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针对现有粉红噪声的生成方法所存在的计算过程复杂,与理想粉红噪声相比偏差较大等问题,本文提出了一种利用自回归滑动平均(Auto-regressive moving average,ARMA)模型法生成粉红噪声的新方法。首先,构造一个待定系数的ARMA模型,并通过Z变换和功率谱估计的公式进行推导;其次,利用已知的粉红噪声模拟滤波器的传递函数H(s)和双线性Z变换法推导出IIR数字滤波器的传递函数H(z),进而得到粉红噪声的ARMA模型;最后,利用MATLAB对生成的粉红噪声进行功率谱估计并与理想的粉红噪声进行对比。由MATLAB仿真结果可知,利用该方法生成的粉红噪声与理想的粉红噪声拟合度更高,完全符合粉红噪声的各项性能要求。 相似文献
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利用外源菌来增产煤层气是生物促产煤层气领域研究热点,以寺河煤层水富集培养菌群为外源菌,内蒙胜利、河南义马、云南昭通褐煤作为产气底物,分析 3 种褐煤的产气特征。 对内蒙胜利褐煤产气组采用高通量测序,分析微生物菌群结构,判断可能的产气途径。 研究结果表明:70 d 的产气周期内,内蒙有 2 个产甲烷高峰,云南和义马均有 1 个产气高峰。 最大产甲烷量分别为81.01、22、31.54 mL,产甲烷率分别为 8.012、2.111、3.065 mL/g。 产气周期内,氢气逐渐减少,二氧化碳与甲烷含量呈现负相关,产气途径偏向于 H2/CO2还原途径。 内蒙褐煤产气微生物群落结构中存在的 W22,Citrobacter,Syntrophomonas,Desulfovibrio,Methanomicrobiales 等菌群,也说明了产甲烷类型可能以H2/CO2还原途径为主。 相似文献
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左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像左心室检测方法.在候选区域提取阶段,先用超像素算法产生初始区域,然后对SSAE学习到的深度特征采用层次聚类算法生成候选区域;在检测阶段,先使用SSAE提取候选区域的深度特征,然后训练SVM分类器对候选区域进行分类,并使用难分负样本挖掘算法对模型进行调节.对心脏图谱数据集左心室目标检测的实验结果表明,相对于手工特征及基于候选区域等方法,该方法取得了有竞争力的检测精度. 相似文献
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基于小波的继电保护装置电磁干扰软件防护快速算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于Mallat分解的小波变换方法能可靠地检测出电力波形中的奇异点,但不适合于实际工程应用。提出了基于S变换的改进的快速算法,即对AD采样点进行前向差分。对于正常的正弦采样信号,点与点之间的采样点值相差较小,所以差分值也较小;而对于奇异信号,在奇异点附近AD采样值有突变,所以差分值较大。因此,选择合适的差分门槛值就可以检测出信号中的奇异点。分析奇异点附近差分值的正负特性可以检测出该奇异点是正常的故障信号或是受干扰信号。最后,通过对典型波形的仿真计算和实际的电磁兼容性试验,验证了该软件抗干扰措施能显著提高数字式继电保护装置运行的稳定性。 相似文献
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"高维度小样本"问题是模式识别应用中的主要障碍之一。跨越这一障碍的有效方法之一是采用参数矩阵的低秩逼近,目的是控制模型复杂度。常用的低秩逼近方法需要预先指定目标矩阵秩的大小(如主成分分析)。提出了一种新的基于稀疏约束的低秩判别模型,此模型通过对目标参数进行矩阵分解,然后分别对子成分施加低秩(稀疏)约束,从而达到低秩逼近的目的。进一步将这一思想嵌入一个双边判别模型,并用坐标下降法对目标函数进行优化,使得算法在低秩逼近的同时还有效利用了输入数据的空间特性,从而得到更好的推广性能。其有效性在一个安全生物识别应用上得到了验证。 相似文献
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