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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

6 篇 学位论文

馆藏范围

6 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 理学
- 3 篇 系统科学
3 篇 工学
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电气工程
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

6 篇 fast ica算法
3 篇 盲源分离
1 篇 garch模型
1 篇 本底振源
1 篇 独立分量分析
1 篇 svm算法
1 篇 股票市场
1 篇 核函数法
1 篇 数字混沌信号
1 篇 幅度解析
1 篇 多通道盲解卷积
1 篇 数字语音信号
1 篇 超定语音信号盲分...
1 篇 扩展infomax算法
1 篇 码间串扰
1 篇 遮掩
1 篇 机械故障诊断
1 篇 风险价值
1 篇 独立成分分析
1 篇 故障诊断

机构

1 篇 大连理工大学
1 篇 黑龙江大学
1 篇 武汉科技大学
1 篇 电子科技大学
1 篇 西安理工大学
1 篇 西安建筑科技大学

作者

1 篇 赵梦逸
1 篇 滕维淑
1 篇 郭仁丽
1 篇 郑远硕
1 篇 许金伟
1 篇 伍妍妮

语言

6 篇 中文

检索条件"主题词=Fast ICA算法"

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排序：

结合ica和GARCH模型的股标风险价值研究

结合ICA和GARCH模型的股标风险价值研究

引用

作者：郭仁丽西安理工大学

学位级别：硕士

金融市场中股票风险的度量是十分重要的,不仅影响着金融市场的运行效率,而且对于投资者和证券管理者做投资规划有着很关键的参考价值.因此,研究股票市场的波动规律、度量其所存在的风险价值是非常必要的,本文基于改进的fast ica算法和GA... 详细信息

金融市场中股票风险的度量是十分重要的,不仅影响着金融市场的运行效率,而且对于投资者和证券管理者做投资规划有着很关键的参考价值.因此,研究股票市场的波动规律、度量其所存在的风险价值是非常必要的,本文基于改进的fast ica算法和GARCH模型对股票的风险价值进行研究.主要研究内容如下:　　(1)为了提高fast ica算法的分离性能,本文从两方面进行改进,提出了TSica算法.一方面基于Tukey函数和Softsign函数构造了一种分段函数用于改进算法的分离精度;另一方面引入牛顿三阶迭代格式以提高收敛速度.通过对混合信号进行100次分离实验来评价算法的性能,结果显示,TSica算法的分离精度提高,同时迭代次数也大幅减少,仅为fast ica算法的6.8%,是MTica算法的25.4%.　　(2)为了提高GARCH模型对股票波动率的预测精度,进而提高对股票VaR的度量效果,本文在GARCH建模前采用TSica算法和TnA方法进行数据的去噪预处理,由此,构建波动率预测的TSica-GARCH模型.首先将所选取的股票数据通过TSica算法进行独立分量的分解,并采用TnA算法进行分量的排序从而识别噪声,剔除噪声后重构收益率序列,然后用GARCH模型对重构序列建模进行波动率的预测.将两者结合形成的模型称为TSica-GARCH模型,用于股票市场VaR的度量并回测检验.通过对中国股市74个指数的统计学检验,判断出符合GARCH建模的指数进行实证分析,结果表明,基于TSica-GARCH模型比基于GARCH模型对VaR的度量更高效.　　(3)鉴于价格极差能够反映股票的价格变化情况,可以体现价格波动规律,本文在TSica-GARCH模型中引入股票的价格极差构建了TSica-极差-GARCH模型,以增强模型计于波动率的表征.首先用Sica算法对所选取的股票数据进行去噪处理,然后将价格极差与GARCH模型结合形成波动率预测的极差-GARCH模型,进一步对VaR进行度量并回测检验.通过对具有ARCH效应的52个指数进行极差-GARCH建模分析,结果表明,VaR的度量效果从优到次依次为TSica-极差-GARCH模型,TSica-GARCH模型,GARCH模型.　　(4)相对VaR而言,CVaR是一致性风险测度,在极端市场条件下,CVaR能够更好地反映风险的真实情况,因此,我们采用TSica-极差-GARCH模型预测波动率,并基于该模型对CVaR进行度量以及回测检验,通过对新冠肺炎疫情期间生活相关行业中的12只股票进行实证分析,结果表明,新冠肺炎疫情极端情况下,CVaR比VaR度量风险的准确性更高.

