一种计算复杂度可调整的块匹配运动估计算法

提出一种计算复杂度可调整块匹配运动估计算法,该方法综合传统三步法中收缩搜索策略和四步法及钻石法中步进搜索策略的优点,对于分散分布的运动矢量及聚中分布的运动矢量搜索都表现出良好的鲁棒性．搜索模式的规整性也使得该算法的VLSI结构设计比以往的算法实现更加简洁,通过对搜索步数和块匹配中降采样率的控制,实现了对运动估计计算复杂度的调整,从而可在计算复杂度与图像处理质量之间折中．该特征为视频编码系统整体的低功耗设计提供前提条件,适用于低复杂度低功耗视频编码器．     

一种基于“当前”模型的改进卡尔曼滤波算法

针对“当前”模型中加速度上下限对卡尔曼算法造成的影响,提出了一种改进算法。该改进算法利用速度预测估计和速度滤波估计间的偏差进行加速度方差自适应调整,避免了加速度极限值对状态估计精度的影响。最后对具有不同加速度极限值参数的卡尔曼滤波算法进行了仿真,验证了加速度上下限对卡尔曼滤波算法精度有一定影响,并进一步对比了所提出的改进算法和基于“当前”模型的标准卡尔曼滤波算法的效果,结果表明改进算法的预测误差小,跟踪精度高。     

一个关于有效估计的定理

本文给出并证明了有关一个无偏估计是有效估计的一个充分必要条件。它是有效地讨论有效估计的存在性以及当有效估计存在时立即得到这个有效估计的一个有用的定理。     

带约束广义岭估计的显示解

讨论了带约束广义岭估计的岭参数求解问题，并给出其显示解。     

重尾估计在金融数据中的应用

重尾分布是存在于许多高频时间序列的边缘分布,而且在尾部存在着大量的信息。基于重尾分布尾指数估计的Hill估计方法提出优化改进的AvHill估计方法,该方法成功地降低了Hill估计的方差。同时,融合矩估计方法和最大似然估计方法的思想,给出重尾评测的MM估计,其在渐近方差上也低于Hill估计。基于理论仿真随机获取的1 000个数据进行评测方法的比较分析,Hill估计、AvHill估计和MM估计在的测试中表现了各个估计的稳定程度并在不同的数据容量中表现出了不同的优点。针对股票数据的涨跌绝对值的测试中,将3种方法进行综合运用估计,通过对3种估计方法的交点进行数据上的分段,可发现各种估计方法在不同的数据容量中的优缺点以及各种估计方法的优缺点。     

基于编码的MIMO-OFDM系统的迭代信道估计方法研究

针对基于编码的MIMO-OFDM系统提出了一种迭代信道估计接收技术.接收机首先通过导频对信道进行估计,然后通过解调译码输出判决信息对信道参数进行更新.仿真结果表明,在高信噪比环境下,可显著地降低系统的误码率.     

基于M残差的方差分量估计

根据M估计的线性表达式原理,导出了不同类观测M估计的线性表达式、多余参数以及观测量和参数估计量的方差协方差矩阵。M残差的二次型的无偏估计是方差分量和多余参数的函数。当误差密度已知时,多余参数的显式可以由方差分量表达,此时二次型是方差分量的显线性函数,由此构成了基于M残差的方差分量无偏估计公式。对Lp估计和正态分布,导出了方差分量估计的实用公式,在边角网中进行了应用。与赫尔默特方法进行比较,结果表明,有粗差时,方差分量估计和参数估计结果随着Lp估计的p的变化相差显著,无粗差时(或粗差被剔除时),不同的方差分量估计方法的结果相差甚微。该方法可以对赫尔默特方法进行有效的检查。     

线性回归模型中优于最小二乘估计的新估计的研究进展状况

本文综述了近年来国内外统计学者在线性回归模型的估计理论方面的若干结果，其中包括一些较深刻的结论．     

可靠性的贝叶斯及经验贝叶斯估计

在产品的使用寿命服从指数分布的情形下，进行Ⅱ型截尾的步进应力加速寿命试验，而指数分布参数λ的先验分布为Г（α，β）分布时，本文研究了在十次损失函数下的贝叶斯估计及在历史样本的条件下经验贝叶斯估计，并给出一个计算实例。