导读:本文包含了改进的自相关论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:北斗,自相关函数,ASPeCT,捕获
改进的自相关论文文献综述
张鹏,张胜男,王存宝,李孟委,张晓峰[1]（2019）在《BOC信号自相关函数边峰消除方法改进和性能分析》一文中研究指出BOC调制信号自相关函数的多峰性会给信号捕获带来模糊影响,而传统自相关边峰消除技术需要计算BOC(n,n)的互相关函数和自相关函数,存在计算量大,软硬件实现复杂的缺点.本文对自相关边峰消除技术加以改进,只需进行自相关函数计算就可以实现正余弦BOC北斗信号的捕获.分析和实验结果表明,改进后的算法运算量低,采用所构造的函数捕获伪码相位的主峰和边峰的比值明显高于采用直接捕获伪码相位的主峰和边峰的比值,由1dB提升至12dB更容易准确捕获北斗微弱信号,验证了所构造的函数的有效性.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
严富成,程郁凡,陆炫宇,程文帝[2]（2019）在《基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究》一文中研究指出在非协作通信领域,传统的基于循环自相关的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号,不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性,针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号,也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明,对于无导频OFDM信号,改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级;同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响,可精确估计含导频OFDM信号的时间参数,具有很好的鲁棒性和应用价值。(本文来源于《信号处理》期刊2019年01期）
赵小强,张源峰[3]（2018）在《基于Harris自相关矩阵的迹和改进灰度值特征的高速匹配算法》一文中研究指出针对在图像匹配要求实时性较高的情况下匹配率低的问题,提出了一种基于Harris自相关矩阵的迹和改进灰度值特征的高速匹配算法.该算法首先根据像素点位于角点时Harris自相关矩阵的迹最大的特点,用Harris自相关矩阵的迹检测待匹配图像的子区域角点,避免计算Harris响应函数,提高了图像匹配的实时性;然后在子区域的角点基础上利用灰度值特征检测出最高阶特征点,在参考图像中检测出灰度值与子区域最高阶特征点灰度值相同的像素点,并计算这个像素点和最高阶特征点的灰度值与其邻域灰度值之和的比值,当比值相同时则这个像素点被定义为参考图像中的特征点;最后以子区域特征点为匹配依据将参考图像和待匹配图像进行匹配.该算法与SIFT算法、SURF算法的仿真结果表明,在实时性要求较高的情况下该算法可得到高匹配率.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2018年05期）
张晓威,吕倩倩,闫会敏,万旭[4]（2018）在《一种自相关矩阵改进的Pisarenko算法》一文中研究指出Pisarenko算法是通过N个采样数据估计一个平稳随机信号参数的算法.改进的Pisarenko算法在噪声环境下可以精确估计信号频率.该算法通过一个时域累积量等式选择适当的数量关系得到新的自相关矩阵,最后利用最小二乘法求解得到频率的估计值.该算法把频域中提取的信号转换到时域中求解,从而避免了经典Pisarenko算法由于对自相关矩阵进行降维,使用样本自相关函数少,影响最后频率估计精度的缺点.仿真实验结果表明,所提的算法能够有效提高频率估计值的精度,频率估计性能稳定.(本文来源于《数值计算与计算机应用》期刊2018年02期）
刘莹,赵彤洲,江逸琪,柴悦,李翔[5]（2018）在《基于自相关函数的钢琴乐音改进识别算法》一文中研究指出在传统叁电平削波结合自相关函数识别算法的基础上,经过准确的音频分割后,提出了帧移法提取乐音基音信号。该算法能在更精细尺度上寻找最大自相关函数,进而准确定位基音位置,较好地解决了传统算法中当乐音节奏较快时,无法区分半频和倍频对基音的影响,从而导致的识别率低的问题。实验表明,本算法对于节奏快慢不同的钢琴乐音的平均识别率约为83.0%,且快节奏乐音的识别率较传统算法高出20.2%,因此该方法对乐音识别尤其对快节奏乐音识别有显着效果。(本文来源于《武汉工程大学学报》期刊2018年02期）
魏兴龙,宋向东[6]（2018）在《基于二阶自相关过程残差控制图的改进》一文中研究指出本文将以AR(2)过程为例,将CUSUM和EWMA控制图的统计量相整合,提出改进MEC和MCE两种控制图,以平均运行链长(ARL)和额外平方损失(EQL)做为评价效率的重要指标。通过仿真分析去验证,新的控制图对于自相关模型发生均值漂移具有较好的检测效率.(本文来源于《价值工程》期刊2018年03期）
魏兴龙[7]（2017）在《二阶自相关MEC和MCE控制图改进》一文中研究指出随着市场经济竞争的日益激烈,怎样合理有效的控制生产成本,并且提升产品的质量变的尤其重要。控制图是用来控制统计过程的重要手段,其主要用于分析过程的稳定性,及时纠正过程中的异常因素,以便减少损失和降低成本。常规控制图的使用前提是过程观测值是彼此独立的,但是在实际生产过程中,自相关性是普遍存在的现象。可以通过计算残差序列来消除过程中存在的自相关性,进而建立残差控制图来监测平稳自相关过程发生的漂移现象。本文首先以AR(2)过程为例,将CUSUM和EWMA控制图的统计量相整合,提出MEC和MCE两种控制图的改进,以平均运行链长(ARL)和额外平方损失(EQL)作为评价效率的重要指标。通过仿真分析去验证,新的控制图对于自相关模型发生均值漂移具有较好的检测效率。其次,论文利用一个工业实例演示了如何检测自相关现象。利用文献收集的烧制陶瓷的炉子温度数据,利用R语言相关的包进行自相关的检验和拟合,对自相关过程拟合的效果较好。对比各类残差控制图和提出的改进的残差混合控制图,对比在受控和失控状态下控制效果。得出在受控状态下CUSUM控制图和MCE控制图效果最好,没有发现越出控制线的现象。在失控状态下MCE控制图更好一点,相对CUSUM控制图更早的发出报警。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-12-01）
