蝗虫心电图的类型和ARMA谱分析

介绍了蝗虫心电图的测试方法,并证实了使用人类肢体导联和自制的针形电极的合理性和可靠性。文章将蝗虫心电图归为7种类型,并发现蝗虫心电信号一般较微弱,振幅仅约0.7～2.0mV,平均心率为30～300次/min。研究结果表明,ARMA谱作为一种数学模型,比心电图本身更能反映低等动动心电图的内在生理特征,完全适用于昆虫心电图分析。     

蝗虫心电图的ARMA谱分析技术在分类学中的应用

本文将 ARMA 谱分析技术应用于蝗虫心电图研究,为提高动物分类的准确性提供了新的手段.经研究表明,蝗虫心电图的 ARMA 谱分析结果比较令人满意,有实用价值.     

ARMA过程有理谱密度特征的另一证明

以exp{-iω}的有理函数为谱密度是ARMA过程的特征.这一性质的证明通常由平稳随机过程的谱表示定理导出.本文在讨论了ARMA过程自协方差函数的差分性质以后,用算围道积分的复变函数方法,论证了ARMA过程的有理谱密度形式的同一结果.     

ARMA序列及其功率谱估计若干新的理论和方法

在介绍了ＡＲＭＡ序列与功率的基础上升，论述了ＡＲ模型定阶与参数估计的ＳＶＤ－ＴＬＣ算法，以及ＭＡ模型定价与参数计算和ＡＲＭＡ过程自相关序列的计算。     

带钢张力ARMA时序模型的时域特性分析

在文献［１］的基础上，运用随机过程理论，进一步讨论了带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的三种主要时域特性：描述系统动态特性的Ｇｒｅｅｎ函数｛Ｇｊ｝，描述随机数字序列统计特性的自协方差函数｛Ｒｋ｝和偏相关函数｛φｋｋ｝，从不同的角度揭示了ＡＲＭＡ时序模型所表征的带钢张力系统的动态特性，为带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的识别与参数估计奠定了基础     

一种实现超分辨率付里叶变换谱的新方法

用光学滤波器或电子滤波器滤出感兴趣的波段,分别测量背景干涉图和样品干涉图,然后相减得到纯的样品透射的干涉图,最后对这个干涉图进行自回归谱分析。与以往的二次谱分析法相比,可以减少信息的损失和畸变,提高谱线位置的预测精度。这种新方法的分辨率为FFT法的4倍左右。本文还讨论了谱线结构和噪声对分辨率和谱线位置精确度的影响。     

FFT谱上频率的位置对加窗泄漏影响的研究

通过固定观察点而让主频率移动的方法,研究了单一频率成分的波形在加矩形窗函数时FFT（Fast Fourier Transformation)谱泄漏的机理和主频率在FFT谱上的不同位置对泄漏产生影响的一般规律,导出了计算幅值、频率和相位精确值的公式,算例结果表明,该计算公式正确。     

安眠酮的吸附极谱波研究

在ｐＨ４．５缓冲溶液中，安眠酮在－１．１７Ｖ处产生一灵敏吸附极谱波，利用此波可测定微量安眠酮，线性范围为１．０×１０＾－７￣１．０×１０＾－６ｍｏｌ·Ｌ＾－１，检测下限为９．０×１０＾－８ｍｏｌ·Ｌ＾－１，所提出的方法用于片剂及血清中安眠酮的测定，结果满意。     

ARMA谱估计中若干问题的研究

本文首先讨论ARMA谱估计中谱值估计的运算量计算问题,分析了现有几种快速算法的各自特点,在此基础上,根据三角函数的Taylor展开式与周期性,提出了一种新的ARMA谱值估计快速算法——三角函数展开型算法;文中还详细地讨论了ARMA谱估计的分辨力问题,阐述了系统分辨力与频率分辨力的本质区别。     

基于小波分析的进化谱及在故障诊断中的应用

在Priestley提出的基于小波分析进化谱理论基础上，对改进进化谱估计的性能进行了研究。首先，重点分析了小波分解的尺度与信号时变趋势和分辨率之间的关系，并指出了根据信号时变特征和分辨率要求确定合理的小波分解尺度。其次，讨论了权函数对进化谱估计能量泄漏现象的影响，指出了选用Hanning窗等作为权函数可以有效地抑制谱泄漏现象。仿真及在故障诊断中的应用与理论分析的结论一致。根据本文所提出的方法来估计非平稳信号的进化谱可以得到更高精度的结果。     

BL和FSRQ峰值频率与宽波段谱指数的相关性

基于Michigan大学射电天文台的数据库,采用了其在4.8 GHz的射电数据和相关数据源在X射线和光学波段的数据,计算了其同步辐射的峰值频率,vp和宽波段谱指数α.结果表明,α和log(v)之间存在着比较强的相关性,射电源的αrx-log(vp)分布基于BL和FSRQ可以分为两部分.     

螺旋钻采煤机输送机构的振动频率

研究螺旋钻采煤机输送机构的振动特性,通过假设与简化建立了输送机构的振动模型,根据机械振动学原理建立输送机构固有频率和振型的数学模型,运用MATLAB软件求其前五阶的振型,获得了各阶固有振型的变化规律,分析了输送机构的结构参数和运动参数对固有振动频率的影响。结果表明：输送机构的振动频率随其长度、内径、螺旋升角和转速的增加而减小,随叶片厚度和外径的增加而增大。此研究为合理设计螺旋输送机构的结构参数、运动参数和降低输送机构及其整机的振动提供了参考。     

基于ARMA时间序列理论的建模及应用

介绍一种精度较高的时间序列短期预测方法,即带有周期性的ARMA模型。通过该数学模型的分析与研究,对时间序列整个变化的规律性做出近似描述,更准确的认识与了解到时间序列的结构与特征,进而达到最小方差意义下的最优预测。     

ARMA模型参数估计的格林函数法

论文根据一个适当高阶的AR模型可与一个ARMA模型等价的原理,推导了以格林函数为中间变量,建立ARMA模型的线性方法。用此方法对太阳黑子数据进行计算,所得的模型参数,与用非线性最小二乘方法的结果近似,且较用逆函数算出的参数精度高。实践证明这一方法在一定条件下足可行的。运用这一方法建立自回归滑动平均模型,可避免采用非线性最小二乘方法,只需进行很少几次的线性最小二乘便可建模,较传统方法,可大大减少运算工作盛,并便于在微机上推广应用。     

基于二分结构的更佳频率分辨率的实现

基于理想滤波器组，实现了信号序列的更佳频率分辨主率分解，小波包分解，分析了分解序列的频域变化，建立了基于二分结构的运算路径与分解序列频带及其形状的关系。     

时间序列在建筑结构振动分析中的应用

采用时间序列方法对工程爆破引起的邻近建筑结构振动信号进行了谱分析，算倒结果表明，与传统方法相比，采用AR模型的时间序列分析方法具有谱分辨率高的优点，可以获得建筑结构振动谱分布的细节特征。     

股票市盈率的ARMA模型建立及预测

针对寻找影响市盈率多种因素的困难,提出从市盈率的数据的本身出发,利用B-J时间序列分析方法建立自回归滑动平均模型ARMA,对股票市盈率分析并预测。对皖维高新股票的市盈率的数据实证研究并短期预测,结果表明其预测效果良好。