检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2019年第10期48卷 1225-1235页

作者：韩松辉张国超张宁朱建青信息工程大学基础部河南郑州450001 中国人民解放军78092部队四川成都610000 苏州科技大学理学院江苏苏州215009

基于EM算法,提出一种ar模型中AO类异常值(additive outlier)探测的算法。该算法可同时进行ar模型拟合与AO类异常值探测,并可有效地解决成片AO类异常值探测时所产生的掩盖和淹没问题。最后,将本文算法应用于GPS卫星钟差预报之中。本文算... 详细信息

基于EM算法,提出一种ar模型中AO类异常值(additive outlier)探测的算法。该算法可同时进行ar模型拟合与AO类异常值探测,并可有效地解决成片AO类异常值探测时所产生的掩盖和淹没问题。最后,将本文算法应用于GPS卫星钟差预报之中。本文算法可以准确探测出钟差历史观测序列中的AO类异常值,并可对卫星钟差进行精确预报。

关键词： ar模型 EM算法 AO类异常值卫星钟差预报

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ar模型和分形几何在设备状态监测中的应用研究

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机械强度 2001年第1期23卷 61-65页

作者：刘天雄郑明刚陈兆能朱继梅华宏星上海交通大学机械工程学院上海200030 上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室上海200030

状态特征指标对机械的状态监测和故障诊断具有重要意义。本文提出应用机械设备工作状态下噪声信号自回归模型的关联维数来描述设备在不同工作状态下的特征 ,进而实现对状态的监测、识别和分类。文中通过实验证明 ,设备在相同工作状态下 ... 详细信息

状态特征指标对机械的状态监测和故障诊断具有重要意义。本文提出应用机械设备工作状态下噪声信号自回归模型的关联维数来描述设备在不同工作状态下的特征 ,进而实现对状态的监测、识别和分类。文中通过实验证明 ,设备在相同工作状态下 ,噪声信号的ar模型参数具有相近的关联维数 ,在不相同状态下则有明显不同的关联维数。因此关联维数不仅可以作为状态监测与识别和分类的重要依据 ,而且可以作为其他特征提取方法的补充。

关键词：状态监测 ar模型分形几何关联维数机械设备

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ar模型在处理核能谱中的应用

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核电子学与探测技术 2005年第5期25卷 491-492,490页

作者：刘志强马红光石成英马文彦第二炮兵工程学院陕西西安710025

将测量的能谱认为是对信号的经典估计,提出采用ar模型对核能谱进行重新估计的方法,经过该方法处理过的能谱更为光滑,能峰变窄,各峰和总的粒子数不变。

关键词： ar模型核能谱反傅立叶变换

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基于ar模型搜索迭代算法的望远镜跟踪误差分析

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物理学报 2014年第17期63卷 436-444页

作者：廖宏宇马晓燠郭友明饶长辉魏凯中国科学院光电技术研究所成都610029 中国科学院自适应光学重点实验室成都610029 中国科学院大学北京100039

在大口径光学望远镜观测星体目标时,其跟踪误差主要由风载引起的望远镜跟踪抖动误差和大气湍流引起的跟踪误差组成.建立了望远镜跟踪误差的简化分析模型,提出了一种采用ar模型迭代算法将风载引起的望远镜跟踪抖动误差和大气湍流引起的... 详细信息

在大口径光学望远镜观测星体目标时,其跟踪误差主要由风载引起的望远镜跟踪抖动误差和大气湍流引起的跟踪误差组成.建立了望远镜跟踪误差的简化分析模型,提出了一种采用ar模型迭代算法将风载引起的望远镜跟踪抖动误差和大气湍流引起的跟踪误差分离的新方法,并在1.8 m望远镜上进行了实验验证.结果表明,风载引起的望远镜跟踪抖动误差与风向和风速直接相关,实验结果与理论分析比较符合.

关键词：风载 ar模型望远镜跟踪误差

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ar模型预测误差比在地震事件识别中的应用

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数据采集与处理 2004年第4期19卷 446-449页

作者：唐恒专清华大学工程物理系

根据天然地震与核爆地震信号的 P波差异 ,提出了基于 ar模型预测误差比的地震信号分类和识别方法。该算法首先应用 ar模型对地震信号 P波初至时段及其后一时段进行建模 ,分别求出其预测误差 ,从而计算得出 P波的预测误差比 ,然后利用预... 详细信息

根据天然地震与核爆地震信号的 P波差异 ,提出了基于 ar模型预测误差比的地震信号分类和识别方法。该算法首先应用 ar模型对地震信号 P波初至时段及其后一时段进行建模 ,分别求出其预测误差 ,从而计算得出 P波的预测误差比 ,然后利用预测误差比作为特征判据对地震信号进行分类与识别。对 2 0次地震时间的分类和识别实验结果表明 ,本文方法能够对天然地震及核爆地震两类事件进行有效的分类与识别。

