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ARMA模型（自回歸滑動(dòng)平均模型）

  • 在信道均衡運用中

    在信道均衡運用中，將發送的受信道失真影響的原始信號作為自適應濾波器的輸入信號，可期望信號是原始信號的時延形式，如圖22（a）所示。通常情況下，輸入信號的時延形式在接收端是可以得到的，采用形式是標準的訓練信號。當MSE達到最小時，就表明自適應濾波器代表了信道的逆模型（均衡器）。

    標簽： 信道 均衡

    上傳時間： 2014-10-28

    上傳用戶：moerwang

  • 感應電機轉子磁鏈自適應觀測及參數辨識

    為了在現代異步電機高性能調速系統中實現磁鏈的準確觀測,提出了一種基于模型參考方法的自適應轉子磁鏈觀測器.在電機運行過程中,以電機為參考模型,以觀測方程為可調系統,建立了一個模型參考自適應系統(MRAS),對電機的轉子磁鏈進行了實時觀測,并對電機參數進行了在線辨識.設計了電機參數的自適應律,證明了磁鏈觀測器的收斂性.仿真結果表明,當電機參數未知或者電機參數變化時,觀測器能夠準確觀測電機的轉子磁鏈;在電機的激勵電壓滿足持續激勵的條件下,觀測器能夠快速準確地辨識出電機參數. 

    標簽： 感應電機 模型參考自適應系統 狀態觀測器 持續激勵 參數辨識

    上傳時間： 2016-01-01

    上傳用戶：icebee251

  • 四旋翼自適應算法

    包含了四旋翼模型參考自適應算法，及系統辨識算法，pid控制算法

    標簽： 四旋翼 模型參考 自適應 系統辨識

    上傳時間： 2016-01-02

    上傳用戶：fmkkk

  • 活動輪廓模型之snake模型

    該類方法主要指的是活動輪廓模型（active contour model）以及在其基礎上發展出來的算法，其基本思想是使用連續曲線來表達目標邊緣，并定義一個能量泛函使得其自變量包括邊緣曲線，因此分割過程就轉變為求解能量泛函的最小值的過程，一般可通過求解函數對應的歐拉(Euler．Lagrange)方程來實現，能量達到最小時的曲線位置就是目標的輪廓所在。

    標簽： 圖像處理

    上傳時間： 2016-03-07

    上傳用戶：2009dd

  • 小波hmt模型去噪

    基于四元數小波變換的隱馬爾可夫樹模型（Q-HMT）,并應用于圖像去噪，圖像去噪效果在峰值信噪比以及視覺效果上均優于經典的去噪方法。

    標簽： hmt 模型 去噪

    上傳時間： 2016-07-01

    上傳用戶：zcwl

  • 基于GAMS語言的一般均衡模型

    張欣老師的可計算一般均衡模型（CGE）詳細介紹，包括模型的搭建以及詳細的GAMS代碼

    標簽： GAMS 語言 均衡模型（CGE)

    上傳時間： 2018-05-09

    上傳用戶：Snowing

  • 自適應模糊滑模控制方法探究

    隨著模糊滑模理論的發展和應用，對模糊滑模控制理論的研究提 出了新的要求，本文針對模糊滑模控制研究中存在的一些問題進行了 深入研究，并最終得出了一系列相應的研究結果。

    標簽： 模糊 控制方法 滑模

    上傳時間： 2018-08-18

    上傳用戶：2113583389@qq.com

  • 灰色預測模型

    灰色預測模型（Gray Forecast Model）是通過 少量的、不完全的信息，建立數學模型并做出預 測的一種預測方法.當我們應用運籌學的思想方法 解決實際問題，制定發展戰略和政策、進行重大 問題的決策時，都必須對未來進行科學的預測. 預測是根據客觀事物的過去和現在的發展規律， 借助于科學的方法對其未來的發展趨勢和狀況進 行描述和分析，并形成科學的假設和判斷.

    標簽： 灰色預測模型

    上傳時間： 2019-07-21

    上傳用戶：Tqco702

  • 基于改進YOLOv3的電力設備紅外目標檢測模型

    紅外圖像檢測技術因具有非接觸、快速等優點，被廣泛應用于電力設備的監測與診斷 中，而對設備快速精確地檢測定位是實現自動檢測與診斷的前提。與普通目標的可見光圖像相比， 電力設備的紅外圖像可能存在背景復雜、對比度低、目標特征相近、長寬比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型難以精確定位到目標。針對此問題，該文對 YOLOv3 模型進行改進：在其骨干 網絡中引入跨階段局部模塊；將路徑聚合網絡融合到原模型的特征金字塔結構中；加入馬賽克 （Mosaic）數據增強技術和 Complete-IoU（CIoU）損失函數。將改進后的模型在四類具有相似波紋 外觀結構的電力設備紅外圖像數據集上進行訓練測試，每類的檢測精度均能達到 92%以上。最后， 將該文方法的測試結果與其他三個主流目標檢測模型進行對比評估。結果表明：不同閾值下，該 文提出的改進模型獲得的平均精度均值優于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改進后的 YOLOv3 模型盡管在檢測速度上相比原 YOLOv3 模型有所犧牲，但仍明顯高于其他兩種模型。對 比結果進一步驗證了所提模型的有效性。

    標簽： 電力設備 紅外目標檢測

    上傳時間： 2021-10-30

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  • 基于模型—數據融合的中國區域碳水通量動態模擬及分析

    準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。

    標簽： 數據融合

    上傳時間： 2022-03-16

    上傳用戶：shjgzh

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