检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2005年第12期39卷 1353-1357页

作者：杨国安郑南宁刘跃虎刘在德郭树岗西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

提出了一种基于一阶自回归过程的双正交7/5小波滤波器的优化算法.该算法首先由小波提升算法导出7/5小波滤波器簇系数和提升参数关于一个自由提升参数α的一维函数式.其次,以白噪声的一阶自回归过程作为输入图像模型,并采用满足完全重构... 详细信息

提出了一种基于一阶自回归过程的双正交7/5小波滤波器的优化算法.该算法首先由小波提升算法导出7/5小波滤波器簇系数和提升参数关于一个自由提升参数α的一维函数式.其次,以白噪声的一阶自回归过程作为输入图像模型,并采用满足完全重构条件的双通道7/5小波滤波器组进行子带编码,同时计算最大编码增益及其α值.最后,在所确定的α值附近选取一组值,并将每一个α值对应的7/5小波滤波器组的提升算法嵌入到JPEG2000标准的Jasper1.701.0中进行图像压缩实验.实验结果表明:采用优化算法的7/5小波滤波器,其系数和提升参数均为有理数,满足计算复杂度低、便于VLSI硬件实现的要求,特别是当α为0.08时,重构图像可以获得最大的峰值信噪比,此时的7/5小波滤波器为最优滤波器.

关键词：自回归过程优化算法小波滤波器编码增益

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自回归过程统计过程控制与工程过程控制的集成研究

自回归过程统计过程控制与工程过程控制的集成研究

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作者：张锐上海交通大学

学位级别：硕士

减少过程波动在工业实践中非常重要,直接关系到产品的输出质量。在离散零件工业里,统计过程控制用来鉴定并消除可归属原因波动;在连续过程工业里,工程过程控制被广泛使用来减少随机原因波动。最近,统计过程控制与工程过程控制方法的集... 详细信息

减少过程波动在工业实践中非常重要,直接关系到产品的输出质量。在离散零件工业里,统计过程控制用来鉴定并消除可归属原因波动;在连续过程工业里,工程过程控制被广泛使用来减少随机原因波动。最近,统计过程控制与工程过程控制方法的集成研究已经显著减少了过程波动,改善了过程输出。然而,当过程数据具有显著的自相关特性时,传统的统计过程方法变得不再适用,需要建立自相关模型以便构建自相关控制图。对于自相关过程而言,当其处于统计控制状态时,可理解为该过程满足某种平稳时间序列;当其处于失控状态时,可理解为时间序列模型的参数发生了变化或整个模型不再适用。因此,本文为了解决自相关过程的质量监控与调整问题,建立了任意阶平稳时间序列模型下的三种统计过程控制与工程过程控制的集成方法。首先,将平稳自回归扰动下的稳态自回归滑动平均控制图与Grubbs调和规则进行集成,解决了自回归过程下机器设置误差的调整问题;其次,为了消除过程自相关,提出了一种最小均方误差受控过程下的联合控制图,可同时监控过程输出和可控输入;最后,将响应曲面方法、休哈特控制图和新开发的最小二次损失控制器进行集成,可解决多输入单输出过程的质量监控与调整问题。这三种新的通用的统计过程控制与工程过程控制集成方法的有效性均通过仿真和实例进行了验证,实验结果表明:第一种集成方法能够有效地监控和调整机器设置误差;第二种集成方法能够消除过程自相关;第三种集成方法可减小多输入单输出过程的输出波动。

关键词：自回归过程统计过程控制工程过程控制

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无穷维自回归过程的中偏差原理(英文)

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应用数学 2009年第4期22卷 791-798页

作者：沈思苗雨中央民族大学理学院北京100081 河南师范大学数学与信息科学学院河南新乡453007

本文考虑无穷维自回归过程经验协方差函数的中偏差原理,仅对自回归过程的随机扰动项做了高斯可积性的假设,这个条件比[4]中的对数Sobolev不等式要弱很多.主要利用了m-相依随机变量的中偏差结果和Ellis-Gartner定理,推广了[6]的结果.

关键词：中偏差自回归过程

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几类整值门限自回归过程的建模方法研究

几类整值门限自回归过程的建模方法研究

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作者：张晨辉吉林大学

学位级别：博士

本文研究了几类整值门限自回归过程的建模方法问题.首先,为了刻画整值时间序列同时受多个外部因素影响的数据特征,我们提出一类系数由协变量驱动的一阶随机系数整值门限自回归模型.讨论了模型的基本性质以及模型参数的估计问题,给出了... 详细信息

本文研究了几类整值门限自回归过程的建模方法问题.首先,为了刻画整值时间序列同时受多个外部因素影响的数据特征,我们提出一类系数由协变量驱动的一阶随机系数整值门限自回归模型.讨论了模型的基本性质以及模型参数的估计问题,给出了模型的非线性检验和解释变量是否存在的检验方法,并将其应用于一组犯罪数据的实例分析中.其次,为了更好地刻画整值时间序列具有偏大离差(overdisperson)、偏小离差(underdispersion)以及分段现象等数据特征,我们提出一类带有结构变化的广义泊松整值自回归模型.通过改变结构变量,研究了该模型的两种特殊形式.给出了模型参数的条件最小二乘估计和条件最大似然估计,通过对实际数据的拟合分析验证了模型的有效性.最后,我们考虑了由混合稀疏算子驱动的一阶整值自回归模型的经验似然推断问题.同时,为了刻画整值时间序列数据在阈值(regim)前后的不同过程特性,我们将混合稀疏算子引入到门限模型,提出一类基于二项稀疏算子和混合稀疏算子的一阶整值门限自回归模型.讨论了模型的性质以及模型参数的经验似然推断问题,并将该模型应用于一组罢工数据的实证分析中.