关键词：地震信号 P波天然地震地震事件预测误差时段 ar模型识别建模算法

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基于ar模型的共轭循环波达方向估计

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系统工程与电子技术 2006年第2期28卷 171-174页

作者：贾维敏姚敏立宋建社第二炮兵工程学院陕西西安710025

基于信号循环特征的DoA估计都需要确定循环相关函数的最优延迟时间参数,当相同循环频率的多个信号具有不同的最优延迟参数时,利用确定的延迟时间参数很难确定所有信号的DoA估计。利用信号的共轭循环平稳特性,采用基于ar模型的空间谱估... 详细信息

基于信号循环特征的DoA估计都需要确定循环相关函数的最优延迟时间参数,当相同循环频率的多个信号具有不同的最优延迟参数时,利用确定的延迟时间参数很难确定所有信号的DoA估计。利用信号的共轭循环平稳特性,采用基于ar模型的空间谱估计来确定信号的DoA估计,提高了有限长阵列孔径空间分辨率,且该方法不需要选择最优延迟时间参数,从而适用于任何调制类型信号的DoA估计。

关键词：共轭循环平稳特性 ar模型 DoA估计

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基于多维ar模型的桥梁随机风场模拟

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中南大学学报（自然科学版） 2012年第3期43卷 1114-1121页

作者：张田夏禾郭薇薇北京交通大学土木建筑工程学院北京100044

基于自然风特性,通过考虑结构节点间风速时程的空间相关性,采用多维ar模型模拟主梁和桥墩节点随机脉动风速时程,利用FPE准则和AIC准则确定模型阶数,并对模拟过程中的自回归顺序、功率谱密度等问题进行研究。对兰新二线铁路白杨河大桥采... 详细信息

基于自然风特性,通过考虑结构节点间风速时程的空间相关性,采用多维ar模型模拟主梁和桥墩节点随机脉动风速时程,利用FPE准则和AIC准则确定模型阶数,并对模拟过程中的自回归顺序、功率谱密度等问题进行研究。对兰新二线铁路白杨河大桥采用多维ar模型模拟各节点的脉动风速时程,结果表明:当ar模型阶数为4时,模拟功率谱与目标功率谱吻合较好;当自回归顺序颠倒时,模拟功率谱明显偏离目标功率谱。

关键词：桥梁脉动风随机风场模拟 ar模型定阶

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基于ar模型和因子分析的结构损伤预警研究

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振动与冲击 2014年第18期33卷 115-119,144页

作者：刁延松任红青岛理工大学土木工程学院山东青岛266033

结构损伤会引起动力响应特征参数的变化,而环境因素(温度、湿度)的改变同样也会导致动力响应特征参数发生变化,有时甚至会淹没损伤引起的动力响应特征参数的变化,从而导致基于振动的结构损伤识别方法失效。为消除环境因素(温度)的影响,... 详细信息

结构损伤会引起动力响应特征参数的变化,而环境因素(温度、湿度)的改变同样也会导致动力响应特征参数发生变化,有时甚至会淹没损伤引起的动力响应特征参数的变化,从而导致基于振动的结构损伤识别方法失效。为消除环境因素(温度)的影响,利用时间序列分析中的ar模型和多元统计分析中的因子分析并结合标准差控制图进行结构的损伤预警研究。首先利用ar模型对结构损伤前后的加速度响应数据进行动态建模,并提取模型系数,其次利用因子分析去除温度对ar模型系数的影响,最后利用标准差控制图进行损伤预警。数值模拟结果表明,在温度变化的条件下,该方法成功地对四层钢框架结构进行了损伤预警。

关键词：损伤预警温度 ar模型因子分析统计控制图

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基于ar模型和总变差去噪的滚动轴承故障诊断

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仪器仪表学报 2015年第S1期36卷 7-12页

作者：刘尚坤庞彬唐贵基华北电力大学能源动力与机械工程学院保定071003

为了提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障信息,提出一种基于ar模型和总变差去噪的滚动轴承故障特征提取方法.该方法首先利用ar模型对滚动轴承故障信号进行预处理,剔除可线性预测的平稳成分,获得只包含噪声和非平稳成分的残差分量;然后... 详细信息

为了提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障信息,提出一种基于ar模型和总变差去噪的滚动轴承故障特征提取方法.该方法首先利用ar模型对滚动轴承故障信号进行预处理,剔除可线性预测的平稳成分,获得只包含噪声和非平稳成分的残差分量;然后应用总变差去噪方法消除残差信号中的噪声成分,突出信号的冲击特征;最后对降噪后的信号进行包络解调提取轴承故障特征频率.仿真和试验信号分析结果表明该方法优于小波软阈值降噪.

关键词： ar模型总变差去噪滚动轴承故障诊断

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基于ar模型的声发射信号到达时间自动识别

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振动与冲击 2009年第11期28卷 79-83,204页

作者：王晓伟刘占生窦唯哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的ar模型和声发射信号的ar模型,应... 详细信息

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的ar模型和声发射信号的ar模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。

关键词： ar模型声发射到达时间

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