导读:本文包含了峰值因子论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:峰值因子,自适应遗传算法,相位编码,功率调制
峰值因子论文文献综述
宿常鹏,王雪梅,许哲,李骏霄,邱洪彬[1]（2019）在《多频正弦信号峰值因子最小化方法研究》一文中研究指出为有效解决频率特性测试中多频正弦激励信号的峰值因子最小化问题,基于Schroeder相位编码准则,针对均匀功率谱信号,从相位修正的角度出发,提出一种基于自适应遗传算法的相位修正方法;针对非均匀功率谱信号,从功率调制的角度出发,采用代数方法推导出一种正弦调制的调制通式。通过Matlab进行数值仿真,与采用Schroeder相位编码方法计算的结果进行比较,实验表明:两种方法均能使信号的峰值因子平均降低0.2,且使信号的峰值因子保持在2以内,更适合作为频率特性测试的激励信号,其中添加修正项的均匀功率谱信号更适合大频带测试,而应用正弦调制的非均匀功率谱信号更适合小频带测试。(本文来源于《中国测试》期刊2019年04期）
庄翔,董欣,郑毅敏,赵昕[2]（2017）在《矩形高层建筑非高斯风压时程峰值因子计算方法》一文中研究指出对一矩形高层建筑进行刚性模型风洞测压试验。首先基于风压时程的3阶矩和4阶矩,对不同风向下,矩形高层建筑表面风压脉动的高斯区与非高斯区进行划分。结果表明,迎风面的非高斯区主要位于迎风边缘及角部。在侧风面,长边迎风时,非高斯区主要集中在迎风前缘附近;短边迎风时,非高斯区位于靠近背风边缘的旋涡再附区。其次,基于Hermite级数法和改进Hermite级数法,通过参数分析和脉动风压谱拟合,提出非高斯风压时程的峰值因子简化计算方法——叁参数Hermite级数法。最后,分别通过风压时程中的瞬时极值和风压时程的频数分布直方图验证了Hermite级数法、改进Hermite级数法和叁参数Hermite级数法的有效性与准确性。结果表明,与风压时程中瞬时极值所对应的峰值因子相比,Hermite级数法的计算结果则偏于保守,叁参数Hermite级数法、改进Hermite级数法的计算结果与其偏差率均小于10%。此外,叁参数Hermite级数法和改进Hermite级数法所给出的概率密度曲线基本重合,且与实际风压时程频数分布直方图的贴合程度较优,能够较为准确地反映实际风压时程的概率密度分布。(本文来源于《工程力学》期刊2017年07期）
田玉基,杨庆山[3]（2016）在《围护结构非高斯风压峰值因子的概率分布模型对比分析》一文中研究指出以鞍型屋盖结构的墙面、屋面处的非高斯风压峰值因子的概率分布为研究对象,对比了经典极值分布和非高斯峰值因子概率分布解析式之间的异同。结果表明:采用极值Ⅰ型分布能够描述鞍形屋盖围护结构的风压峰值因子的概率分布,其结果与广义极值分布得到的结果接近,特别是工程中常用的57%、78%分位数的误差极小;基于理论推导建立的非高斯风压峰值因子的概率分布解析模型表示为时程样本的偏斜系数、峰态系数以及高斯峰值因子的函数,反映了实测数据的总体分布特性;该模型与经典极值分布相比,利用了更多的样本信息,适用于强、弱非高斯特性的情况。相同极值发生概率条件下,由非高斯风压峰值因子解析模型得到的分位数比经典极值模型得到的分位数略大,采用非高斯风压峰值因子的概率密度解析式能够较好地反映高分位数的概率分布。(本文来源于《建筑结构学报》期刊2016年12期）
叶林,韩立国[4]（2016）在《基于峰值因子的鬼波压制方法》一文中研究指出1引言海上地震勘探过程中,地震记录的频带受到虚反射影响而存在陷波点,从而导致频带宽度变窄,地震剖面的分辨率降低。Robert[1]等人提出了变深度采集技术,即拖缆的深度随偏移距的改变而变化。深部检波器接收低频信息以丰富低频信息,浅部检波器接收高频信息以保证震源子波频谱宽度。由于不同深度的检波器在频带中的陷波点不同,所以最终的频谱结果中陷波点得到补偿。本文中笔者联系海上地震勘探的生产实际,在前人关于去噪[2]和去多次波[3]等研究的基础上推导出变深度拖缆镜像记(本文来源于《2016中国地球科学联合学术年会论文集（十四）——专题30：深部资源探测技术与矿集区立体探测、专题31：大型沉积盆地矿产资源综合勘查》期刊2016-10-15）
