- 年份
- 2020（1）
- 2014（2）
- 2011（2）
- 2009（2）
- 2008（1）
- 2007（1）
- 2006（2）
- 更多...
- 核心收录
- 中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)（9）
- 中国科学引文数据库(CSCD)（6）
- 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)（6）
- 中国人文社会科学引文数据库(CHSSCD)（1）
- 中文社会科学引文索引(CSSCI)（1）
- 更多...
- 刊名
- 电波科学学报（2）
- 中国机械工程（1）
- 中国电机工程学报（1）
- 华东交通大学学报（1）
- 微型电脑应用（1）
- 海军航空工程学院学报（1）
- 电子科技（1）
- 统计与决策（1）
- 西安电子科技大学学报（自然科学版）（1）
- 计算机工程（1）
- 更多...
- 作者单位
- 西安电子科技大学（3）
- 上海交通大学（2）
- 华东交通大学（2）
- 上饶师范学院（1）
- 华为技术有限公司（1）
- 山东大学（1）
- 山东建筑大学（1）
- 武汉大学（1）
- 湖北大学（1）
- 更多...
- 语种
- 汉语（11）
- 关键词
- 时变自回归模型（11）
- 故障诊断（3）
- 时频分析（3）
- 旋转机械（2）
- 瞬时频率估计（2）
- HSI数据（1）
- TVAR（1）
- U-C算法（1）
- Unscented卡尔曼滤波（1）
- Unscented粒子滤波（1）
- 更多...
- 作者
- 张龙（2）
- 杨颖涛（2）
- 熊国良（2）
- 王跃钢（2）
- 邓卫强（2）
- 陈慧（2）
- 刘宏伟（1）
- 刘德连（1）
- 姜相夺（1）
- 姬红兵（1）
- 更多...
相关度
- 相关度
- 发表时间
每页显示10条
- 每页显示10条
- 每页显示20条
- 每页显示30条
共找到 11 条结果
- 一种基于光谱平滑的高光谱图像目标检测算法摘要：文中介绍了一种基于时变自回归模型的归一化参数自适应匹配滤波算法.考虑到随机噪声的影响,对HSI数据进行光谱维的平滑预处理.实验表明,该改良方法有效地提高了检测性能,从而有效地抑制了背景的影响.
- 短非平稳时间序列TVAR模型参数PLS估计方法北大核心CHSSCDCSSCI摘要：文章针对短非平稳时间序列TVAR模型的参数估计问题,探讨了一种TVAR模型参数偏最小二乘回归分析方法:通过某飞行器时变机电系统的电压输出序列对本文方法进行了建模实验.实验结果表明:与传统的TVAR模型参数估计方法相比,PLS方法克服了短时间序列所带来的参数估计精度降低的问题,参数辨识精度更高.
- 空间锥体目标的平动补偿与微动特征提取方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：微动特征对空间锥体目标识别与参数估计等有着重要意义,而目标的平动会破坏微多普勒谱的结构,影响微动特征的提取.针对这一问题,提出了一种基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的平动补偿与微动特征提取方法.算法首先分析了锥体目标的散射特性,在此基础上推导了微动和平动引起的回波瞬时频率的变化规律;利用TVAR模型估计目标回波的瞬时频率,并对估计结果作解模糊和重新关联处理,从而获得回波的瞬时频率分…查看全部>>
- 基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法北大核心CSCDCSTPCD
- 一种基于参数模型的雷达目标架次检测方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：在研究时变自回归模型及非平稳信号时变频率估计的基础上,提出一种基于时变自回归模型的编队目标架次检测新方法.该方法利用时变自回归模型在短数据情况下可精确描述非平稳信号时频特性的优势,融合回波信号时变频率的精确估计和编队目标在距离上的分辨性能,检测编队目标架次.实测数据实验实现了短数据情况下的4架次编队目标架次检测.
- 高精度时变参数模型谱估计及应用CSCDCSTPCD摘要：现有时变自回归(TVAR)模型参数谱估计容易导致谱峰漂移.针对该问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVAR参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模及谱估计.通过U-C算法获得TVAR模型参数的初始估计;依据现代谱估计理论结合连续函数极值存在的必要条件,推导模型参数的频域约束条件并构造组合目标函数;采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化.应用结果证明了该方法的有效性.
- 有色噪声下基于Unscented粒子滤波的语音增强方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法.采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声.与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布.由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值,Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目…查看全部>>
- 基于时变自回归模型的非平稳数据预测方法研究CSTPCD摘要：针对现有的自回归(Autoregressive,AR)模型对非平稳数据预测效果不佳的问题,提出了基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的时序预测方法.针对某型国产飞机发动机的低压转速信号,使用TVAR模型分别进行点预测和区间预测,并与AR模型的点预测结果进行对比.研究结果表明,TVAR模型能够很好地反映非平稳数据的变化趋势.在给定置信水平下,TVAR预测区间能够包含真实数据,因此T…查看全部>>
- 基于TVAR的非平稳工况转子故障诊断技术研究CSTPCD
- 小波基TVAR建模时频分析及在故障诊断中的应用北大核心CSCDCSTPCD