导读:本文包含了迭代分解算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:梯度迭代,参数估计,分解技术,系统辨识
迭代分解算法论文文献综述
沙良彬,籍艳,万立娟[1]（2019）在《输出误差自回归系统的分解梯度迭代算法研究》一文中研究指出针对输出误差自回归系统(output error autoregressive system,OEAR)辨识参数误差大,收敛速度慢的问题,本文将递阶辨识原理与梯度迭代算法(gradientbased iterative algorithm,GI)运用到输出误差自回归系统的辨识过程中,针对该系统的算法进行推导,提出了基于分解的输出误差自回归系统的梯度迭代算法。将输出误差自回归系统分解成2个子系统,通过梯度迭代算法分别对2个子系统进行辨识,最后用Matlab仿真实例进行仿真。仿真结果表明,在输入信号的作用下,系统能够更快速的收敛到比原有算法误差更小的范围内,验证了该算法的有效性。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2019年03期）
黄雄波[2]（2019）在《时序数据的非线性最小二乘迭代分解算法》一文中研究指出从时序数据中精确地分解出趋势、周期及随机噪声等数据成分,能有助于人们掌握事物在演变过程中所蕴藏的内在规律.基于非线性最小二乘法,提出一种性能更为高效的时序数据分解算法。首先,基于关键转折点和趋势导数的方法从待分解序列中概要地析出各种不同的数据成分,然后,分别利用多项式函数、正弦谐波级数及自回归模型对相应的数据成分进行拟合,最后,在加法模型中迭代求解各种数据成分的非线性最小二乘参数。实验表明,新设计的算法在分解精度和计算成本等指标上均优于现有的算法。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年01期）
虞涛,童莹,曹雪虹[3]（2019）在《基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法》一文中研究指出针对传统低秩矩阵分解算法得出的稀疏矩阵中既包含遮挡因素和噪声因素的问题,提出基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法。首先,利用迭代加权低秩分解算法分别提取各类训练样本中包含的遮挡和噪声因素。然后针对测试样本和训练样本遮挡情况有差异的问题,利用迭代加权低秩分解算法提取测试样本中包含遮挡所掩盖的信息。最后将每类训练样本的低秩矩阵、遮挡矩阵、噪声矩阵和测试样本中的遮挡向量构造新的联合字典,将测试样本表示为新的联合字典的稀疏线性组合,利用稀疏逼近计算残差,通过得到的系数进行分类判别。实验结果表明,基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法在AR和Extended Yale B库上的识别率得到提高,相比其他方法有较好的识别结果,验证了该算法的有效性,对于遮挡情况具有很好的鲁棒性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年06期）
李振,李伟光,赵学智,林鑫[4]（2018）在《基于迭代迭差与延拓算法的MP稀疏分解研究》一文中研究指出匹配追踪算法(Matching Pursuit,MP)常用于实现信号的稀疏分解,经典的MP分解算法挑选最佳核函数的判定准则是原函数在该核函数上的投影最大,这种判定准则往往会造成重构后的信号误差增大,针对这一问题提出了迭代迭差算法,实例表明该准则比经典MP算法的重构误差小。同时,发现经典MP算法或迭代迭差算法在进行信号稀疏分解时会产生端点效应,使得重构信号在端点处存在较大误差,为解决该问题提出了一种基于多项式拟合的延拓算法,比较理想地解决了信号稀疏分解产生的端点效应,实例结果表明此算法比单纯的增加迭代次数来减弱端点效应更有效。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年17期）
黄东煜,张景润,黄文波[5]（2018）在《一种基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法》一文中研究指出采用经典的奇异值分解法难以消除旋转装置振动信号中混杂的定频干扰信号。针对大型汽轮机旋转装置运行过程中信号存在定频干扰的问题,研究一种迭代奇异值分解定频干扰消除算法,用循环迭代经典奇异值分解法逐次提取出振动信号的主分量,对其频谱特征中的定频信号成分进行筛选并剔除。采用该方法对大型滑动轴承试验装置中采集的特征信号进行分析,结果表明:该方法能够有效抑制定频干扰信号,提高采集信号的信噪比,具有较好的工程应用价值。(本文来源于《自动化与信息工程》期刊2018年04期）
李星星,向龙,熊智敏,王党卫,马晓岩[6]（2018）在《频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法》一文中研究指出频率分集雷达因其独特的距离依赖波束特性而受到广泛关注。针对频率分集雷达稳健波束形成问题,本文建立了二维频分子孔径MIMO(FDS-MIMO)雷达阵列信号模型,理论导出了基于等效载频的权向量分解解析解,提出了一种分解迭代的稳健自适应波束形成算法。为解决距离依赖波束栅瓣导致的周期性输出信干噪比(SINR)损失的问题,进一步提出了一种沿平面阵两方向互质的频率偏置方案。仿真结果表明,与传统算法相比在导向矢量存在失配的情况下,本文所提方法能够有效抑制输出SINR周期性损失,且具有计算复杂度低,训练样本需求少,抗导向误差失配稳健性强等优点。(本文来源于《信号处理》期刊2018年06期）