关键词：股票市场风险价值 fast ica算法 GARCH模型

来源：评论

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基于fast ica和SVM方法的单元串联多电平高压变频器故障诊断研究

基于Fast ICA和SVM方法的单元串联多电平高压变频器故障诊断研究

引用

作者：伍妍妮武汉科技大学

学位级别：硕士

随着现代工业及科学技术的迅速发展，高压变频器被广泛应用于工业生产中。高压变频器作为工业传动控制的重要设备，它的可靠性与稳定性越来越受到人们的重视。因此高压变频器的故障诊断技术成为国际自控界的热点研究方向。如何建立一个... 详细信息

随着现代工业及科学技术的迅速发展，高压变频器被广泛应用于工业生产中。高压变频器作为工业传动控制的重要设备，它的可靠性与稳定性越来越受到人们的重视。因此高压变频器的故障诊断技术成为国际自控界的热点研究方向。如何建立一个高效精准的高压变频器故障诊断系统是一个十分重要的课题。首先，本文针对高压变频器故障诊断问题，以单元串联多电平高压变频器为研究对象，基于Simulink工具箱建立了单元串联多电平高压变频器的功率单元H桥IGBT开路故障的仿真模型，研究了单元串联多电平高压变频器IGBT开路故障诊断的整体方案。其次，研究了盲源分离的ica算法，重点研究了fast ica算法并用它对四个随机信号进行仿真,得到了很好的分离效果。然后，用fast ica算法对变频器IGBT开路故障信号进行特征值提取，搭建了基于fast ica的变频器故障特征提取仿真平台，进行了实验仿真与分析。最后，研究了支持向量机（SVM）的各类算法，并将一对一多类分类方法（OVO SVMs）运用于变频器IGBT开路故障诊断，将fast ica提取的故障信号特征值作为它的输入特征向量，通过小样本的训练学习，建立了故障状态与信号特征向量之间的对应关系。并对此进行了实验仿真与分析。经过实验表明，fast ica算法与SVM算法相结合能够对单元串联多电平高压变频器的IGBT开路故障进行准确诊断和定位，诊断精度高，有着比较好的应用前景。

关键词：高压变频器 IGBT 故障诊断 fast ica算法 SVM算法

来源：评论

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基于盲源分离的机械故障诊断方法研究

基于盲源分离的机械故障诊断方法研究

引用

作者：滕维淑西安建筑科技大学

学位级别：硕士

机械设备的故障诊断本质上是一个模式识别问题,其过程包括信号检测、特征提取、状态识别及诊断决策等。其中,信号检测是故障诊断的前提,特征提取是关键,状态识别则是核心。现有故障诊断理论方法的不足之处主要体现在信号检测和特征提取... 详细信息

机械设备的故障诊断本质上是一个模式识别问题,其过程包括信号检测、特征提取、状态识别及诊断决策等。其中,信号检测是故障诊断的前提,特征提取是关键,状态识别则是核心。现有故障诊断理论方法的不足之处主要体现在信号检测和特征提取这两个基本环节。外来干扰噪声的混入及多通道传感观测的信息冗余,使后续特征提取困难。鉴于上述问题,本文引入盲源分离思想,即如果将传感观测中的机器运行信号和外来干扰视为各自独立的源,或将机器内部不同本底振源视为统计独立,则借助源分离即可实现外来干扰噪声的剔除或冗余取消。提出了一种基于源分离的故障诊断新框架,并给出了机械源盲分离的整体解决方案。独立分量分析是专门为解决盲源分离问题而发展起来的一种方法,目前解决盲分离的方法都是基于此的,区别就在于判据和优化算法等的不同。基于梯度计算的信息极大法(Informax)和基于固定点迭代计算的负熵最大法(fast ica)各有优势,在实际中经常被使用。本文对以上两种方法进行了总结,并通过实验对两者做了比较。同时通过实验,验证了机械源盲分离方案的可行性,论证了盲源分离在机械故障诊断中的有效性和重要性。盲解卷积是一种更为实际的盲源分离方法,其源信号混合模型是卷积混合,这种模型比较接近实际。本文指出如何求得码间串扰来评价多通道解卷积,为研究多通道解卷积方法指明了方向。此外使用核函数法非参数估计进行盲解卷积,成功地分离了杂系混合信号。

