光电成像系统混淆效应的定量分析

光电成像系统由于抽样产生频谱混淆。用矢量分析方法,给出了正弦图像基元的混淆表达式。具体分析了以短形光栅为例的周期目标莫尔条纹式的混淆效应,以及非周期性目标噪 声形式的混淆效应。并分别作了计算机仿真实验。     

根据费用和先验分布的计件抽样方案

<正> 近年来许多作者研究如何根据费用和废品率p的先验分布构制计件抽样方案的问题,哈尔德曾在这方面做了广泛的工作,他把产品批内废品数的分布看作二项分布的加权平均值,以p的先验分布作为权函数,即所谓混合二项分布,根据这一理论,他在[1]、[2]和[3]中研究了这类抽样方案的计     

基于贝叶斯平滑转移模型的汇率非线性协整关系研究

针对平滑转移模型参数估计不确定性导致的协整检验方法相对复杂问题,提出基于平滑转移模型的贝叶斯非线性协整分析。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,结合参数的后验条件分布特征设计Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样方案,据此估计平滑转移模型的参数,并对回归残差进行贝叶斯单位根检验,解决参数估计过程中遇到的参数估计不确定性及协整检验复杂的问题;利用人民币对美元汇率与中美两国的利率数据进行实证分析。研究结果表明:MH-Gibbs抽样方案能够有效估计平滑转移模型的参数,中美汇率波动和利差之间存在平滑转移协整关系。     

基于重要性抽样的最大似然方位估计方法

最大似然估计是公认的最佳估计器,但是计算量很大.为了解决它的计算量大的问题,本文把蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于重要性抽样的最大似然方位估计新方法(Maximum Likelihood DOA Estimator Based on Importance Sampling,简称ISMLE).研究结果表明,ISMLE方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O(L^K)减少到O(K×H).     

Study of the data taking strategy for a high precision τ mass measurement

To achieve a high precision τ mass measurement at the high luminosity experiment BESIII,Monte Carlo simulation and sampling technique are utilized to simulate various data taking cases for single and multiparameter fits by virtue of which the optimal scheme is determined. The optimized proportion of luminosity distributed at selected points and the relation between precision and luminosity are obtained. In addition,the optimization of the fit scheme is confirmed by scrutinizing a variety of fit possibilities.     

软件可靠性模型的Bayes推断及Gibbs算法

作为重要的软件可靠性模型,JM模型的研究具有重要意义.论文研究了JM模型Bayes估计及其Gibbs算法.在先验分布确定的情况下,给出了Bayes估计的Gibbs算法,并证明了其收敛性.最后通过模拟分析发现：在1≥100,k〉600时,所得到的参数Bayes估计与初始值几乎无关.从而说明Gibbs算法的可行性.     

一种基于确定信息的迭代IIR系统盲辨识和盲均衡的算法

提出了一种基于确定信息的迭代IIR系统盲辨识和盲均衡算法。该算法不需要信通或信号的统计信息,因此能在较少样本下给出较精确的估计。算法分别估计IIR信道中AR与MA参数,并通过构造出更多方程从而提高参数的估计精度。仿真试验表明,本文的迭代算法优于现有算法。     

对带有中止规则的调整型抽样方案的复合OC函数的研究

利用多元转移概率流图及转移概率母函数,对带有中止检查规则的调整型抽样方案进行了讨论,分别在(1)当检查始于正常检查时,(2)当检查始于加严检查时和(3)当检查始于放宽检查时,得到了三个复合OC函数.     

基于红外图像编码的运动预测相关算法

针对运动预测过程中单一匹配准则的不足提出了一种联合匹配准则,能较好地处理小目标的灰度渐变。基于运动预测过程中不断进行的像素块匹配运算提出了一种新的像素抽样算法,该算法使得运算量大大减少,匹配精度逼近全像素匹配算法。这两种技术的综合应用使得整个运动预测效率有较大改善。     

基于过抽样Gabor变换的核磁共振FID信号增强算法

基于作者先前提出的过抽样实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于核磁共振自由感应衰减（NMR FID）信号的减噪. 由于NMR FID信号在时域中是一短暂的振荡衰减信号,使得变换后的NMR FID信号能量在时频域中集中在少数变换系数上,而噪声则遍布在整个变换系数上,因此通过对变换系数幅度进行阈值限制方法可达到明显地增强NMR FID信号的目的. 文中在理论和模拟实验上分析表明,过抽样Gabor变换比临界抽样Gabor变换更适宜于NMR FID信号的减噪,因为在过抽样条件下比在临界抽样条件下的综合窗及其对应的分析窗,无论是在时域中还是在频域中都可具有更好的局域分布集中性,同时,Gabor变换在过抽样条件下也比在临界抽样条件下具有更高的时频精度.