叶林,韩立国,李洪建,张威,李宇[5]（2016）在《基于峰值因子最大化的鬼波压制方法》一文中研究指出针对传统拖缆采集得到的海上地震资料受鬼波影响而导致频带宽度变窄,笔者提出一种去鬼波方法,可以压制鬼波效应,拓宽频带。首先在频率-空间域推导出镜像数据生成公式,并基于峰值因子最大化的参数搜索方法来估计最优的鬼波延迟时间,将最优的鬼波延迟时代入镜像记录生成公式,获得最优的镜像记录,利用联合反褶积算法得到最优的去鬼波结果。将本文中的方法应用于模拟的变深度采集数据和海上实测的变深度采集数据,证实该方法可以有效地压制鬼波,消除频谱中的陷波点,得到宽频数据。(本文来源于《世界地质》期刊2016年04期）
李波,田玉基,杨庆山[6]（2016）在《非高斯风压时程的矩模型变换与峰值因子计算公式》一文中研究指出利用Hermite矩模型理论建立了非高斯过程与高斯过程之间的单调变换关系;非高斯过程与高斯过程的极值发生概率相等,界限穿越率相等,这为非高斯风压峰值因子、风压极值的计算奠定了基础。在介绍软化过程、硬化过程和偏斜过程的Hermite矩模型理论的基础上,采用偏斜系数、峰态系数表明了矩模型的单调变换范围,由此可根据偏斜系数、峰态系数预先确定Hermite矩模型的变换公式和变换阶数。建立了非高斯过程峰值因子的概率分布表达式,明确了非高斯峰值因子与高斯峰值因子之间的一一对应关系。将非高斯极值概率分布及峰值因子计算方法应用于平屋盖局部风压峰值因子、风压系数极值的计算。结果表明:非高斯风压的峰值因子、风压系数极值的计算值的平均值与实测值的平均值吻合,风压系数极值的吻合程度优于峰值因子的吻合程度。(本文来源于《振动工程学报》期刊2016年03期）
李寿科,李寿英,陈政清,孙洪鑫[7]（2015）在《围护结构非高斯风压极值估计的改进Hermite峰值因子法》一文中研究指出为克服传统研究风压极值方法忽略带宽参数影响的不足和改进概率密度函数拟合效果,结合曲面拟合方法获得一种改进Hermite级数,提出了引入带宽参数的改进Hermite峰值因子法。采用改进Hermite峰值因子法和以往常用方法对开孔屋盖风压的峰值因子进行研究。结果表明:基于高斯分布的Davenport的峰值因子明显偏离非高斯峰值因子;忽略带宽参数的传统Hermite峰值因子法高估了风压的正负峰值因子;改进Hermite峰值因子法相应于传统Hermite方法和修正Hermite方法和Sadek-Simiu方法,估计的开孔屋盖风压的峰值因子最为安全准确,与观测峰值因子总体上最为接近。(本文来源于《建筑结构学报》期刊2015年04期）
田玉基,杨庆山[8]（2015）在《非高斯风压时程峰值因子的简化计算式》一文中研究指出采用Hermite矩模型可将非高斯时程表示为高斯时程的非线性函数,建立了非高斯时程和高斯时程之间的一一对应关系,也建立了非高斯峰值因子和高斯峰值因子之间的一一对应关系,为非高斯峰值因子、极值的计算奠定了理论基础。介绍了软化时程、硬化时程和偏斜时程的Hermite矩模型变换理论,明确了高阶矩模型的单调变换范围;在此基础上,研究了软化时程非高斯峰值因子简化计算式的理论误差。结果表明由简化计算式得到的非高斯峰值因子略大,其误差均小于20%。利用非高斯峰值因子的简化计算式,计算了平屋盖表面典型测压点的非高斯峰值因子和风压极值。分析结果表明:绝大多数测压时程样本属于软化时程,极少数样本属于硬化时程或偏斜时程;利用非高斯峰值因子的简化计算式,需要考虑测压时程的随机特性,取多个时程样本峰值因子的平均值作为非高斯峰值因子的代表值。(本文来源于《建筑结构学报》期刊2015年03期）
潘小涛,黄铭枫,楼文娟[9]（2014）在《复杂体型屋盖表面风压的高阶统计量与非高斯峰值因子》一文中研究指出该文研究了某站台结构刚性屋盖风洞实验中风压统计量对于数据时长的敏感性。采用不同时长的数据计算长时距脉动风压数据的偏度和峰度,结果表明高阶统计量具有非平稳特性,峰度的值受数据时长的变化影响显着。根据随机数据的峰度是否大于3,可以将其划分为软响应过程和硬响应过程。通过分析此建筑屋盖表面风压数据,发现屋盖表面存在峰度小于3的硬响应测点。而现有的峰值因子计算方法都没有具体探讨其对于这种峰度小于3的硬响应测点的适用性,该文将不同计算方法得到的软响应和硬响应峰值因子结果与标准统计方法计算值进行对比,进而判断各种方法的优劣性。结果表明非高斯峰值因子计算当中不宜引入峰度这个参数,TPP方法对于计算硬响应过程和软响应过程的非高斯峰值因子都有很好的适用性。(本文来源于《工程力学》期刊2014年10期）