陈藜藜,宋戈,邹朝晖,周浩,张旭[8]（2016）在《基于改进局部空间自相关分析的萝北县耕地保护分区》一文中研究指出本文通过结合耕地面积与距离修正反距离空间权重矩阵,首次构建改进的局部空间自相关分析方法,并运用空间计量模型的信息准则验证其合理性和可行性;以耕地质量指数为空间变量,运用改进的局部空间自相关分析法,分析黑龙江省萝北县不同类型耕地质量的空间聚集特征及空间关联结果,并据此提出详细的耕地保护分区方案。研究结果表明:(1)验证了改进的空间自相关分析方法的合理性和准确性;(2)不同类型耕地质量在空间分布上呈现相似的集聚性规律。正相关类型(HH型和LL型)多以带状或片区形式出现,聚集性较强;负相关类型(HL和LH型)无明显集中区域,面积较小,且零星分布;(3)将耕地保护划分为核心保护区、重点改良区、适度保护区和综合改良区4个一级类和11个二级类,并分别从耕地自然条件、利用水平和产出效益角度提出了相应的耕地保护措施。(本文来源于《资源科学》期刊2016年10期）
黄雄波[9]（2016）在《基于自相关函数的非平稳时序数据的辨识改进》一文中研究指出由于自相关函数刻画了时序数据在不同时刻取值的线性相关程度,故其在时序数据的统计分析中得到了广泛的应用。讨论了基于FFT变换的自相关函数计算原理,结合非平稳时序数据的辨识需求,基于自相关函数理论对趋势和周期成份的分离次序以及残留序列的随机类型识别等问题进行了深入分析,进一步提出了一种改进的非平稳时序数据的辨识算法。实验验证了改进算法的合理性和有效性。(本文来源于《微型机与应用》期刊2016年13期）
荀海潞[10]（2016）在《基于改进的BP神经网络在自相关过程控制中的应用》一文中研究指出当代产品竞争力的核心是产品质量。以计算机为辅助实现质量管理监控是工业生产的常用方法。其中常规控制图、CUSUM控制图和EWMA控制图是日前最为普遍的监控方法,其基本假设前提是观测值独立同分布。然而在连续性的生产过程中,大多采集到的数据都存在自相关性,继续使用常用的控制图进行监控将发出错误报警,造成大量损失。因此,使用正确的方法对自相关过程进行监控显得尤为重要。目前调整常规控制图控制限、残差控制图等方法用于监控自相关过程,但效果都不是特别理想。本文研究了使用具有模式识别功能的BP神经网络,此方法不会受到数据是否独立同分布的制约,可以直接使用训练好的网络对数据是否失控进行预测。但是,因为神经网络中的初始权值和阈值是随机分配的,在训练次数一定的条件下,初始权值和阈值直接影响到网络的训练结果。本文针对以上问题,主要做了以下几方面的工作:(1)在阐述了常用控制图和残差控制图的基本理论上,通过实验进一步分析了几种方法在监控自相关过程时的优缺点。(2)针对观测值自相关性对控制图识别能力的影响,研究了将BP神经网络用于监控自相关过程的方法步骤,包括训练数据的选取和网络结构的确定,并用实例验证了使用BP神经网络进行识别的可行性。(3)针对标准神经网络收敛慢的缺点,采用遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,且用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,使用优化后的BP神经网络进行监控可以大幅度提高网络预测的准确性,同时还提出了利用预测结果确定偏移点位置的方法。(4)通过数值实验,详细对比了几种监控自相关过程方法的识别能力,结果表明本文提出的方法具有更强的识别能力和更精准锁定偏移点失控点位置的能力。(本文来源于《长安大学》期刊2016-05-24）
改进的自相关论文开题报告
（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：
在非协作通信领域,传统的基于循环自相关的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号,不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性,针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号,也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明,对于无导频OFDM信号,改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级;同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响,可精确估计含导频OFDM信号的时间参数,具有很好的鲁棒性和应用价值。
（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。
改进的自相关论文参考文献
[1].张鹏,张胜男,王存宝,李孟委,张晓峰.BOC信号自相关函数边峰消除方法改进和性能分析[J].中北大学学报(自然科学版).2019
[2].严富成,程郁凡,陆炫宇,程文帝.基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究[J].信号处理.2019
[3].赵小强,张源峰.基于Harris自相关矩阵的迹和改进灰度值特征的高速匹配算法[J].兰州理工大学学报.2018
[4].张晓威,吕倩倩,闫会敏,万旭.一种自相关矩阵改进的Pisarenko算法[J].数值计算与计算机应用.2018
[5].刘莹,赵彤洲,江逸琪,柴悦,李翔.基于自相关函数的钢琴乐音改进识别算法[J].武汉工程大学学报.2018
[6].魏兴龙,宋向东.基于二阶自相关过程残差控制图的改进[J].价值工程.2018
[7].魏兴龙.二阶自相关MEC和MCE控制图改进[D].燕山大学.2017
[8].陈藜藜,宋戈,邹朝晖,周浩,张旭.基于改进局部空间自相关分析的萝北县耕地保护分区[J].资源科学.2016
[9].黄雄波.基于自相关函数的非平稳时序数据的辨识改进[J].微型机与应用.2016
[10].荀海潞.基于改进的BP神经网络在自相关过程控制中的应用[D].长安大学.2016