【摘 要】
：
在实际生活中,广泛地存在着一类在整体上属于非平稳但又可转化为数段局部平稳的时序数据,对该类非平稳时序数据的辨识问题进行了研究,并提出了一种具有递推机制的分段辨识算
【基金项目】
：
广东省科技计划工业攻关项目（20118010200031）,佛山职业技术学院校级重点科研项目（2015KY006）
论文部分内容阅读
在实际生活中,广泛地存在着一类在整体上属于非平稳但又可转化为数段局部平稳的时序数据,对该类非平稳时序数据的辨识问题进行了研究,并提出了一种具有递推机制的分段辨识算法.该算法从平稳时序数据的定义出发,以均值、方差及自相关函数等数字统计特征为校验统计量,构造了具有递推机制的均值突变点、方差突变点及自相关函数突变点的析出算法,在此基础上,从被辨识的非平稳序列中划分出数段局部平稳的子序列,进一步,应用Burg算法对各局部平稳子序列进行了自回归的递推辨识.实验表明,新设计的算法能以较小的位置偏差析出各局部平稳子序列
其他文献
综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,与BP神经网络粮食预测模型和PSO-BP神经网络
提出一种基于顶点法向量约束实现插值的两步Catmull-Clark细分方法.第一步,通过改造型CatmullClark细分生成新网格.第二步,通过顶点法向量约束对新网格进行调整.两步细分分别
目前,对新闻情感分类问题的研究大部分是从新闻作者的角度进行的,而对读者反馈的真实情感分析的较少.本文从读者角度入手进行情感分析研究.提出一种基于补全矩阵的多标签相关
网络编码的直接应用容易遭受污染攻击,我们针对这一安全性问题,给出了一种基于CRC校验码的防污染网络编码方案.该方案首先通过引入快速的并行CRC校验码和消息时间戳的设计理
大多数超椭球聚类（hyper-ellipsoidal clustering,HEC）算法都使用马氏距离作为距离度量,已经证明在该条件下划分聚类的代价函数是常量,导致HEC无法实现椭球聚类.本文说明了使用
滤波函数在图像处理领域起着至关重要的作用.传统的滤波实现方法以窗口为处理单位,但窗口尺寸较小导致指令流水线频繁中断.针对该问题,本文提出了算法切片的优化方法.首先,对滤波算法进行切片,使得每个切片处理滤波窗口中的一个像素点;接着,根据切片处理的像素点在滤波窗口中的位置计算出有效处理范围,去除图像边缘处理中复杂的条件判断;最后,按列方向进行多簇流水,让流水线重复执行大量相同的指令序列.结合BWDSP
在雾、霾之类的恶劣天气下拍摄的图像,由于存在大气的散射作用,使得物体特征难以辨认,严重影响了图像的视觉效果,同时还妨碍了图像的特征提取.因此,需要利用去雾技术对图像进行增强和修复,以改善视觉效果和方便后期处理.本文针对暗原色先验去雾算法耗时长和处理效果不佳等问题,提出了一种改进的自适应边界约束去雾算法.同时,引入了信息熵和平均梯度对其进行客观评价,对比实验结果表明该方法运算速度快,在细节处理上效果
为了解决簇头选举过程中多因素冲突问题,以优化簇头选举和延长网络生命周期为目标,提出一种基于自适应惯性权重混沌粒子群优化（AWCPSO）的分簇算法.该算法在簇头竞选过程中,考虑
本文在音乐情感分类中的两个重要的环节：特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体
传统的数据整合方案-（[1]）中存在结构上的不严谨性,在整合期间由于各种原因导致整合后的结果存在很多异常离群点,而且并没有有效的措施进行检测和避免.本文提出了基于角度的改