关键词：机械故障诊断本底振源盲源分离独立分量分析 Informax算法 fast ica算法多通道盲解卷积码间串扰核函数法非参数估计

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盲源信号分离的有理函数ica法

盲源信号分离的有理函数ICA法

引用

作者：许金伟大连理工大学

学位级别：硕士

盲源分离(Blind Source Separation,简记为BSS)指的是在未知源信号分布和它们的混合方式的环境下,只是根据观测到的混合信号,就能分离出源信号的过程。独立成分分析方法(Independent Component Analysis,简记为ica)是处理盲源分离问题... 详细信息

盲源分离(Blind Source Separation,简记为BSS)指的是在未知源信号分布和它们的混合方式的环境下,只是根据观测到的混合信号,就能分离出源信号的过程。独立成分分析方法(Independent Component Analysis,简记为ica)是处理盲源分离问题的有效的手段之一,主要是在假设源信号是非高斯信号且相互统计独立的前提下,能从多元数据中寻找到统计独立的因子。独立成分分析由盲源分离问题而逐步发展起来,已经变成处理信号问题和分析数据的有力工具,由于所需要的先验条件仅仅是容易满足的比较符合实际情况的统计独立性,所以在图像及语音信号处理、医学信号分析、金融等领域得到广泛应用及发展。本文介绍了独立成分分析中应用比较广泛的Infomax算法和扩展Infomax算法及fast ica算法(也叫Fixed-Point算法)。它们各有自己的特点,Infomax算法基于信息极大化原理,但其选择的非线性函数只能分离超高斯的混合信号,且由于迭代公式中的矩阵逆运算,导致收敛速度较慢;扩展Infomax算法分离信号的领域比Infomax算法宽泛,能分离超高斯和亚高斯的混合信号,但是收敛速度仍然不快;fast ica算法计算不复杂并且收敛速度快,但是分离的精度上与扩展Infomax算法有差距。由此,我们提出了有理函数ica法,该算法能分离超高斯与亚高斯信号源的混合信号且分离性能更好,计算简单快速。数值实验阐明了该算法的有效性。本文的研究内容主要有两个方面:一、Infomax算法只能分离超高斯信号的混合,扩展Infomax算法克服了这个缺陷,用混合信号的稳定性分析来设置一个开关函数,根据信号本身的统计特性的不同而选择不同的非线性函数,以此可以成功的分离超高斯和亚高斯混合的信号。本文提出的有理函数ica法只需一个有理函数式作为非线性函数且分离效果更好、计算效率高。二、fast ica算法也叫不动点算法。它需要选择一个非线性的函数。本文将有理函数式直接应用到该算法中,通过数值实验证明了算法是有效的。本文的第一章简要介绍了基于ica的盲源分离问题的发展现状;第二章主要介绍ica的基本理论及方法;第三章主要介绍基于有理函数ica法;第四章是数值实验。最后对全文总结和展望。

关键词：盲源分离独立成分分析扩展Infomax算法 fast ica算法非线性函数有理函数

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语音信号的盲分离技术研究及应用

语音信号的盲分离技术研究及应用

引用

作者：赵梦逸电子科技大学

学位级别：硕士

语音信号的盲分离指的是在语音源信号的信息未知,同时也不知道混合系统的情况下,只能依据观测到的语音信号来估计源信号的过程。主要用于现代的通信领域。随着人类步入信息社会的步伐加快,越来越多的领域需要语音信号盲分离。语音信号... 详细信息

