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131.
基于推广的负二项稀疏算子利用预设新息过程分布法构造一个一元 INAR(1) 模型,给出了模型的概率性质并利用拟似然估计方法对模型进行了参数估计,同时也考虑了最小二乘法、极大似然估计方法。通过数值模拟评估了这些估计方法的有效性,并应用实际数据给出模型的应用,通过比较得出基于推广的负二项稀疏算子带有几何新息过程的INAR(1)是更适合数据的模型。  相似文献   
132.
常规K-SVD字典学习方法在处理实际地震资料的过程中,往往无法得到地震随机噪声的先验信息,使得相关的误差参数无法确定,只能通过大量调参来实现最优去噪效果。基于此提出了一种基于曲波噪声估计的K-SVD字典学习地震资料去噪方法,旨在通过对地震资料进行曲波变换,选取尺度系数最大且对应方向上噪声能量最大的曲波系数,来估计随机噪声标准差,再利用K-SVD字典学习方法自适应获得超完备字典,并在重构过程中根据所得噪声标准差确定最优迭代误差参数,从而进行去噪处理。理论模型和实际地震资料的处理结果表明,该算法相较于传统的去噪方法,能在压制随机噪声的同时,最大限度地保护有效信号不被切除。  相似文献   
133.
给出了Logistic模型中对缺失协变量数据的一种估计方法.将Marc Lavielle等人提出的SAEM算法进行了改进,引入Samiran Sinha等人提出的一种基于不可忽视机制基础上的NI-机制,以此来尽可能的利用数据中已存在的信息,并将其与现有处理缺失协变量较好的MCAR缺失机制下的半参数方法做对比研究.对Logistic模型的参数分别进行估计,对比分析这两种方法在不同缺失率下的优劣,并对最终结果进行回判,将回判准确率与标准误差作为判别标准.结果表明,当缺失率较小时,两者对缺失数据的处理性能都很好;但当缺失率较高时,半参数方法对数据的处理性能要优于SAEM算法.SAEM算法的运行速度始终快于半参数方法,缺失率较小时,用提出的SAEM算法做线上估计比半参数方法更具有优势.  相似文献   
134.
斑块是胶片电影中最常见的损伤类型问题,传统的斑块修复算法修复质量较好,但修复速度不够快.针对传统斑块修复算法在修复速度上的不足,提出了 一种改进性的快速斑块修复算法.相比于传统修复算法的改进主要体现在运动估计模块和修复模块.运动估计模块使用权重系数矩阵对二维匹配块矩阵做降维处理,得到两组一维特征矩阵,使用一维特征矩阵代替二维匹配块搜索运动矢量最优值.修复模块使用单参考帧修复算法代替双参考帧修复算法.实验结果表明,快速斑块修复算法与传统修复算法相比,主观评价基本一致,修复速度优于传统修复算法.  相似文献   
135.
三参数威布尔分布参数估计方法   总被引:13,自引:0,他引:13  
赵冰锋  吴素君 《金属热处理》2007,32(Z1):443-446
现有的三参数威布尔分布参数估计方法大都需要复杂的计算机编程,因而限制了它的应用.本文对确定威布尔分布三参数的相关系数法做了重要改进,使得计算量大为简化.提出了曲线拟合法,并引入了适用于小样本的灰度法.采用不同样本的数据进行参数估计,并进行K-S检验,得到很好的效果.  相似文献   
136.
QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*   总被引:1,自引:0,他引:1  
具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.  相似文献   
137.
一种改进的MIMO-OFDM帧同步和载波频偏估计方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在MIMO-OFDM系统中,每个接收天线上的信号都是多个发送天线信号的叠加,再加上多径的影响,使得帧同步比一般OFDM系统更加困难,为此提出了一种改进的用于MIMO-OFDM帧同步和载波频偏估计的正交帧头结构.通过在时域直接生成同步帧头,并在频域修正其频域特性,这种正交帧头能够区分每个发送天线到接收天线的不同到达时间,是通常的时域生成的正交帧头的改进,在保证时域正交性的同时,又具有良好的频域特性,有利于数字上变频.Matlab仿真结果表明,这种改进的帧头结构在帧同步和载波频偏估计中都有很好的性能.  相似文献   
138.
在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响.故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化.仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10?3和8.75×10?4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4%和20.5%.  相似文献   
139.
虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择.  相似文献   
140.
吴鹏 《江西电力》2021,45(12):24-27
文中研究了传统变电站谐波实时估计的优化.文中以研究信噪比为优化准则,采用蒙特卡罗模拟方法计算信噪比临界值,使噪声对监测的影响最小.为了缓解传统变电站中传统状态估计器的偏态问题,将安装在变电站过程层的合并单元产生的高速测量值传输到卡尔曼滤波函数中,作为谐波估计的动态估计器.在一个基于Mat?lab/Simulink的仿真器模型中,建立了一个Matlab-MEX函数集合,实现了合并单元函数、A/D和D/A转换函数、网络通信函数以及内置Simulink模块库,并在XPC目标中运行,实时协同模拟任务的执行.文中给出了谐波估计受信噪比影响时的性能评价结果.  相似文献   
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