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相似文献
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1.
多项分布参数的经验Bayes估计   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文考虑了多项分布参数的经验Bayes估计问题。通过利用一种较特殊的样本结构,我们构造了参数向量的渐近最优的经验Bayes估计,并证明了对于参数向量的任何先验分布,该估计的收敛速度为O(n-1)。  相似文献   

2.
刘清宇  方世良  徐江 《声学技术》2009,28(6):791-794
从联合检测估计的角度讨论了检测器和估计器之间的耦合机制,并就水声目标线谱特征提取问题研究了一种谐波信号的闭环检测和估计算法.该算法通过迭代形式在检测器和估计器之间不断交换信息,用以改善未知参数的先验分布,从而得到较好的检测和估计性能.对海试数据的仿真结果表明,该算法可以有效地提取目标的线谱特征.  相似文献   

3.
针对一种基于随机游走和输入估计策略的振动主动控制方法进行了试验研究。该方法涉及的动力学模型既依赖于受控系统的基本物理参数,又与未知的外扰激励密切相关。首先采用模态识别方法离线辨识系统的物理参数,以获得系统状态方程,再利用随机游走模型将未知外扰视为辅助状态量来构造新的状态方程,并借助Kalman滤波原理对新状态方程中的未知状态进行估计,进而得到未知状态和外扰的估计值。根据系统已知的测量输出、未知状态及外扰的估计值构造目标函数,应用LQG方法求解控制器增益,得到考虑未知外扰的最优控制输入。以柔性悬臂梁模型作为受控对象,对其实施振动主动控制,试验结果表明,该控制方法能有效抑制模型的前四阶模态振动,特别是对低阶模态的控制,其效果远优于经典LQG控制方法。  相似文献   

4.
1.核密度估计概念 kernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblart(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzenwindow)。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。由给定样本点集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性、可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回归模型中的未知参数。  相似文献   

5.
在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联合检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中,仿真实验表明,新算法较传统算法有一定的性能改善。  相似文献   

6.
本文基于多类型复发事件数据,研究了半参数加性乘积比率回归模型的统计问题。利用现代经验过程理论与方法,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并证明了这些估计的相合性和渐近正态性。  相似文献   

7.
针对框架结构的绝对加速度响应部分观测、地震作用未观测的情况,提出一种多层剪切框架结构诊断的方法。该方法先依次采用扩展卡尔曼估计和递推最小二乘对一层以上结构的扩展状态向量和未知作用力进行递推;然后利用结构频率特征方程,对第一层的结构参数进行估计;最后基于数值求解一阶微分方程,识别未观测的地震荷载。算例表明, 该方法能够很好识别出结构参数和地震输入,通过跟踪结构刚度参数的退化,对未知地震作用下结构损伤进行诊断。  相似文献   

8.
针对带有模型不确定和外部干扰的柔性关节机械臂,提出一种基于未知系统动态估计器的funnel控制方法。基于低通滤波器设计未知系统动态估计器,用于估计模型不确定和外部干扰,该估计器结构简单,仅有一个可调参数。构造带有时变约束边界的新型funnel变量,保证系统跟踪误差被限制在预先设定的边界内,进而改善系统瞬态性能。在此基础上,设计反演控制器,保证系统输出快速准确跟踪期望轨迹。为避免传统反演法中的“微分爆炸”问题,设计跟踪微分器逼近虚拟控制律导数。并给出数值仿真对比验证本文所提方法的有效性。  相似文献   

9.
在考虑多通道非平稳信号干扰及背景噪声的情况下,提出了基于自适应参数类型时间延时估计方法。该方法能准确地进行多径传输情况下的时间延时估计,有效地抑制干扰和噪声的影响。仿真结果说明了该方法的有效性。该时间延时估计方法可用于声纳及雷达系统的目标定位。  相似文献   

10.
针对具有不稳定强线谱特征的水下目标,提出了一种基于目标线谱校正技术的信号波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)方法,该方法结合矩形窗谱校正技术和全相位修正方法对目标线谱参数进行估计,从而计算目标方位.对该技术进行了仿真研究,并应用于实际水下目标线谱方位估计和单频脉冲波(Cw波)的DOA估计中....  相似文献   

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