自相关法和Burg法在AR模型谱估计中的仿真比较

介绍了现代功率谱估计中常用的基于AR模型的自相关法和Burg算法,通过MATLAB仿真给出了用这两种方法估计出的功率谱曲线,结果表明Burg算法在谱分辨率和模型的阶次选择方面比自相关算法有着明显的优点.     

刍相关法和Burg法在AR模型谱估计中的仿真比较

介绍了现代功率谱估计中常用的基于AR模型的自相关法和Burg算法，通过MATLAB仿真给出了用这两种方法估计出的功率谱曲线，结果表明Burg算法在谱分辨率和模型的阶次选择方面比自相关算法有着明显的优点。     

企业相关方安全管理

本文简要阐述了加强相关方安全管理的重要性,从相关方识别、建章立制、安全监管等方面介绍了相关方安全管理要点,详细阐述了企业对相关方安全监管的方式方法。     

关于线性回归模型中自相关现象的讨论

该文对线性回归模型中的自相关现象进行了一些讨论,在消除模型误差项的自相关现象的处理中,提出了一种确定自相关参数估计值的方法。     

改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法

提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。     

谱相关在数字信号识别中的应用

数字信号调制方式的识别是电子对抗中的一重要环节。谱相关函数具有对平稳噪声和干扰的不敏感性,在低信噪比下用谱相关理论具有一定的优势,用谱相关理论可以用来识别某些功率谱几乎相同的信号,如BPSK、QPSK与OQPSK信号。     

一种基于知觉加权的基音预测算法

基音周期是语音信号中最重要的参数之一,基音周期预测的准确程度直接影响语音的音调。本文根据听觉掩蔽原理,把知觉加权与自相关法求基音周期的方法相结合,得出一种基于知觉加权的基音预测算法。文中介绍了该算法的基本原理并对该算法进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的基音估计性能。     

基音周期的优化算法

本文首先分析基音估计的传统方法,在此基础上定义变长平均幅度差函数和变长自相关函数,并用这两个函数进行基音估计,最后对新算法进行仿真实验。仿真实验结果表明,在不影响基音估计准确性的条件下,变长方法可以节省一半计算时间。     

光照背景下自相关累积泰勒展开的弱亮点检测

在光照背景下,弱亮点模型因为受到光照色差的干扰,导致对其检测较为困难。通过对光照背景下的弱亮点模型进行检测,特别是对光照背景下运动人体目标检测,是实现智能视频监控的基础工作。提出一种基于自相关累积泰勒展开的弱亮点目标图像检测算法,首先对光照背景下的弱亮点行人进行目标角点检测与预处理,对每个图层的自相关累积特征进行泰勒展开分离,形成原始的图层自相关累积泰勒展开库,求得小邻域内的亮度变化值,实现对光照背景下的弱亮点运动行人图像的角点检测,并作为前置处理算子,实现基于自相关累积泰勒展开的弱亮点行人检测算法改进。仿真实验表明,该检测算法得到的光照背景下的人体的轮廓特征得到准确凸显,检测性能较优,精度较高,鲁棒性好,在智能视频监控等领域具有重要的应用价值。     

机场相关利益者关系梳理

基于利益相关者理论对机场的相关利益者进行识别,通过建立机场相关利益者关系模型,进一步梳理相关利益者与机场的关系,并分析他们对机场的目标,最后对机场管理提出策略建议.     

三维图像重建中差异信息融合算法研究

针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。     

基于质量损失函数的质量特性值自相关情况下的质量波动损失研究

应用质量损失函数,结合工程过程控制理论,分析统计控制状态下质量特性值序列自相关引起的质量过程波动损失。研究表明:在自相关过程下,可以利用质量损失函数来估算自相关造成的质量波动损失值,并应用工程过程控制(EPC)调整自相关过程,从而减少质量波动并提高生产过程管理的可靠性。     

基于HMM的说话人识别

介绍了隐马尔可夫模型的基本原理以及在说话人识别中的实现,对文本相关与文本无关进行比对,得出文本相关的识别率要高的结论及原因。     

CDMA系统的解相关检测算法

在CDMA系统中,由于多址干扰的存在,使系统性能受到严重影响。多用户检测(MUD)技术不但可以抗多址干扰,还可以抗远近效应和多径干扰。文章在讲述CDMA系统的传统多用户检测算法的基础上,分析了线性多用户检测中的解相关算法的原理,并借用MATLAB仿真平台对其性能进行仿真分析。     

Hopfield神经网络在噪声字符识别中的应用

本文介绍了Hopfield神经网络相关知识,采用离散Hopfield神经网络对噪声字符进行识别．仿真使用离散Hopfield神经网络识别不同污染率的噪声字符,结果表明离散Hopfield神经网络对噪声字符的识别率高.     

数字图像相关跟踪算法的MATLAB实现

随着实时成像跟踪系统在各个领域的应用,尤其是在军事领域的广泛运用,自动识别跟踪技术成为国内外热门的课题。国内外经典的算法很多,如:对比度跟踪算法、相关跟踪算法,多模跟踪算法,记忆外推跟踪算法等,本文主要对相关跟踪算法进行分析,利用MATLAB仿真实现。     

自相关系数ρ的估计方法研究

本文首先简单介绍了什么自相关,论证了自相关存在的严重后果然后介绍了自相关系数的五种估计方法及各种方法的使用范围以及其优缺点。     

舰船机械振动源分离和识别方法的理论研究

舰船机械设备的振动是舰船辐射噪声的主要噪声源,通过对舰船辐射噪声和机械设备自噪声的识别可以确定辐射噪声产生的主要机械设备,为进一步识别舰船辐射噪声产生的原因,对舰船机械设备的振动源进行分离和识别具有实际的重要意义。在机械设备正常状态的振动源分离和识别的基础上,对于出现机械故障的设备依据识别的频率特征对机械设备进行故障诊断,为此,本文开展机械设备振动源分离和识别的分析方法研究,并对所研究的算法进行仿真验证。     

基于社交媒体弱关系的跨学科相关知识组合识别

[目的/意义]大科学时代,跨学科合作日趋普遍,准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提。基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合,一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向;另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充。[方法/过程]以科学网为样本来源,以图书情报学科为例进行实证研究。首先,通过用户好友链接关系,构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络;其次,基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点,基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络;最后,构建合作潜力模型,识别最佳跨学科相关知识配对。[结果/结论]识别发现“高被引论文—生态学理论”“科研合作—波士顿矩阵”等是图书情报学跨学科合作知识组合,并分析它们的合作可能性与合作方向,验证模型的可行性与有效性。     

基矛HMM的说话人识别

介绍了隐马尔可夫模型的基本原理以及在说话人识别中的实现，对文本相关与文本无关进行比对．得出文本相关的识别率要高的结论及原因。