误差序列相关论文
动力定位（DP）船舶状态估计的准确性是影响其在海面上沿期望航迹运行或位置固定的关键因素。在DP状态估计研究中，当遇到观测噪声反常或......
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该文着重研究了直接数字式频率合成器（ＤＤＳ）的频谱特性，以相位误差序列和波形误差序列为出发点，导出了相位截断与幅度量化所引入的最大杂散......
介绍直接数字式频率合成器(DDS),这是一种基于波形存储的全新的频率合成技术。给出了在舍位、量化条件下DDS杂散分布的规律性。在......
文中介绍了一种抑制直接数字频率合成（ＤＤＳ）时由相位截断误差引起的杂散分量的方法——相位抖动法。这种方法通过给相位累加器加入抖动，来......
近二十年来,确定性水文预报模型发展很快,并且已经具备了一定的实用水平。然而,随着水文自动测报系统的建立,已经能够使人们在作......
本文提出了建立主轴回转误差连续模型的Ｐｒｏｎｙ谱分析方法，并通过奇异值分解来确定误差信号中所含的谐波个数，为从根本上解决圆度与圆柱度误......
本文发展了一种旱涝预测的演化建模方法，数值试验结果表明，该方法能够从历史资料中准确地挖掘出气候要素演化的主要动力学特征，所建立......
在陕西、山东、湖南、广东、云南、四川六省测试点的自然收购季节中,列入精选的国产粮食水分快速测定仪,电容式SW S-5型、L SC-3型......
提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序......
动态残差辨识法即误差估计法,是灰色系统的重要内容,此方法是通过对误差序列进行累加生成,从而建立误差修正模型,以提高预测精度......
提出了一种基于误差修正在线贯序超限学习机集成(EOS-ELM)的滑坡位移预测模型.预测过程中对滑坡位移时间序列进行了趋势项和周期项......
本文设计了一个基于格型网络的语音合成算法，采用格型网络输出合成语音，通过对语音参数进行线性内插等措施来提高合成语音的自然度、......
本文用最小二乘格式算法实现线谱的检测和跟踪。第一部分较详细地推证和说明了格式算法及其特性。第二部分对线谱跟踪进行了计算机......
本文的主要目的是讨论自适应数字滤波技术在时变背景干扰下地声信号检测中的应用。根据线性系统理论,我们构造了环境地声过程的网......
本文介绍利用格型法提取声道参数以实现线性预测的方法及其硬件的实现概况。
This article describes the use of Lattice method......
谱分析是气象上常用的资料处理方法.目前较多使用的是将资料的自相关函数的富氏变换乘以窗函数从而得到功率谱估计.这虽然常常可......
本文发展了一种旱涝预测的演化建模方法，数值试验结果表明，该方法能够从历史资料中准确地挖掘出气候要素演化的主要动力学特征，所......
利用滤波的混沌信号实现混沌同步的现象,提出一种基于混沌同步的强混沌背景下谐波参数估计的方法。该方法利用采样的混合信号(混沌......
本文基于线性规划方法,得到线性离散系统的最优l∞输出误差序列,由此求取闭环系统的最优最小实现,对最小实现作线性变换,使变换后......
本文介绍了在具有时变均值和时变方差的随机干扰序列作用下,ARMA模型的在线辨识与自校正预报。用简单的ELS方法实现模型的在线辨识......
回顾回归分析的历史,大致在二十世纪七十年代以前,研究的重点在于参数回归,而七十年代以来,非参数回归的研究日渐兴起,吸引了众多......
本文主要研究了与Gamma函数商相关的严格双向不等式及对数完全单调性，证明了涉及q-psi函数的完全单调性并得到了相关不等式. 论......
人们在对目标变量进行观测时，可能只能观测到变量的一小部分确切值，我们称这一小部分能够被确切观测到的数据为核实数据。在统计模拟......
线性模型y_i=x′_iθ+e_i,i=1…n,的误差序列{e_i}_i~n=1有未知密度f(x),本文在一定条件下证明了f(x)的核估计的弱相合性,逐点强相......
对于线性模型Ｙｉ＋ｘ＇ｉβ＋ｅｉ，ｉ＝１，２，…，误差序列｛ｅｉ｝∞ｉ＝１ｉ，ｉ，ｄ，有未知密度函数ｆ（ｘ）。在ｋ（·）及Ｍ－估计中的ρ（·）施加非常弱的条件下，证明了ｆ（ｘ）的核估计ｆｎ（ｘ）＝１／ｎａｎ∑ｎｉ＝１Ｋ（ｅｉ－ｘ／ａｎ）的弱相合、强相合和......
检测电压或电流波形畸变时刻对扰动波形捕捉、电能质量扰动类型分类、暂态数据压缩等都有重要意义。为了更准确地检测电压或电流波......
考虑半参数回归模型,其中β∈R为未知回归参数,g(·)为[0,1]上的未知Borel函数,Antoniads[4]中给出了非参数回归模型的小波估......
【正】 在预测实践中人们常常会遇到这种情况,即对同一个问题的预测,由于使用了不同的方法,结果也是很不相同的,为了得到较好的预......
为了提高灰色GM（1,1）模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利......
为解决流域事故性污染源搜索中"初始信息"主观性的难题,基于流域事故性污染源搜索的特点建立了非持久性污染物水质模型,以长江宜宾......
时间序列预测是通过研究事物随时间的历史演变关系及其内在发展规律,并构建系统模型以预测其未来发展趋势的一种统计方法。由于时......
考虑固定设计下的半参数回归模型；yi=xiβ+g(ti)+ei,i=1,2……，n，在{ei}为Eei=0,Ee^2i=σ^2i的NA序列时，得到了一类估计的强相合性。......
考虑半参数线性模型Y=X′β+g(T)+e，在误差序列为相依情形下，证明了误差方差估计的渐近正态性，推广了文献[4]的结果。......
应用动态系统方法提出了一种新的自适应滤波算法,其实质是使得误差序列满足一个渐进稳定的差分方程.本方法直接处理时变信号,因此,......
采用实测预报序列误差分析和谱分析相结合的方法；对水文预报中的误差发布特性进行了研究，提出不同预报期的误差预测及修正方法，为实时......