王泽忠,陶瑞祥[7]（2018）在《基于区域分解求解磁暴感应地电场的广义极小残量迭代算法》一文中研究指出采用区域分解法求解多尺度磁暴感应地电场模型,对每个分解区域采用有限元法(FEM)建模求解。为简化迭代计算过程,避免非重迭区域分解在交界面上边界条件的处理,本文采用重迭型的区域分解方式。选择虚拟边界上的位函数作为未知变量,基于有限元计算的线性关系,将多尺度磁暴感应地电场问题最终转化为非对称复数线性方程组。为节省计算内存,在不直接具体求解方程组系数矩阵的情况下,依据Arnoldi正交化算法和广义极小残量(GMRES)法的数学原理,推导区域分解的GMRES迭代算法。本文选择在整体大尺度磁暴感应地电场求解模型中,分解出小尺度模型,形成多尺度求解模型。针对二维情形和叁维情形,分别阐述了迭代的变量选取和迭代过程。以有限元法直接求解的计算结果为基准进行对比,验证了算法的正确性。二维情况下,通过与直接迭代和松弛迭代的对比,验证了本文算法的高效性。利用本文的算法计算多尺度磁暴感应地电场的算例模型为多尺度交变电磁场计算提供了一种新方法。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年06期）
陶瑞祥,王泽忠[8]（2018）在《基于区域分解求解多尺度HVDC地电流场的广义极小残量迭代算法》一文中研究指出为准确求解高压直流输电(HVDC)单极运行或故障状态下的入地电流场,需要建立更加贴近实际的计算模型。文中在建模时将接地极的具体尺寸考虑在内,并且将大地模型尺寸增大到上千公里,使得模型更加贴近实际,可以得到更准确的计算结果。考虑到接地极和大地区域尺寸的差距,模型属于多尺度模型。针对多尺度模型,文中采用重迭型的区域分解法,将包含接地极在内的小区域从整体模型中分解出来,独立建模求解。选取虚拟边界上的电位为迭代变量,将整个问题最终转化为非对称实数线性方程组。针对区域分解的迭代,文中基于Arnoldi正交化和广义极小残量法(GMRES)的数学原理,推导了不具体求解线性方程组系数矩阵的GMRES迭代算法。经验证,GMRES迭代算法是比直接迭代和超松弛迭代更加高效可行的迭代算法。最终通过计算得到了更加准确的HVDC入地电流场分布,通过与现有文献的比较发现考虑接地极具体尺寸对计算结果存在一定影响,另外,文中的算法也为多尺度恒定电流场的计算提供了一种新的计算方法。(本文来源于《高压电器》期刊2018年02期）
陶瑞祥,王泽忠[9]（2018）在《基于有限元的电场区域分解法的广义极小残量迭代算法》一文中研究指出提出用基于有限元的区域分解法计算叁维多尺度电场的思路,在有限的计算资源下,同时获得大尺度模型区域和小尺度模型区域的高精度计算结果。针对区域分解法迭代算法收敛速度慢的问题,在没有区域分解法系数矩阵的情况下,导出区域分解法的广义极小残量(GMRES)迭代算法,提高了迭代效率。利用二维电场有限元模型,验证了区域分解GMRES迭代算法的正确性,将算法用于计算高压直流输电接地极的入地电流场,同时获得接地极附近和远离接地极区域的电场分布。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年02期）
韩萍,常玲,程争,石庆研[10]（2016）在《基于h/q分解和贝叶斯迭代分类的跑道检测算法》一文中研究指出提出一种无监督分类的机场跑道检测方法。首先利用h/q分解对原图像中所有像素点进行粗分类,建立初始样本模板;利用初始样本模板对原图像进行贝叶斯迭代分类,得到分类图;结合跑道的极化散射特性、弱回波特性及形态学处理方法,从分类图中提取出疑似跑道区域;最终应用跑道的结构特征进一步辨识疑似跑道区域,检测出真实机场跑道目标。通过美国UAVSAR系统采集的多组全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实测数据验证本文算法的有效性,实验结果说明,所提算法能有效、正确地检测出复杂场景下极化SAR图像中的机场跑道区域,且结构完整清晰,虚警率低。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2016年09期）
迭代分解算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从时序数据中精确地分解出趋势、周期及随机噪声等数据成分,能有助于人们掌握事物在演变过程中所蕴藏的内在规律.基于非线性最小二乘法,提出一种性能更为高效的时序数据分解算法。首先,基于关键转折点和趋势导数的方法从待分解序列中概要地析出各种不同的数据成分,然后,分别利用多项式函数、正弦谐波级数及自回归模型对相应的数据成分进行拟合,最后,在加法模型中迭代求解各种数据成分的非线性最小二乘参数。实验表明,新设计的算法在分解精度和计算成本等指标上均优于现有的算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迭代分解算法论文参考文献
[1].沙良彬,籍艳,万立娟.输出误差自回归系统的分解梯度迭代算法研究[J].青岛大学学报(工程技术版).2019
[2].黄雄波.时序数据的非线性最小二乘迭代分解算法[J].计算技术与自动化.2019
[3].虞涛,童莹,曹雪虹.基于迭代加权低秩分解的遮挡人脸识别算法[J].计算机技术与发展.2019
[4].李振,李伟光,赵学智,林鑫.基于迭代迭差与延拓算法的MP稀疏分解研究[J].振动与冲击.2018
[5].黄东煜,张景润,黄文波.一种基于迭代奇异值分解的定频干扰信号消除算法[J].自动化与信息工程.2018
[6].李星星,向龙,熊智敏,王党卫,马晓岩.频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法[J].信号处理.2018
[7].王泽忠,陶瑞祥.基于区域分解求解磁暴感应地电场的广义极小残量迭代算法[J].电工技术学报.2018
[8].陶瑞祥,王泽忠.基于区域分解求解多尺度HVDC地电流场的广义极小残量迭代算法[J].高压电器.2018
[9].陶瑞祥,王泽忠.基于有限元的电场区域分解法的广义极小残量迭代算法[J].电工技术学报.2018
[10].韩萍,常玲,程争,石庆研.基于h/q分解和贝叶斯迭代分类的跑道检测算法[J].系统工程与电子技术.2016