基于Toeplitz矩阵初值的协方差估计方法

随着雷达分辨率的提高海杂波的分布已经不符合高斯分布,传统的检测器在非高斯环境下的性能也大幅下降.通过非高斯海杂波概率密度函数的似然函数推导出一个海杂波协方差矩阵的原始构型,通过解该协方差矩阵,提出了在非高斯海杂波环境下采用初值为Toeplitz矩阵的固定点协方差矩阵估计方法(T-FP),经过实测海杂波数据下的性能仿真结...     

基于协方差矩阵对角化的盲信号分离

将基于协方差矩阵对角化的盲分离方法用于盲分离。当信号具有时间结构且空间独立时,通过对角化独立成分的自协方差矩阵（不同时延下的协方差矩阵）对混合信号进行盲分离。首先构造白化信号的时延协方差矩阵,然后选取不同的时延,将协方差矩阵的对角化程度表示成代价函数,最后利用梯度下降法得到分离矩阵。此方法和基于极大似然估计的FastICA算法的对比试验说明了此算法的有效性。     

奇异协方差矩阵的最优投资组合选择

当收益率的协方差矩阵为奇异矩阵时，均值-方差模型的最优投资组合问题不宜直接求解，本文通过利用收益率的主成分和二次凸规划的求解方法，给出了问题解的解析表达式．     

随机矩阵的主行列分析法

将随机向量的主成分分析方法进行推广,给出了关于随机矩阵的主行列分析的理论与方法.在进行图像处理时,同主成分分析法相比,矩阵的主行列分析法缩减了协方差矩阵的维数,从而大大降低了计算特征值和特征向量的运算量,提高了运算速度.将矩阵的主行列分析法应用于图像的压缩,给出了图像的列压缩方法和行、列结合的二次压缩法以及相应的图像的复原方法,有效解决了图像的存储和复原问题.     

快速增量主分量算法的近似协方差矩阵实现

针对主分量分析法在实际应用中运算量较大的问题,首先基于特征向量相互正交的特性,将子空间投影算法的运算量降低为原算法的1/P(P为所需的特征向量个数)．然后利用大特征值及其对应的特征向量构成的近似协方差矩阵,将子空间投影算法中的广义特征值分解问题转化为特征值分解,得到运算量降低为原算法1/N(N为向量维数)的快速算法．最后基于ORL人脸数据库的实验验证了算法的有效性．     

基于协方差矩阵元素的多目标角跟踪方法

提出了一种多目标角跟踪算法．将相邻时间段估计得到的协方差矩阵相减,对差距阵线性化近似得到了一组关于角度差的线性方程组,重复解方程组可以得到不同时间段各个目标的角度．本算法不需要更新信号子空间; 不同时间段之间各个目标的角度是自动关联的,省去了运算量较大的数据关联过程;适用于目标个数大于阵元个数的情况; 同时,该算法可以减小噪声的影响．仿真结果表明了算法的有效性．     

奇异协方差矩阵的最优投资组合选择

当收益率的协方差矩阵为奇异矩阵时,均值-方差模型的最优投资组合问题不宜直接求解,本文通过利用收益率的主成分和二次凸规划的求解方法,给出了问题解的解析表达式.     

基于区域协方差矩阵的模板更新方法分析与比较

在目标跟踪算法中,目标特征描述子和模板更新策略都是跟踪成败的关键。本文在选用区域协方差矩阵描述子的基础上,结合粒子滤波器算法,并且采用两种常用的模板更新方法,分别对商场通道监控视频序列中的行人进行了跟踪仿真实验。通过仿真分析并比较不同模板更新方法条件下的跟踪性能,从而在不同情况下选择合适的模板更新方法,以得到更精确的跟踪结果。     

基于采样协方差矩阵的频谱感知算法仿真分析

为了克服噪声不确定度的影响,实现真正意义上的盲检测,该文介绍了3种基于协方差矩阵的感知算法,并通过基于MATLAB的仿真实验,综合对比并验证3种算法的感知性能。仿真结果表明,与基于最大最小特征值之比算法(Maximum-Minimum Eigenvalue,MME)和基于协方差矩阵绝对值算法(Covariance Abosute Value,CAV)相比,基于协方差矩阵Cholesky分解的感知算法(Covariance Cholesky Factorization,CCF)避免了对采样大小和采样维数的渐进假设,从而可以精确地设置判决门限,具有更高的检测性能。     

一种基于KPCA的非线性故障诊断方法

介绍了一种非线性故障检测方法——核主元分析法(KPCA)，通过核函数来完成非线性变换，将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间．在特征空间中使用PCA计算主元，构造T^2和SPE统计量检测过程故障的发生．提出了一种KPCA贡献图计算方法，根据测量变量和非线性主元的相关性，计算测量变量的贡献量绘制贡献图，用于故障变量的分离、仿真结果表明，KPCA方法可以比PCA方法更加迅速的检测到故障的发生，利用KPCA贡献图可以较好的辨识出故障变量。     

