Von Karman型自相关函数模拟随机介质

利用Von Karman型自相关函数建立了随机介质模型,对自相关长度、谱指数两个参量分别讨论了模型的特征,分析了不同扰动标准差下模型中速度的分布和变化情况。结果显示:改变自相关长度及横纵向谱指数,都可以产生横向和纵向上非均匀体尺度改变的随机介质模型;扰动标准差不同,得到的随机扰动的范围就不同,从而引起模型中速度围绕背景速度上下波动。从模拟结果图显示,随机介质模型能灵活地描述实际介质。

方程与不等式,函数和三角函数常见题型例析

题型1:方程与不等式方程与不等式是高考的常考点,要掌握方程的一些基本性质,如方程对应函数图像的开口方向、对称轴、零点,以及图像的平移等,要掌握一些重要不等式及其成立的条件和相关定理。

计算电容型设备介质损耗因数的相关函数法的改进

由于不能在整周期区间内准确积分, 当采样频率与电网信号频率不同步时,采用有限时间离散相关函数法计算电容型设备的介质损耗因数(介损)会产生较大的误差。采用插值法修正了相关函数法的积分区间,用梯形积分代替矩形积分,采用优化的采样频率和采样点数来提高计算精度仿真实验表明经过修正的相关函数法对电网频率波动有较强的抑制能力,可明显减少介损的计算误差,从而不必使用同步采集卡。此外,该方法的采样频率不高、采样点数不多,易于通过基于微控制器单元(MCU)或数字信号处理器(DSP)的测量系统实现。

基于互相关和函数型神经网络测量声波渡越时间

由于硬件电路的影响,采样频率的提高受到了限制,直接对发射端和接收端的采样信号进行互相关所确定的声波渡越时间精度较低,为此提出一种基于互相关和函数型神经网络测量声波渡越时间的方法。首先介绍声学法测温、互相关和神经网络的基本原理,该方法是利用传统方法得到的互相关函数在峰值附近的函数值来训练函数神经网络,然后利用训练好的神经网络进行插值运算,从而得到细化后的互相关函数局部曲线,再对该曲线进行寻峰从而得到声波的渡越时间。最后通过仿真实验验证了这种方法的有效性。

地质和天文中振荡衰减型自相关函数的拟合方法

地质和天文变量中常常存在参数可变的振荡衰减型自相关函数。本文提出一套分周期的初值确定方法以对该类自相关函数进行非线性拟合。作者以实例说明分周期的拟合精度是不分周期拟合精度的17～28倍,并且分周期拟合具有较好的拟合效果。

乘积型季节性模型自相关函数的结构

本文以自协方差发生函数为工具,讨论了乘积型季节性模型。Φ(B)Φ(B^8)x_t=θ(B)■(B^8)a_t自相关函数的结构,证明了当p=0时,模型是参数可分离的。本文的结果为乘积型季节性模型的识别和参数估计提供了一定的理论依据。

部分函数型线性变系数模型的序列相关检验

部分函数型线性变系数模型(PFLVCM)是近几年出现的一个比较灵活、应用广泛的新模型。在实际应用中,搜集到的经济和金融数据往往存在序列相关性。如果不考虑数据间的相关性直接对其进行建模,会影响模型中参数估计的精度和有效性。本文主要研究了PFLVCM中误差的序列相关性的检验问题,基于经验似然,把标量时间序列数据相关性检验的方法拓展到函数型数据中,提出了经验对数似然比检验统计量,并在零假设下得到了检验统计量的近似分布。通过蒙特卡洛数值模拟说明该统计量在有限样本下有良好的水平和功效。最后,把该方法用于检验美国商业用电消费数据是否有序列相关性,证明该统计量的有效性和实用性。

函数型正则广义典型相关分析

基于正则广义典型相关分析理论框架,提出一类对于多元函数型数据的充分降维方法。通过积分形式,将平方可积空间中的函数型数据投影至实空间中的一系列数值变量,在整体相关性度量最大的目标准则下,同时确定这些函数型投影方向,实现多元函数型数据向传统数值变量转化的特征信息提取及快速降维过程。在一般基函数系统表示下,推导得到最优投影权重函数的迭代计算方法,该方法对于基函数系统的选取具有独立性。大量仿真结果表明,在有限样本情况下,所提方法能够有效探测多元函数型数据之间的相关关系,且对投影权重函数的估计具有一致性。关于帕金森综合征患者步态的实例数据研究表明,由函数型数据投影得到的数值特征信息具有可解释性,所提方法具有一定实用价值。

基于函数型聚类方法的事件相关电位分析

研究社会决策的动态过程对理解社会决策的认知及神经机制问题起关键作用,尤其是可提高预测的准确性.通过分解决策过程中的关键成分,提高这些成分在决策过程中发生的时间(起始点)和幅度的测量是解决这一领域的关键问题.利用函数型数据聚类方法识别匹配试验条件在额叶和枕叶诱发的ERP早期成分(如)是否存在差异,分析结果显示被试在观察不同大小的图形时所诱发的ERP在成分上存在差异.

