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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 234 毫秒

1.  一种改进的三点内插时延估计算法  
   刘丽  惠俊英《应用声学》,1999年第18卷第6期
   本文提出了一种改进的余弦曲线拟合三点内插时延估计算法,并推导了这一估计算法的方差。在带限高斯白噪声的环境下,考虑多途传播和多卜勒频移的影响,进行了计算机仿真研究。仿真结果与理论分析是一致的。该算法具有较高的时延估计精度。    

2.  基于二次相关的语音信号时延估计改进算法  被引次数:1
   刘敏  曾毓敏  张铭  李晨《应用声学》,2016年第35卷第3期
   目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。    

3.  随机变量二次型的协方差在混合效应模型中的应用  被引次数:2
   马铁丰  王松桂  尹素菊《应用概率统计》,2009年第25卷第1期
   本文提出方差分量ANOVA估计的一种改进方法, 证明了对于一般的方差分量模型, 只要方差分量的ANOVA估计存在就可以通过此方法给出其改进形式, 并且在均方误差意义下优于ANOVA估计. 特别地, 对于单向分类随机效应模型, Kelly和Mathew[1]对ANOVA估计的改进就是我们提出的改进方法的特殊形式, 这也给出了此类改进估计在均方误差意义下优于ANOVA估计的另一种合理的解释. 同时, 本文又将此思想应用到对谱分解估计的改进上. 本文应用协方差的简单性质证明了对带有一个随机效应的方差分量模型, 当随机效应的协方差阵只有一个非零特征值时, 随机效应方差分量谱分解估计在均方误差意义下总是优于ANOVA估计. 本文最后将第三节的结论推广到广义谱分解估计下, 同时给出广义谱分解估计待定系数的一个合理的取值.    

4.  量测噪声有限记忆在线估计简化算法  被引次数:1
   刘锡祥  徐晓苏《中国惯性技术学报》,2009年第17卷第6期
   量测噪声有限记忆在线估计方法通过对新息序列的实时统计计算,更新系统量测噪声阵 R,增强了滤波器的自适应能力。但量测噪声有限记忆在线估计方法需要在每个滤波周期内对量测噪声阵 R 进行估计并更新统计周期内的量测新息,存在着信息统计与数据更新计算量大的不足。针对此问题,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波算法,将协方差匹配技术与量测噪声有限记忆在线估计方法相结合,根据协方差匹配结果,选择性统计量测噪声阵 R。仿真结果表明,简化算法可以在保证滤波精度相当的前提下,减小计算量,提高实时性。    

5.  大维协方差阵的估计及其应用  
   刘丽萍  王紫萍《数学的实践与认识》,2016年第20期
   大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视.首先以风险因子为自变量,对股票收益率建立线性回归模型;然后通过引入惩罚函数将取值非常接近的回归系数归为一组,近而来估计大维数据的协方差阵,提出了基于回归聚类算法的分块模型(BM-CAR),模型克服了传统的稀疏协方差阵估计的弊端.通过模拟和实证研究发现:较因子协方差阵估计方法而言,BM-CAR明显提高了大维协方差阵的估计效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的收益和经济福利.    

6.  水下运动声源的方位方差检测方法  
   陈韶华  赵冬艳  郑伟《应用声学》,2015年第34卷第1期
   为了提高对水下运动目标的检测能力,利用水下目标辐射信号与海洋环境噪声在空间分布特性上的差异,提出了一种方位方差检测方法。该方法采用时延估计法估计目标方位,对方位求方差以获得检验统计量。采用奈曼-皮尔逊准则,推导了该方法的检测概率关系式,得出了检测性能与信噪比关系曲线,并与宽带能量检测方法进行了比较,表明该方法的性能远优于宽带能量检测方法。理论分析和海上试验结果都验证了该方法的有效性。    

7.  独立脉冲对谱矩估计方法  
   朱维庆《声学学报》,1988年第1期
   假设信号和噪声是独立的平稳彩色高斯过程,本文用独立脉冲对噪声抵消法的自回归谱矩估计值(PPARNC)和协方差函数谱矩估计值(PPCNC)以及独立脉冲对最大似然法的自回归谱矩估计值(PPARML)和协方差函数谱矩估计值(PPCML)分析了信号的频率估计值和带宽估计值、即一阶谱矩和二阶谱矩估计值的均值和方差。分析表明,PPARNC和PPCNC均优于PPARML和PPCML,其中PPARNC明显优于其它方法。    