语音信号的盲分离指的是在语音源信号的信息未知,同时也不知道混合系统的情况下,只能依据观测到的语音信号来估计源信号的过程。主要用于现代的通信领域。随着人类步入信息社会的步伐加快,越来越多的领域需要语音信号盲分离。语音信号盲分离研究主要在时域和频域上展开。时域内只能解决瞬时混合模型的语音信号,而有混响问题的卷积语音信号盲分离在频域内解决就容易很多。目前,语音盲分离领域已经出现了很多算法,主要分为批处理算法和自适应算法两大类。批处理算法主要是联合对角化算法,自适应算法则以在线学习的梯度算法为主,有随机梯度算法和自然梯度算法。大量的学者在这两类算法上探索研究改进,fast ica算法应运而生,结合了批处理算法和自适应算法的优点,对接收到的数据实施在线梯度算法,一次处理批量的数据并不断更新迭代分离矩阵,有很好的收敛性能。跟其它的ica算法一样,fastica算法也存在排序不确定性和幅度不确定性,本文对这部分难点做了大量仿真对比研究,最后实现了频点对齐并消除了幅度不确定性。本文主要做了以下方面的研究:1.分析比较了ica的四类独立性判断准则,极大化似然度的判断准则、互信息最小化判断准则、信息最大化准则以及极大化非高斯性准则;研究分析了ica中传统的批处理算法及自适应处理算法。2.深入讨论fastica算法,并根据目标函数的不同,分别基于负熵、基于峭度以及基于似然度,分析比较三者的优缺点。3.针对排序不确定性和幅度不确定性做了大量对比研究,最终通过基于功率比的相关系数和最小失真法消除了这两种不确定性,并给出了仿真结果和对比分析。4.在语音盲分离的应用方面,探究其在麦克风阵列中的实际应用,分别对实际的欠定语音信号和超定语音信号成功的实现盲分离。

关键词：盲源分离 fast ica算法排序不确定性幅度解析超定语音信号盲分离

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语音信号的数字化混沌遮掩通信及盲提取技术研究

语音信号的数字化混沌遮掩通信及盲提取技术研究

引用

作者：郑远硕黑龙江大学

学位级别：硕士

在计算机和网络技术日渐普及的今天,信息安全问题作为学术界和社会生活共同关注的研究热点引起了广泛的关注。学术界正在不断地探讨并引进非传统的新方法用于信息安全领域。混沌所具有的易于产生但难以破译的特性,使得在信息隐藏领域中... 详细信息

在计算机和网络技术日渐普及的今天,信息安全问题作为学术界和社会生活共同关注的研究热点引起了广泛的关注。学术界正在不断地探讨并引进非传统的新方法用于信息安全领域。混沌所具有的易于产生但难以破译的特性,使得在信息隐藏领域中应用混沌序列对信息进行保密遮掩以此大大增强信息的安全性。语音作为人类交往最简便的交流方式使得其在通信技术发展的过程中广受关注。近年来,数字化技术凭借着其特有的优势所在,数字语音通信技术广泛应用于通信的每一个领域。本文基于数字化技术研究背景,以数字混沌信号作为载体,对数字语音信号进行遮掩以增强信号传输过程中的可靠性和安全性,并采用盲源分离(BSS)算法中较为经典的独立分量分析(ica)算法对语音信号进行盲提取,对加强信息传输过程中的安全性具有重要的理论价值和实际意义。本文借助混沌系统对数字化之后的语音信号进行遮掩隐藏,以信息隐藏技术为研究基础实现信息的保密传输。提出以三种不同维度的混沌信号为隐藏载体,利用小波变换对语音信号和混沌信号进行分析,结合其时频分布特性提取其能量聚集带,实现语音信号的成功隐藏。仿真实验从理想的正定通信系统出发,在含噪信道中利用快速独立分量分析(fastica)算法对隐藏在混沌信号中的语音信号进行盲分离处理,在并在不同信噪比情况下对比分析误码率和相似系数,以此来验证算法的有效性。在验证正定系统可行性的基础上结合目前的通信情况,针对通信系统中存在的接收端天线个数少于发送端个数的欠定系统问题,提出利用经验模态分解算法(EMD)构建虚拟接收阵列,补充缺失的天线阵元以实现欠定系统转正定系统,在不同维度的混沌系统中实现数字语音信号的盲提取,以此证明了本文算法的有效性,普适性以及噪声背景下数字化技术的可靠性。

关键词：数字混沌信号数字语音信号遮掩 EMD分解 fast ica算法

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