关键词：整值时间序列自回归过程门限模型稀疏算子经验似然

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自回归过程逆自相关函数的估计

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山西大学学报(自然科学版) 1989年第1期 36-42页

作者：刘维奇

这篇文章使用Kanto公式[8]给出了自回归过程逆自相关函数的一种直接估计方法。并且证明了这种估计的强相容性和渐近正态性

关键词：自回归过程逆自相关函数

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自回归过程的参数评估

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软件 2014年第10期35卷 54-59页

作者：陈海龙刘春丽王钧婷哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

自回归过程相比其它随机过程具有更好的建模灵活性,并能通过模型的参数设定来模拟其它一些随机过程。本文首先详细地介绍了自回归过程的基本定义其平稳性条件,接着对具有残差的自回归过程的参数估计进行简要探讨以便于具有残差且对称稳... 详细信息

自回归过程相比其它随机过程具有更好的建模灵活性,并能通过模型的参数设定来模拟其它一些随机过程。本文首先详细地介绍了自回归过程的基本定义其平稳性条件,接着对具有残差的自回归过程的参数估计进行简要探讨以便于具有残差且对称稳定的自回归过程的M-胡伯评估的研究。然后,证明具有残差的自回归过程是α-稳定随机变量,也是平稳过程,在此基础上利用马尔可夫不等式及相关理论来探讨具有残差且对称稳定的自回归过程的M-胡伯评估,最后进一步证明了这种估计的一致性和渐近正态性。

关键词：自回归过程参数估计差分方程平稳条件

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自回归过程的自校正予报器

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黑龙江大学学报(自然科学版) 1979年第1期 35-42页

作者：邓自立

本文用相关方法,对含未知常数参数和含未知时变参数的自回归过程,以及具有观测噪声的含未知参数的自回归过程,分别提出了自校正予报器.

关键词：自校正估值自适应控制自回归过程未知参数时变参数加权最小二乘法

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自回归过程的小波神经网络逼近算法

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河南大学学报（自然科学版） 2000年第1期30卷 39-42页

作者：文成林王雪侯玉华河南大学数学系河南开封475001 西北工业大学航海学院陕西西安710072

将小波变换原理与非线性时间序列逼近问题相结合 ,利用模型分析方法 ,对一阶非线性自回归过程 (NLAR(1) )的小波神经网络逼近问题进行了研究 ,构造出了逼近函数的具体表达式 ,并给出了NLAR(1)

关键词：小波变换神经网络逼近自回归过程算法

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随机系数型自回归过程的分类参考特征提取

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应用概率统计 1985年第1期 73-75页

作者：郑小军国防科学技术大学

对自回归过程的分类问题,较好的方法是:提取过程的自回归系数或倒谱系数(定义为复倒谱函数的取样值)为特征矢量,然后利用距离比较法来判定待检样本序列是否与参考特征所代表的序列出自同一类别。在这类问题中,以往所用的参考特征无一例... 详细信息

对自回归过程的分类问题,较好的方法是:提取过程的自回归系数或倒谱系数(定义为复倒谱函数的取样值)为特征矢量,然后利用距离比较法来判定待检样本序列是否与参考特征所代表的序列出自同一类别。在这类问题中,以往所用的参考特征无一例外地将所考虑的自回归过程假定为定常型,即真实的自回归系数矢量(或等价地倒谱系数矢量)和模型残差方差为常数,这样就可用以下方式来提取分类所需的参考特征:

关键词：自回归过程故障检测门限样本序列自回归模型 AR模型协方差矩阵回归系数特征矢量本征矢量特征提取随机系数

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基于自回归过程的惯性敏感器随机误差建模

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中国惯性技术学报 2008年第2期16卷 224-227页

作者：王浩黄长强王勇赵辉空军工程大学工程学院西安710038

针对传统高斯马尔柯夫过程在惯性敏感器随机误差建模过程中存在的由自相关序列计算不准确引起建模不准确的缺点,引入自回归过程建模方法对惯性敏感器的随机误差进行建模。建立了自回归过程模型,分析了三种确定自回归过程模型参数的方法... 详细信息

针对传统高斯马尔柯夫过程在惯性敏感器随机误差建模过程中存在的由自相关序列计算不准确引起建模不准确的缺点,引入自回归过程建模方法对惯性敏感器的随机误差进行建模。建立了自回归过程模型,分析了三种确定自回归过程模型参数的方法,对三种参数估计方法进行了比较,分析结果表明burg法得到的自回归模型稳定性更好。利用静态数据对随机误差的自回归过程模型进行了测试,并将测试结果与其它随机过程模型得到的结果进行了比较。结果表明采用burg法确定模型参数的自回归过程模型的收敛性好,3阶自回归过程模型就能得到最佳的估计效果。同其它随机过程模型相比,自回归过程模型的收敛速度快,稳定性好。

关键词：自回归过程惯性敏感器随机误差建模

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