的理论界及其设计进行深入研究,导出无碰撞区跳频序列的一些本质属性;讨论无碰撞区跳频序列集周期汉明相关函数的理论界,揭示几个理论界之间的关系,给出这些理论界等价的条件。提出最优无碰撞区跳频序列的一般构造方法。利用该构造方法,可以产生任意长度的最优无碰撞区跳频序列集。并且,任意一个最优无碰撞区跳频序列集,都可以由一般构造方法产生。

基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文)

运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰 。