赵澄澄[10]（2014）在《4G移动通信系统信号峰值因子减小技术及硬件实现》一文中研究指出近几年来，随着人们对信息传输数据越来越高的要求，需要更快、更可靠和更灵活的通信系统，正交频分复用(OFDM)这种多载波调制移动通信系统受到广泛关注。OFDM在频率选择性衰落信道中具有较好的抗多径效应能力，而且OFDM中子载波是相互正交的，比传统的频分复用系统更加有效地利用了频谱资源和减小了子载波之间的干扰，并且通过在OFDM符号中添加循环前缀能有效地消除码间干扰，极大地简化了接收端的均衡器，进一步通过组合多输入多输出(MIMO)原理，MIMO-OFDM能提供比单输入单输出(SISO)OFDM更快的数据传输速率。正是因为这些杰出的特性，OFDM现在被广泛应用于各种数据传输系统中，也被采纳作为物理层传输标准。然而，随着子载波增加，OFDM时域信号表现出具有较高的峰值因子(或者峰均比)。当OFDM信号通过功率放大器时，峰值信号将会被削峰，这会造成信号误码率增加，而且产生频谱扩散对邻近信道造成干扰。为了减小非线性失真需要有较大线性范围的功率放大器和较大动态范围的DA/AD转换器，这样不仅增加了硬件成本而且也减小了功放有效性，因此需要对OFDM信号进行峰值因子减小处理。本文主要研究了峰值因子减小技术及其FPGA实现。首先介绍了OFDM系统的历史和基本原理，然后分析了OFDM峰值因子减小技术的参数，接着阐述了各种峰值因子减小技术。本文余下部分利用凸优化理论提出了一个新的峰值因子减小方法，该方法利用信号分解理论对OFDM削峰信号进行分解，通过求解最小化误差向量幅度(EVM)优化模型去达到信号峰值因子减小目标。计算机仿真实验结果表明，新方法能有效降低信号峰值因子，性能上优越于传统的非优化建模方法，而且与已有的优化模型相比，新方法在减小计算复杂度的同时保持了已有优化模型性能。最后，本文在新方法的基础上提出了一个可实现的较低复杂度FPGA方案，并用基带LTE信号去测试算法性能，测试结果显示该设计方案能有效地降低原始信号峰值因子。(本文来源于《宁波大学》期刊2014-06-04）
峰值因子论文开题报告
（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：
对一矩形高层建筑进行刚性模型风洞测压试验。首先基于风压时程的3阶矩和4阶矩,对不同风向下,矩形高层建筑表面风压脉动的高斯区与非高斯区进行划分。结果表明,迎风面的非高斯区主要位于迎风边缘及角部。在侧风面,长边迎风时,非高斯区主要集中在迎风前缘附近;短边迎风时,非高斯区位于靠近背风边缘的旋涡再附区。其次,基于Hermite级数法和改进Hermite级数法,通过参数分析和脉动风压谱拟合,提出非高斯风压时程的峰值因子简化计算方法——叁参数Hermite级数法。最后,分别通过风压时程中的瞬时极值和风压时程的频数分布直方图验证了Hermite级数法、改进Hermite级数法和叁参数Hermite级数法的有效性与准确性。结果表明,与风压时程中瞬时极值所对应的峰值因子相比,Hermite级数法的计算结果则偏于保守,叁参数Hermite级数法、改进Hermite级数法的计算结果与其偏差率均小于10%。此外,叁参数Hermite级数法和改进Hermite级数法所给出的概率密度曲线基本重合,且与实际风压时程频数分布直方图的贴合程度较优,能够较为准确地反映实际风压时程的概率密度分布。
（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。
峰值因子论文参考文献
[1].宿常鹏,王雪梅,许哲,李骏霄,邱洪彬.多频正弦信号峰值因子最小化方法研究[J].中国测试.2019
[2].庄翔,董欣,郑毅敏,赵昕.矩形高层建筑非高斯风压时程峰值因子计算方法[J].工程力学.2017
[3].田玉基,杨庆山.围护结构非高斯风压峰值因子的概率分布模型对比分析[J].建筑结构学报.2016
[4].叶林,韩立国.基于峰值因子的鬼波压制方法[C].2016中国地球科学联合学术年会论文集（十四）——专题30：深部资源探测技术与矿集区立体探测、专题31：大型沉积盆地矿产资源综合勘查.2016
[5].叶林,韩立国,李洪建,张威,李宇.基于峰值因子最大化的鬼波压制方法[J].世界地质.2016
[6].李波,田玉基,杨庆山.非高斯风压时程的矩模型变换与峰值因子计算公式[J].振动工程学报.2016
[7].李寿科,李寿英,陈政清,孙洪鑫.围护结构非高斯风压极值估计的改进Hermite峰值因子法[J].建筑结构学报.2015
[8].田玉基,杨庆山.非高斯风压时程峰值因子的简化计算式[J].建筑结构学报.2015
[9].潘小涛,黄铭枫,楼文娟.复杂体型屋盖表面风压的高阶统计量与非高斯峰值因子[J].工程力学.2014
[10].赵澄澄.4G移动通信系统信号峰值因子减小技术及硬件实现[D].宁波大学.2014