Vondrak数据平滑方法在放射性药物生物动力学数据预处理中的应用

叙述了Vondrak数据平滑方法原理。对实际放射性药物生物动力学原始数据进行了平滑预处理,随后通过拟合获得相关组织或器官的时间-活度表达式并估算了相应的内照射剂量。结果表明,该方法具有一定的实践意义。

Vondrak数据平滑法在基坑沉降数据预处理中的应用

沉降观测对于保证基坑安全、实现信息化施工有着重要意义。由于观测数据中不可避免地存在误差,为了减弱观测误差对沉降数据的影响,需要对沉降数据进行预处理,以期为后续的变形分析和预报提供可靠的数据。为此,采用了Vondrak数据平滑法对观测数据进行了平滑处理。通过对某基坑实测沉降数据进行平滑处理,结果表明,该方法可用于不等间隔观测数据中,且得到的平滑曲线与观测值符合程度高,具有一定的实践意义。

Vondrak数据平滑方法及其在微机上的实现

从Ｖｏｎｄｒａｋ的基本假设出发，比较详细地介绍了Ｖｏｎｄｒａｋ数据平滑方法，该方法适用于等间距和不等间距的测量数据，并且可以通过选择不同的平滑因子控制平滑的程度，因此它是一种实用的数据处理方法，文中用Ｆｏｒｔｒａｎ语言编写了完整的程序，对实际测量数据进行了平滑处理，并研究了本方法的幅频特性。

Vondrak数据平滑方法及应用

简要介绍了Vondrak数据平滑方法的基本原理和解算方法,通过实例说明该方法的具体应用效果。

基于指数平滑的农产品价格预测大数据平台设计

文中针对庞杂的农产品市场价格信息,设计了基于指数平滑的农产品价格大数据平台,通过构建Hadoop、Hive和Spark大数据框架,在Spark-SQL内完成了农产品价格信息的数据清洗工作;并利用改进的指数平滑法模型,实现了农产品价格预测功能;借助SpringMVC、Ajax、Echarts等技术实现了农产品价格数据统计、分析、预测等功能的图形化显示。数据平台的应用在帮助用户直观准确地获取农产品价格信息、分析农产品价格发展趋势、预判农产品的市场前景、规划农业种植等方面均具有较为重要的参考价值和现实意义。

数据库平滑迁移的数据访问中间件设计

文中研究了数据库平滑迁移中的数据访问中间件的设计与实现。通过探讨中间件在迁移过程中的角色与功能,分析数据库平滑迁移的流程,聚焦于中间件架构设计原则、功能模块的优化策略,并着眼于迁移过程中的性能优化手段。通过该研究,旨在为实际系统的迁移提供科学可行的指导,确保迁移的顺利进行,最大程度地降低系统运行风险。

Vondrak平滑因子最佳确定方法及在时间比对数据中的应用

考虑到原子钟比对数据和远程时间比对数据的噪声水平具有时变性,因此选用Vondrak平滑方法对这两种数据进行平滑,并用交叉证认法动态地选取平滑因子。利用模拟数据验证了交叉证认法的有效性,并利用实测的原子钟比对数据及远程时间比对数据对该方法进行分析验证,结果表明交叉证认法可以针对不同类型的数据,计算得到客观、最佳的平滑因子,有效地滤除原子钟比对数据和远程时间比对数据中的大部分噪声,对进一步提高时间保持精度有积极的意义。

基于权值平滑的自适应调零算法研究与实现

在卫星导航定位系统中,由于导航信号的功率较低,在到达地面时极易受到干扰,导致定位失败。自适应零陷技术可以有效地提高卫星导航接收机的抗干扰能力,然而由于常规的空时联合最小功率响应会时常出现零陷抖动,不能有效的对准干扰来向,从而导致接收机的抗干扰性能下降。对于该情况,本文提出对抗干扰算法中的权值进行平滑滤波处理的方法,并且通过仿真验证、FPGA实现、现场实测等手段验证了该算法的可行性。该方法可有效抑制系统权值以及零陷位置的抖动,从而提高抗干扰算法的稳定性和可靠性,对相关工程领域具有一定的参考价值。