8.  线性回归系统两步协方差改进估计的优良性  被引次数:1
   刘金山 严利清《数理统计与应用概率》,1997年第12卷第4期
   对于m个相依回归方程组成的线性回归系统。本文研究了两步协方差改进估计在均方误差阵意义下的优良性,即在随机误差服从正态分布的假设下,当样本量充分大时,两步协方差改进估计与协方差改进估计一样好。    

9.  二次加权频域自适应时延估计算法与应用  被引次数:3
   陈华伟  赵俊渭  郭业才  蔡宗义  许学忠《声学学报》,2003年第1期
   时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种二次加权频域自适应时延估计模型,给出了二次加权频域SCOT和ML自适应时延估计算法,推导了二次加权频域SCOT自适应时延估计的方差。把该算法应用于对武装直升机的声测无源定位中,用实测直升机噪声数据进行了计算机仿真。结果表明,在低信噪比情况下,二次加权频域自适应时延估计具有更好的时延估计性能。    

10.  半相依模型参数估计的改进  
   马铁丰  王松桂《数学物理学报(A辑)》,2009年第29卷第5期
   对于m个半相依回归系统的未知回归系数, 文献[7]提出一种利用信息逐次迭加的方法, 该文首先在其基础上给出一种进一步改进形式, 并得到了其相合性, 同时作者借鉴文献[7]提出逐次迭加信息的构造估计思想给出一种具有小样本优良性的可行估计, 模拟研究也表明作者的改进估计是有效的.文献[10]根据Rao的协方差改进思想, 给出一种更为简洁的两步估计, 该文在此估计基础上给出一种改进形式, 新估计具有更好的可操作性和均方误差意义下的优良性.    

11.  一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用  被引次数:4
   马瑞平  魏东  张明廉《中国惯性技术学报》,2006年第14卷第6期
   总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.    

12.  协方差改进法与半相依回归的参数估计  被引次数:6
   王松桂 严利清《应用概率统计》,1997年第13卷第3期
   对于由两个误差项相关的线性回归方程组成的系统,本文应用协方差改进法获得了参数的一个迭代估计序列。我们证明了当协方差阵已知时,该估计序列处处收敛到最佳线性无偏估计,且它们的协方差阵在矩阵偏序意义下单调下降收敛到最佳线性无偏估计的协方差阵,该估计序列具有Pitman准则下的优良性。当协方差阵未知时,我们证明了用协方差阵的无限制估计所产生的两步估计具有无偏性、相合性和渐近正态性。在一定意义下,本文的估计优于文献中已有的一些估计。本文的结果也显示了协方差改进方法的有效性。    

13.  自适应滤波器在时延估计中的应用——广义二次内插时延估计法  被引次数:1
   王劲林  李启虎《声学学报》,1992年第3期
   两个或多个接收信号之间的延时估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出一种在接收信号的统计特性的先验知识了解甚少,或不了解的情况下,仍能准确地估计出接收信号间时延的方法,并推导了这一估计的方差。该方法是基于自适应噪声抵消器,在其收敛时,用权系数进行内插估计,与传统的用采样函数内插不同,本方法对F.A.Reed等人提出的二次内插法进行了改进,保证了估计精度,在实现上也比较简单。计算机模拟实验与海上实验结果与理论上的分析是一致的。    

14.  基于最优估计的数据融合理论  被引次数:8
   王炯琦  周海银  吴翊《应用数学》,2007年第20卷第2期
   本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的;介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法,给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式;最后以两传感器数据融合为例,证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高,同时它们均优于任一单传感器局部估计精度。    

15.  互谱域MVDR自适应时延估计方法研究  
   杨晴  王良  李倩茹  宋志杰《应用声学》,2015年第34卷第4期
   针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。    

16.  两个半相依回归方程中的Bayes和经验Bayes迭代估计  被引次数:1
   王立春《中国科学A辑》,2005年第35卷第5期
   对由两个不相关的回归方程组成的系统(y1为m维向量,y2为n维向量,m≠n),运用协方差改进技巧,提出回归系数的参数型Bayes和经验Bayes迭代估计序列.证明了Bayes迭代估计的协方差矩阵序列的单调收敛性和Bayes迭代估计序列的一致性.当误差的协方差矩阵未知时,在均方误差准则(MSE)下,证明了经验Bayes迭代估计相对于单个方程的Bayes估计的优越性.这些结果进一步表明了协方差改进方法的有效性.    

