基于Simulink的燃料电池汽车混合动力电驱动系统仿真

首先分析了燃料电池汽车混合动力电驱动系统基本结构并给出了等效电路,建立了电驱动系统的动态数学模型,主要包括:燃料电池系统、动力蓄电池、电动机和DC/DC转换器四个模块。采用最小二乘法对模型的参数进行了估计,典型工况下的估计结果显示模型的准确性。其次根据设计目标要求,设计了主要部件的功率参数,并提出了适合不同工作模式的车辆控制策略。然后基于Simulink软件平台,建立了前向式仿真模型。最后进行仿真试验,其结果分析表明,建立的电驱动系统模型有较好的动力性、经济性和平顺性,为燃料电池汽车整车研究提供了仿真平台。     

非齐次等式约束线性回归模型回归系数的广义条件岭估计

时非齐次等式约束线性回归模型回归系数提出广义条件岭估计.证明了在一定的条件下,在均方误差矩阵、均方误差及广义均方误差意义下,广义条件岭估计都优于约束最小二乘估计和狭义条件岭估计.     

基于EM算法的MIMO-OFDM系统半盲信道估计研究

文章通过对MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Mul-tiPlexing)系统及其信道估计的分析,针对MIMO-OFDM系统提出一种基于EM的半盲信道估计算法。不仅有利于减少MIMO-OFDM的系统开销,且有助于提高系统的信道估计精度,降低了计算的复杂度。     

Bernoulli分布中参数p的近似置信区间及应用

给出了Bernoulli分布中未知参数的4种不同形式的近似置信区间,包括基于Hoeffding不等式和Bernstein不等式两种新的置信区间,并通过模拟比较了置信区间在大样本和小样本情形下的优劣.     

论教育的时间性

现实的教育和教育学,隐去了“客观时间下的教育”这一前提。但是客观时间下的教育目的和计划却制约着教育的内容、方法和结果。教育的时间性,从计量化的时间作为计量化的教育的逻辑前提,研究现实教育的时间性,揭示现实教育那无奈的现实。个体经历的教育时光、教育时刻,是教育意义绽放的基地,本己的时间性打开本己的教育,让一个人成为“自己”。林林种种的“教育”,生活在、交织在共时的矛盾中。     

经验似然在正态分布中的应用

正态分布为概率论中很重要的一种分布,在科学研究中有着重要的地位,该分布由均值和方差两个变量决定。常用的参数估计法为矩法估计和极大似然估计,经验似然作为一种新的估计方法,同样适用于其它常用的分布。     

MIMO-OFDM 系统中同信道干扰抑制

针对 MIMO-OFDM 系统,提出了一种最大后验概率的信道矩阵和干扰协方差矩阵估计方法,并设计了迭代求解算法。利用所估计的信道矩阵和干扰协方差矩阵,采用 IRC 接收机完成同信道干扰的抑制。利用干扰协方差阵的共轭对称与半正定等特性,提出2种干扰协方差矩阵的处理方案以提高其估计精度。第1种方案将每个子载波上干扰协方差矩阵表征为一系列时域矩阵之和,第2种方案将每个子载波上的干扰协方差矩阵用低阶模型来建模,其中模型阶数通过最小描述长度算法估计。仿真结果表明了所提方案的有效性。     

基于MATLAB的赫尔默特方差分量估计法实现

本文通过对赫尔默特方差分量估计法的理论、模型和算法的研究,应用MATLAB平台,使用MATLAB语言编写程序,开发出通用的模块,制作可视化界面,操作简单,减少了测绘工作的内业工作量,提高了工作效率,并可作为其他平差问题编程的参考,此模块具有极高的实际意义和应用价值。     

Sample Size Calculations for Precise Interval Estimation of the Eta-Squared Effect Size

Analysis of variance is one of the most frequently used statistical analyses in the behavioral, educational, and social sciences, and special attention has been paid to the selection and use of an appropriate effect size measure of association in analysis of variance. This article presents the sample size procedures for precise interval estimation of eta-squared and partial eta-squared in fixed-effects analysis of variance designs. The desired precision of a confidence interval is assessed with respect to (a) the control of expected width and (b) the tolerance probability of interval width within a designated value. In addition, sample size calculations for standardized contrasts of treatment effects and corresponding partial strength of association effect sizes are also considered.     

Estimation of a Nonlinear Intervention Phase Trajectory for Multiple-Baseline Design Data

A multilevel logistic model for estimating a nonlinear trajectory in a multiple-baseline design is introduced. The model is applied to data from a real multiple-baseline design study to demonstrate interpretation of relevant parameters. A simple change-in-levels (ΔLevels) model and a model involving a quadratic function (Quadratic) for the nonlinear intervention phase data were also estimated. In addition, a simulation study was conducted to assess Markov chain Monte Carlo estimation of the logistic model and compare its trajectory recovery with use of the ΔLevels and Quadratic models. While most of the logistic model's parameter values were recovered well, trajectory recovery was very reasonable using the simpler Quadratic model. Results are discussed along with recommendations for practitioners and directions for future research.