冲突背景下国际政经关系多元数据联合分析

[研究目的]探究冲突背景下不同类型的第三方国同冲突方国的政经关系态势,识别行为异常国家,为国家外交政策制定提供情报支持。[研究方法]引入介入行为细分第三方国同冲突方国的政治关系类型,基于角色理论、冲突介入理论构建第三方国政经关系分析理论框架,基于多元数据对政经关系标注量化,采用单因素方差模型计算第三方国政经行为的相关性,基于指数平滑预测以及箱线图检测经济行为异常的国家。[研究结论]以“俄乌冲突”实证结果来看,第三方国同冲突方俄罗斯的政经关系呈现显著正相关,但亦有部分国家同俄罗斯政冷经热,印度、英国等国家经济行为表现相对异常。本研究探究冲突背景下第三方国同冲突方国的政经相关关系,能够为国际关系量化研究提供新的研究路径。

基于Savitzky-Golay平滑-小波降噪处理的桥梁结构监测数据分析方法

桥梁结构健康监测源信号数据存在毛刺、噪声及异常值等复杂情况,对信号数据分析、桥梁结构状态评估结果产生巨大偏差。本文提出了解决桥梁结构监测数据处理中复杂问题的系统性方法。首先,通过对比研究Savitzky-Golay(SG)滤波与信号平滑方法,并评价各方法的适用性;然后,基于复合评价指标量化选出最优小波基函数及最佳小波分解尺度;最后,采用卡尔曼滤波对同一监测项目的4个应变计数据进行融合,并用Monte Carlo仿真进行验证。研究表明,本文提出的SG平滑-小波降噪方法,可为桥梁健康监测数据处理提供较为全面、系统的参考。

基于平滑图掩码编码器的顺序推荐模型

针对现有顺序推荐模型在处理推荐任务时由于数据集标签稀缺和用户交互数据噪声导致性能降低的问题,提出基于平滑图掩码编码器的顺序推荐模型(Smoothing Graph Masked Encoder Recommender System,SGMERec).首先,设计数据平滑编码器处理数据,提升数据质量,降低极端值和数据噪声的负面影响.然后,设计图掩码编码器,自适应提取全局项目的转换信息,构造关系图帮助模型补全缺失的标签数据,提高模型对于标签稀缺问题的应对能力.最后,运用批标准化,归一化每个神经网络层的输入分布,确保每层输入的分布相对稳定,降低用户序列的稀缺标签比例.在3个真实数据集上的实验表明,SGMERec具有一定的性能提升.

GPS时间比对数据的Vondrak平滑和三次样条插值处理

介绍了Vondrak平滑方法和三次样条插值方法。利用国家授时中心时间频率基准重点实验室的GPS时间比对数据,先进行预处理和规范化处理,再采用Vondrak平滑方法和三次样条插值方法进行处理,得到的结果表明:在实际中利用Vondrak平滑方法和三次样条插值方法对GPS时间比对数据处理是可行的,减弱了随机噪声的影响。

电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪

针对电力系统测量数据受噪声污染严重的问题,提出一种快速鲁棒回归平滑降噪方法。首先,通过局部回归平滑过程实现背景噪声降噪;然后,根据全局平滑残差自适应检测离群数据;最后,针对离群数据进行鲁棒回归平滑过程降噪并滑动修复离群数据造成的局部平滑畸变。所述方法实现了全局快速回归平滑、随机脉冲噪声自适应检测、局部平滑畸变快速修复,极大降低了计算复杂性。仿真分析与实测数据分析结果表明,相比传统鲁棒局部回归平滑方法,所提方法不仅保持了良好的背景噪声与高强度随机脉冲噪声降噪能力,还能够有效辨识扰动阶跃突变引起的伪脉冲噪声,提升降噪过程的扰动响应信息保留能力,计算效率优势明显。

基于相关性局域化迭代集合平滑反演渗透系数场

在地下水流和溶质运移问题中,有较多研究基于物理距离局域化集合同化方法反演水文地质参数。当反演参数与观测信息之间不存在物理距离时,这种方法不适用。为了克服这个局限,通过渗透系数与水头信息之间的相关性计算局域化方法的阻滞因子,构建基于相关性的局域化迭代集合平滑方法。为了方便比较,将该方法和一种基于物理距离的局域化迭代集合平滑一同用于同化水头信息反演二维孔隙承压含水层的渗透系数场。算例中考虑了不同集合大小、观测误差及观测数量等因子的组合,便于分析其对渗透系数反演精度的影响。研究结果显示:(1)在所有算例中新方法得到的渗透系数均方根误差范围为[0.8307,0.9590],都小于基于物理距离方法的均方根误差,范围为[0.8394,1.0000];(2)基于物理距离方法得到的渗透系数场空间上存在不连续性,而新方法的结果不存在此现象。文章提出了一种新的基于相关性局域化迭代平滑方法,该方法不需要依赖参数与观测信息之间的物理距离且参数反演精度高于基于物理距离的方法,可作为参数反演的科学工具。