像素邻域差向量协方差特征的多视角人脸检测

像素差向量特征是一阶统计量,而研究其高阶统计特性仍是一个未解问题. 针对该问题,研究了像素差向量在局部邻域中的协方差统计特性,提出了一种新颖的像素局部差向量协方差特征,显著提高了多视角人脸检测的性能. 该方法首先计算输入图像的多通道特征图,并计算特征图的像素差向量; 然后在指定尺寸的邻域内计算像素差向量的协方差矩阵,获得差向量中任意两个元素间的相关信息,用于表示人脸的局部特征; 最后设计了一种人脸候选区域提取方法,对该人脸检测器作进一步优化,实现了实时运行速度. 实验结果表明,本文方法优于当前其他主流方法,且可部署在低功耗的边缘计算设备上.     

配电网故障区间定位的新型矩阵算法

针对配电网故障区间定位的问题，利用配电网的结构和运行状态，提出一种基于开关有向树型网络描述模型，在此基础上，结合从FTU得到的故障信息得到新型故障区间定位算法，此算法无需进行矩阵的相乘和求逆运算，因其快速性可用于在线计算，并可推广至多电源系统中。     

逆PCA方法及其在故障检测与诊断中的应用

针对主元分析方法的特点，提出一种逆主元分析方法，具体采用二次投影逆主元方法，以实现故障发生时，主元空间向故障变量的投影．首先，对负荷矩阵进行方差最大正交旋转，以使某一个或某几个主元能够与某一特定子系统相对应，实现第一次投影；然后，在子系统内部进行故障诊断，实现二次投影．该方法提高了PCA方法的检测灵敏度和诊断效能．     

基于信息熵与判断矩阵的D-S证据理论改进方法在故障诊断中的应用

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进行加权赋值,并对其进行加权调整的方法,应用D-S证据理论合成公式对加权调整后的证据进行决策级融合.此种方法将主观因素与客观因素相结合.实例分析结果表明:融合结果提高了置信度,降低了不确定性,显著提高了故障诊断的科学性,具有理论与应用价值.     

基于改进可能性聚类算法的轴承故障诊断

通过研究轴承及其组件的振动信号来分析其工作状况是机械故障检测和诊断的一种常用方法。针对传统可能性聚类算法用于故障诊断时存在的问题,将改进可能性聚类算法与聚类有效性指标相结合,提出一种无监督的可能性聚类算法。将算法应用于滚动轴承的故障诊断中,实验结果表明,该算法不但能够自动确定聚类个数,对噪声具有较好的鲁棒性,而且聚类的准确性高于传统可能性聚类算法。     

Early Sensor Fault Detection Based on PCA and Clustering Analysis

This paper proposes a novel scoring index for the early sensor fault detection in order to make full use of massive archived spacecraft telemetry data.The early detection of sensor faults is made by using the index constructed by the K-means algorithm and PCA model.The sensor fault detection includes the learning phase and monitoring phase.The amplitude of sensor fault has been always increasing when the performance of sensors deteriorates during a period.The proposed index can detect the smaller sensor faults than the squared prediction error（ SPE） index which means it can discover the sensor faults earlier than the later.The simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed index which can decrease the check-limit as much as 40% than SPE in the same magnitude of bias sensor fault.     

基于定性仿真理论的故障检测与诊断

工程技术系统的复杂性引发一系列的系统问题,这无疑是当代控制工程领域的重要挑战.为了应对这类挑战,出现了一系列系统故障的检测和诊断的技术,其中定性仿真技术便是其中的重要技术之一.通过定性仿真理论QSIM(qualitative simulation)相关原理的分析和对该技术在故障检测领域操作中的流程的研究、分析,总结发现该技术在FDD领域中的优势和劣势,针对其存在的不足,引入模糊集理论和相似性原理等对其进行弥补,从理论上完善该模型,并对检测与诊断研究形成有效指导.     

基于红外热成像的避雷器故障诊断

文章针对一起由红外热成像仪发现的氧化锌避雷器故障,利用在线监测、红外图谱分析、带电测试等多种检测手段对其进行诊断分析,通过不同检测结果的对比,最终确定避雷器故障发生的原因。不同检测手段的灵敏度差异,对电力设备维护有一定的指导意义。     

基于FANUC故障诊断设备的PMC调试案例研究

基于FANUC 0i—Mate系统数控机床综合故障诊断设备采用多模块化设计,其中PMC联机调试模块部分占有非常重要的地位,结合日常机床生产工作中经常遇到的电气问题,可人为设置一些典型的案例故障,让学习者能够利用数控机床中PMC接口信号和用户程序来排除故障,提高学习者在理论学习之后的实践经验,为将来机床电气部分故障检测和排除打下良好基础。