基于蒙特卡罗算法的伪随机信号研究

利用蒙特卡罗算法对伪随机信号分布进行采样处理,依据伪随机信号的概率函数,建立了伪随机信号分析模型,同时给出了误差效果评判方法,可以依据精度要求而选择不同的采样数目。仿真结果中证实了该方法的有效性。     

随机信号与其导数和的广义平稳性

目的 为了考虑随机信号与{X(k)(t)±X(l)(t),t∈T,0≤k,l≤n,k≠l}的广义平稳性.方法 利用了广义平稳随机信号和联合广义平稳性的定义及数学归纳的方法.结果 讨论了广义随机信号与{X(k)(t)±X(l)(t),t∈T,0≤K,l≤n,k≠l}的广义平稳性,得到了两个重要结论,并给出了证明.结论 证明了广义平稳随机信号与其任意阶导数代数和的广义平稳性及广义平稳随机信号两个不同阶导数代数和的广义平稳性.     

基于截断伪随机序列计数器设计

在利用最常用的伪随机m序列的原理实现高速计数的基础上，由于要获得任意长度伪随机计数器要受到初始状态限制。通过给出一种基于截断伪随机序列计数器的设计方案，应用触发器本身置住和清零逻辑功能来实现截断序列状态的跳跃，实现初始状态不受限制任意长度的伪随机计数器，使高速伪随机计数器设计复杂度得到降低。     

用89C51单片机产生二位式伪随机信号(PRBS)的程序设计

本文着重讨论用GMS97C1051单片机产生二位式伪随机信号（PRBS）的程序设计。     

基于MatLab的伪随机序列的实现

伪随机序列在扩频通信、流密码、信道编码等领域有着十分广泛的应用。文通过对伪随机m序列的编码和译码算法进行的MatLab语言仿真,验证了伪随机序列码的编码和译码算法,丰富了伪随机序列的实现方法,并提供了源代码。     

基于伪随机序列的数字图像水印设计与实现

用一种基于伪随机序列的水印实现方法,对需要保护的数字图像作品进行防伪水印的嵌入与检测研究,嵌入到作品中的水印信息与嵌入位置相关联,不易被人为攻击。     

基于随机共振的微弱信号检测适应性研究

不是所有类型的微弱信号经随机共振系统处理后都能被有效识别,因为随机共振的信号处理方法由于系统的跃迁和非线性等因素,会使系统输出波形相对于原信号产生一定程度的畸变,势必影响对原微弱信号的识别。本文首先从随机共振动力学机理的角度逐一分析了单频正弦信号、混频信号及非周期方波等信号的随机共振系统处理过程,然后结合随机共振系统自身的输出特性分析了对于不同类型信号检测的适应性问题。研究认为,随机共振作为一种信号处理方法,其本质是属于时域的,它的"两态输出"特性使之更适合于识别各类单周期微弱信号的周期特征,而系统的跃迁特性能用于大致地展示具有"两态特征"的非周期连续微弱信号。     

无线扩频通信中伪随机序列同步捕获方法的改进

对伪随机序列同步的捕获问题，从并行捕获和串行捕获两个方面进行了研究．针对并行捕获方案和串行捕获方案在实际应用中的局限性，提出了混合方案并通过仿真进行了性能分析．     

基于随机共振进行弱信号探测的实验研究

随机共振指的是在一定的非线性条件之下,从弱周期信号以及随机干扰的噪声互相合作而造成的整体运行体系的强周期输出的具体迹象。非线性随机共振操作系统能够借助噪声对微弱信号的强化效果,增加对微弱信号的检测能力。为了能够在强噪音的工作环境中对微弱信号做检测,使用了一种新型的使用形式,给随机共振的基本工作理念设计出了有关硬件电路系统的一般模式,并且将其使用在单频信号的检测工作之中。使用随机共振技术能够从较强的噪音环境中对各种单频信息以及多频弱信号做有效的提取。在未来的信息识别以及信息处理工作范围之内,随机共振的弱信号检测技术的发展前景将会是不可估量的。     