含时变滞后的不确定系统的时滞相关型鲁棒控制设计(英文)

研究含时变滞后的不确定系统的控制综合问题 .基于Lyapunov方法提出了一种含滞后补偿的鲁棒控制设计方法 .闭环稳定性条件由一组线性矩阵不等式表示 .在这些条件中给出了稳定性和滞后以及其导数之间的关系 .实例显示 ,利用提供的方法所给出的结果比以往文献给出的结果保守性小 .

基于函数型数据分析法的GDP与财政收入关系研究

本文采用1996-2011年全国31省的GDP与财政支出数据,借助函数型主成分及典型相关两种函数型数据分析技术,探讨不同地域GDP间的差异及原因,研究GDP与财政收入间的关系。研究表明:东部区域的GDP增速最快,中部次之,2008-2009年间都出现增速放缓;31省的GDP和财政支出都呈增长趋势,GDP的增长速度始终高于财政支出的增长速度,故随着时间推移增速差异逐渐变大;但GDP的增速波动较大,财政支出的增速保持相对平稳增长,并在2009-2010年左右增速明显加快。此外,GDP与当期财政支出的相关性最高,与前期财政支出也存在高度相关性。

四元本原序列最高权位的相关函数

确定了四元本原序列最高权位序列的相关函数值 .

抗差岭型主相关估计及其误差影响

针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法——抗差岭型主相关估计。推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析。与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响。

北京市行业人口结构的变动分析--基于函数型数据视角

为探讨北京市三大产业中行业从业人口结构的变化和影响因素,本文以北京市2004-2014年各行业从业人口数据、各行业能源消耗数据和各行业地区生产总值数据为基础,在函数型数据视角下,利用平滑技术,拟合成函数型数据进行分析,采用二元相关函数的透视图和等高线图,直观化三个指标函数的自相关函数和交叉相关函数,并对各行业从业人数变化曲线进行求导,得出行业人口结构的变动重点是第三产业的变动。

Gauss分布函数模型及其在教学设计中的应用

将生长曲线应用于设计教育方案。分析了生长曲线的特征,依据教育规律建立了Gauss分布函数的人才培养模型,结合高等职业教育实际给出专业教学计划的设计方法和步骤,运用相关分析对模型进行优化。

一类五值互相关函数分布

m序列少值互相关函数一直都是研究者感兴趣的方向之一,但这方面取得的成果并不完善。有限域上多元高次方程的求解成为解决该问题的关键。对于采样因子形式为d=(pl+1)/(pk+1)的m序列互相关函数,目前已有研究大多是针对二元域(p=2)的,文中对p为奇素数且l=2k时的情况进行了研究。利用有限域上二次型理论,证明了其互相关函数值为五值的。通过引入矩阵结合方案,把对互相关值分布问题的研究转化为对二次型秩之间关系的研究,最终得出了该类p元m序列之间五值互相关函数的完整分布。

强度调制型联合相关器

1966年,Weaver和Goodman首先提出了联合相关器(JTC)并用光学方法实现了二个函数的相关。联合相关器无需使用匹配滤波器,容易用光学实时系统来实现,近来已受到人们的普遍关注。但由于联合相关器往往具有较强的相关旁瓣峰和较宽的自相关带宽,从而降低了它对图象的识别能力。近来Javidi提出了非线性联合相关器,这种相关器通过对联合相关功率谱进行非线性削波使之成为二元值(+1,-1)。

SNCK信号的循环自相关函数仿真

本文介绍了一种正弦型调频技术—正弦型非线性切普键控(Sinusoidal Nonlinear Chirp Keying,SNCK),阐述了SNCK技术的信号基本特征,诸如,波形样本的数学模型、时间频率调制曲线、已调信号的功率谱密度及SNCK信号相对于经典LFM信号的优点。同时,介绍了SCD技术及已调SNCK信号波形样本的循环自相关函数的仿真结果。

基于STP相关马尔可夫型演化博弈稳定性研究

文章研究一类具有τ长度信息的相关马尔可夫型演化博弈问题。使用矩阵半张量积的方法,将研究的博弈模型代数化表示,进而利用李雅普诺夫函数给出该演化博弈稳定的充分必要条件,给出构造李雅普诺夫函数的算法;最后通过一个实例,验证了本文理论结果的有效性。

基于二次型变换的Chirp信号的参数估计方法

提出了基于二次型变换的Chirp信号的处理方法。首先将非平稳的Chirp信号经过二次型变换化为平稳信号,得到了该平稳信号的相关函数表达式。再根据该相关函数矩阵的奇异值分解的性质和特点,提出了在有色噪声背景下用于估计Chirp信号参数的互谱SVD方法。仿真实验表明,该方法与Radon-Wigner变换方法所得到的结果相近,证明了该方法的正确性与有效性。