电力设备多参量监测数据清洗研究现状及展望

基于电力设备多参量监测数据,开展电力设备态势感知工作是提高设备检修效率、消除故障隐患、保障电力系统安全稳定运行的重要途径之一。然而,数据采集、传输与存储过程中受到的各类干扰导致原始监测数据中存在大量的偏差与缺失,进而影响态势感知准确性,亟须通过数据清洗提升数据质量。在综合分析电力设备多参量监测数据清洗领域文献的基础上,概述了电力设备多参量监测数据质量影响因素。对电力设备多参量监测数据清洗的通用框架进行了总结,该框架包括多参量相关性分析、异常数据检测、异常数据分类和“脏”数据修复4个环节,对各环节的常用方法进行了对比分析,并介绍了特殊应用场景下的数据清洗方式。探讨了提升数据清洗效率的2种方式,分析了电力设备多参量监测数据清洗研究领域面临的主要挑战,对未来发展趋势进行了展望。

Vondrak滤波在GNSS时序数据分析中的应用

结合某地壳运动GNSS观测网络,分析Vondrak滤波在时序数据分析中的有效性。先对GNSS时序数据进行粗差剔除和数据补全,再进行滤波平滑与消噪,然后将Vondrak滤波引入小波谱周期探测中进行平滑处理,滤去噪声影响。结果表明,经滤波后的GNSS时间序列曲线能更好地反映站点位移变化,不仅可以很好地保留有用信号,滤去高频噪声信号,减小均方根值,同时还能增强小波谱周期探测能力,改善谱图光滑度,提高数据分析结果的准确性。

基于稀疏数据的岛礁边线平滑外推方法

岛屿、礁石等附近的洋流呈现错综复杂的特征,增加了民用船只航行的危险。对此,可以通过对航线内的岛屿、礁石基于边线进行外推的方法,计算出一个较为合理的适合航行的安全区域。提出了一种基于稀疏数据的岛礁边线平滑外推方法,该方法从岛屿、礁石等地理要素在边线数据稀疏、精度较低情况下所呈现的形状特征出发,通过将岛礁抽象为平面上的一个多边形,并设定符合要求的外推距离,同时引入满足航行误差要求的拐角平滑处理半径,实现岛礁边线的平滑外推。并通过实验验证了该方法的有效性,具有一定的实用价值。

抗差Vondrak滤波方法在时间频率传递中的应用

时间频率传递的结果会受到非模型化误差和观测噪声的影响,其噪声常为高频信号,构建低通滤波器可在一定程度上消除观测值序列中的高频噪声信号.本文对Vondrak滤波函数的本质进行剖析,通过IGG3算法对钟差序列进行定权并采用频率响应法选择适合的滤波因子;对不同的链路分别进行卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer,TWSTFT)、基于软件接收机的卫星双向时间传递(two-way satellite time and frequency transfer based on software defined receiver,SDR-TWSTFT)和短基线共视时间频率传递实验,并对钟差结果采用抗差Vondrak滤波进行平滑去噪.结果表明:滤波后的钟差序列能够很好地反映原始钟差序列的趋势;平滑后的TWSTFT钟差结果,日波动效应得到了有效的抑制,精度有明显提升;对于共视钟差结果,精度有明显提升,与精密单点定位(precise point positioning,PPP)时间传递结果的差值保持在−1.0~1.0 ns范围内.

基于数据筛选及平滑处理的风电功率曲线建模方法研究

风电功率曲线是评估风力发电机组性能及发电能力的一项重要依据,但同一风速下的风电功率往往存在较大范围的波动,这给风电功率曲线的建模带来了很大的困难。针对传统风电功率曲线建模方法精度不理想的问题,提出了一种新型的风电功率曲线建模方法。采用核密度估计法对数据做筛选处理;采用基于时间序列平滑的预处理方法对输入风速进行平滑处理;利用小波神经网络实现风速与功率的非线性映射功率曲线建模。通过风电功率曲线建模实例的对比分析,结果表明该方法具有很好的优越性,能取得更高的建模精度。

一种适应乱序数据包的雷达回波平滑显示方法

针对经分布式视频处理技术处理后的信息通过网络发送到后端显示软件具有乱序、片段化以及数据疏、漏等缺点,提出一种适应乱序信息处理数据包的雷达回波平滑显示方法,可实现基于处理器組的并行乱序扇区片段数据的排列、拼接、平滑及显示处理,并经实验验证了其有效性。