用Monte Carlo方法模拟基模Gauss光束

根据基模高斯光场，运用Monte Carlo随机模拟方法，实现了基模高斯光场的模拟，直观地说明了基模高斯光束的横模．     

Random vibration analysis of switching apparatus based on Monte Carlo method

The performance in vibration environment of switching apparatus containing mechanical contact is an important element when judging the apparatus’s reliability. A piecewise linear two-degrees-of-freedom mathematical model considering contact loss was built in this work, and the vibration performance of the model under random external Gaussian white noise excitation was investigated by using Monte Carlo simulation in Matlab/Simulink. Simulation showed that the spectral content and statistical characters of the contact force coincided strongly with reality. The random vibration character of the contact system was solved using time (numerical) domain simulation in this paper. Conclusions reached here are of great importance for reliability design of switching apparatus.     

基于蒙特卡罗算法的封装材料对光子吸收

采用蒙特卡罗算法,解决了封装材料对光子吸收难修正的问题。首先由光子的随机运动得出吸收情况;然后对光子回波分析,脉冲的中心形状是圆偏振,并且同激光脉冲的偏振有相同的旋性;最后分析材料饱和吸收与非线性极化关系。实验仿真得出,光子在碰撞后的能量损耗减少不是按指数级增加,光子速度随着介质厚度比的增大而递增;折射率差值越大,光子速度增大的幅度就越大;色散强度越强则光子带隙宽度减小。     

基于Monte Carlo模拟的宇宙线簇射发展研究

采用CORSIKA中的QGSJET强相互作用模型产生Monte Carlo的EAS事例样本,让所有Monte Carlo事例通过探测器阵列,形成Monte Carlo的观测事例样本。结果证实:通过研究宇宙线高能族事例发展,可以得到较理想的朝前区强子相互作用信息,从而能够有效的对目前正在使用的各种唯象模型的朝前区强子作用性质从TeV能区进行检验。     

模型设定偏误的蒙特卡洛模拟

设定偏误包括模型中遗漏变量和包含多余变量,会导致一些较严重的后果。在教学过程中,如果仅仅采用数学推导推演这些后果,由于公式复杂,学生接受较为困难;如果利用蒙特卡洛试验辅助教学,接受则会较为轻松。本研究利用GAUSS软件模拟模型设定偏误的后果。     

高斯-马尔可夫定理的蒙特卡洛试验

高斯-马尔可夫定理是计量经济学第一个介绍的重要定理,本文利用GAUSS软件设计相应的蒙特卡洛模拟程序。通过分析模拟结果,我们可以直观地认识该定理,加深对该定理的理解与运用,为计量经济学的后续学习打好基础。     

Monte Carlo模拟在聚合反应速率常数估算中的运用

1 Introduction It is i mportant to study polymerization mechanisminpolymerization engineering. Obtaining kinetic data isthe key step for establishing polymerization mechanismand understanding elementary reactions . The kineticdata contains two groups of data ,i.e.,the rate andreaction order .The rate ,especially the rate constant ,is i mportant and to be esti mated assuming that the or-der of the reactionis known.Furthermore ,esti mationof rate constants for polymerization is an active anddif…     

蒙特卡罗方法在数学建模中的应用

蒙特卡罗方法是一个以概率模型为基础,利用计算机通过多次反复模拟实验完成问题求解的一种数值计算方法。它特别适用于用传统的解析法难以解决甚至是无法解决的问题。文章主要介绍蒙特卡罗方法及基本原理,并通过实例说明蒙特卡罗方法在数学建模中的应用。     

Monte Carlo Confidence Intervals for Complex Functions of Indirect Effects

One challenge in mediation analysis is to generate a confidence interval (CI) with high coverage and power that maintains a nominal significance level for any well-defined function of indirect and direct effects in the general context of structural equation modeling (SEM). This study discusses a proposed Monte Carlo extension that finds the CIs for any well-defined function of the coefficients of SEM such as the product of k coefficients and the ratio of the contrasts of indirect effects, using the Monte Carlo method. Finally, we conduct a small-scale simulation study to compare CIs produced by the Monte Carlo, nonparametric bootstrap, and asymptotic-delta methods. Based on our simulation study, we recommend researchers use the Monte Carlo method to test a complex function of indirect effects.