17.  考虑高频数据影响的BEKK模型的估计及其应用  
   刘丽萍《数学的实践与认识》,2018年第3期
   多维资产的协方差阵在投资组合中扮演着重要角色,如何估计和预测资产的协方差阵是统计领域的一大热点问题.将基于高频数据的已实现协方差阵(RCOV)和双频已实现协方差阵(TSCOV)应用到BEKK模型的估计过程中,提出了考虑高频数据影响的BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型,这两类模型将高频数据引入到协方差阵估计过程中的同时,还可以对协方差阵直接进行预测,避免了预测模型的选择困难问题,并且提高了协方差阵的估计效率.通过实证研究发现:BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型估计和预测效果明显优于BEKK模型,将其应用在投资组合时,使投资者获得了更高的收益.    

18.  密布式多输入多输出声呐阵列目标波达方向估计  
   程雪  王英民《声学学报》,2018年第4期
   针对低信噪比条件下多输入多输出声呐受对称噪声分量影响导致测向性能降低的情况,提出了一种基于协方差矩阵重构方法的波达方向估计算法。首先,将噪声场分为对称噪声和非对称噪声两部分,利用协方差矩阵虚部与对称信号无关的性质,去掉协方差矩阵的实部来降低对称噪声对目标波达方向估计精度的影响,采用降维转换方法和矩阵虚部置换原理重构协方差矩阵的实部,避免了双频谱的干扰。然后利用Toeplitz方法对重构的协方差矩阵进行解相干修正,通过奇异值分解获得噪声子空间,最后对目标的波达方向进行估计,可实现微弱信号的准确测向。理论分析和实验结果表明,该方法明显抑制了对称噪声,提高了目标的波达方向估计性能,具有运算速度快、自由度高和目标分辨力强的特点。    

19.  一种基于离散频谱校正的SPIDER信号处理改进方法  
   熊飞  郑铮《应用光学》,2009年第30卷第3期
   介绍了光谱相位相干电场重构法(SPIDER)信号处理的原理,提出一种基于离散频谱校正的SPIDER信号处理改进方法,该方法可克服采样速率不足带来的信号处理误差。试验发现:在无噪声情况下,当取的校正点数足够多,基本可以达到无偏校正;而在有噪声的情况下,应适当选取校正的点数,来增强抗噪性能。该方法能在信噪比较差的情况下,得到时间延迟τ。经过仿真计算,在光谱仪最小分辨率和测量范围的限制情况下,该方法能够突破该限制在时谱上造成栅栏效应,大大提高SPIDER中时延参数的测量精度。该方法实现简单,精度高,抗噪性能好,无需改动设备就能提高系统精度,可广泛应用于SPIDER技术中。    

20.  高增益对角减载波束形成方法研究  
   夏麾军  马远良  汪勇  刘亚雄《声学学报》,2016年第4期
   实际的海洋噪声包括不相关噪声成分和相关噪声成分,针对不相关噪声仅仅影响接收数据协方差矩阵对角元素的这一现象,提出一种基于对角减载技术的高增益最小方差无畸变响应法(minimum variance distortionless response,MVDR).在稳健性足够的前提下,首先,按照一定准则选取约束量,利用加权向量范数约束法保证方法的稳健性。然后,利用牛顿迭代法计算得到对角减载系数。最后,将减去对角减载系数的协方差矩阵应用到MVDR波束形成方法中。仿真和海试数据处理结果表明,对角减载MVDR波束形成方法在保证稳健性的同时,提高了阵增益和多目标分辨能力。通过调整减载系数,能够在稳健性与阵增益之间进行折中。    

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