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11.
针对Tikhonov正则化算法噪声适应能力差和不便于引进额外的约束对解进行限制等缺点,利用迭代Tik-honov正则化算法对雷达方位超分辨进行研究,证明了迭代Tikhonov正则化反卷积公式的收敛性,分析了迭代Tik-honov正则化算法的频域性质,在存在噪声的情况下,提出相应的噪声抑制方法,得到约束迭代Tikhonov正则化算法。针对不同信噪比情况进行了计算机仿真实验,结果表明,与迭代Tikhonov正则化算法相比,约束迭代Tikhonov正则化算法具有较强的噪声适应能力,与常用的约束迭代方法(CID)算法相比,具有较快的收敛速度,初步验证了算法的有效性。  相似文献   
12.
50%的人是被活活气死的,如情绪激动导致脑溢血。中医养生专家常海沧在国家中医药管理局、中华医药学会联合主办的"健康中国"养生知识大型公益活动中提出了这个观点。您不必觉得惊讶,因为事实的确如此。  相似文献   
13.
本文利用上、下解方法,讨论一类抛物型方程组的比较定理,同时讨论正则解的存在唯一性。  相似文献   
14.
本文利用 Tutte 定理,给出并证明了满足一定条件的2k 1正则图中的每个边都是自由边的结论。  相似文献   
15.
证明了象征型拟微分算子的一个L^2有界性定量,其中象征a{x,ζ}关于x的正则性条件被进一步减弱了。在某种意义下,该结果给出了定量A与定理B之间的联系。  相似文献   
16.
基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测   总被引:2,自引:2,他引:0  
电阻抗层析成像(EIT)是一种新兴的碳纤维增强复合材料(CFRP)结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。   相似文献   
17.
本文利用1988年9月至1989年5月在武昌(114.4°E,30.6°N)同时接收日本ETS-Ⅱ卫星(130.0°E)发出的VHF(136MHz)信标信号和苏联静止站-T卫星(99.0°E)发出的UHP(714MHz)广播电视信号时获得的观测记录,对夜间出现的双频(VHF/UHF)闪烁和VHF快速(每分钟大于5次的起伏)法拉弟旋转起伏(以下用FRF表示法拉弟旋转起伏)进行了统计分析,结果发现在临近太阳黑子最大年份观测到的双频夜间闪烁主要为急始型,呈赤道特性,且在临近二分点的月份里有最大出现率,秋季更为明显;伴随VHF振幅闪烁出现的快速FRF常与UHF振幅闪烁共存,以及产生这种现象的不规则体由西向东漂移,东-西向的漂移速度分量,在子夜前为140m/s,在子夜后为90m/s。   相似文献   
18.
    
通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。  相似文献   
19.
利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列   总被引:1,自引:0,他引:1  
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.   相似文献   
20.
对隐身飞机的雷达散射截面(RCS)统计建模时,传统方法通过直接计算RCS样本的统计特征估计模型参数,可能会产生较大的拟合误差。本文提出采用贝叶斯-蒙特卡罗(Bayesian-MCMC )方法提高起伏模型的参数估计精度,从而减小模型的拟合误差。首先将卡方分布模型和对数正态分布模型进行贝叶斯推导,得到其特征参数的后验估计表达式。然后采用MCMC算法构造后验分布的马尔可夫链,从而计算特征参数的估计值。最后通过比较2种方法的拟合曲线及其误差可知,本文方法适用于2种起伏模型,模型参数的估计误差比收敛误差门限值低1~2个数量级,2种分布模型的拟合精度均提高50%以上。   相似文献   
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