导读:本文包含了量化变换论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:混合式教学,教学实践,学习效果,深度学习
量化变换论文文献综述
高彦伟,宋东哲[1]（2019）在《在线开放课程《复变函数与积分变换》混合式教学学习评价的量化研究》一文中研究指出在线教学的交互行为对课程质量有重要影响,但是对学习效果的影响缺乏实证量化研究。本研究以工程数学《复变函数与积分变换》在线开放课程建设、教学活动和学习实践为研究对象,依据教学活动一周期后所统计的数据,利用统计学方法从教学实践开展、学习者学习体验、学习效果评价等方面进行量化研究,分析在线课程教学对学习者学习效果的影响。研究结果表明,参加混合式学习的学习者比传统课堂学习的学习者在成绩上有显着提高;参加混合式学习的学习者成绩与参与在线学习活动的程度具有显着的相关性。在线课程教学和混合式学习对提高学习者学习效果和成绩具有显着的作用。(本文来源于《吉林工程技术师范学院学报》期刊2019年10期）
袁钱图,邵丽萍,白忠臣[2]（2019）在《傅里叶变换红外光谱仪量化误差仿真分析》一文中研究指出分析了数模转换器的量化误差对傅里叶变换红外光谱精度的影响。采用积分转离散求和的方法对干涉图进行建模仿真分析。将干涉图信号经过8位、12位、16位以及20位数模转换器转换之后进行快速傅里叶变换,最后解谱光谱数据。同时,也定量比较了不同位数的数模转换器的光谱图相较于原始光谱图的偏离程度,以及在吸收峰位置分析量化误差对光谱图偏移的影响。结果表明,20位数模转换器的平均偏离误差为1.884 97,且该模型可作为由量化误差引起相关误差的修正算法的理论依据。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
李建闽,林海军,梁成斌,滕召胜,成达[3]（2019）在《基于双分辨率S变换和学习向量量化神经网络的电能质量扰动检测方法》一文中研究指出随着实际电网中非线性负荷以及冲击性负荷的不断增加,电能质量问题日趋严重。实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。为此,提出一种基于双分辨率S变换和学习向量量化(LVQ)神经网络的电能质量扰动信号检测方法。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经网络对扰动信号进行分类识别。仿真和实际测试结果表明,该文提出的基于双分辨率S变换和LVQ神经网络的电能质量扰动检测算法具有训练速度快、分类准确率高、适合嵌入式实现等优点。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年16期）
齐祥会[4]（2018）在《基于小波包变换的量化择时策略的研究》一文中研究指出股票市场是一个受到政治、经济、投资者心理等因素影响的复杂非线性系统,其股价变动往往是非平稳、扰动非高斯白噪声的时间序列,因此运用传统方法很难进行消噪和预测。小波分析是一种高性能的信号分析方法,是根据时-域局部化的要求发展起来的,有自适应特性,被誉为数学显微镜,具有优良的去噪能力和时-频局部化分析的功能,特别适合非平稳非线性信号的处理,广泛应用于信号处理、图像压缩和语音分析等众多领域,对非平稳时间序列具有良好分析能力。本文在研究背景及相关文献梳理的基础上,按照提出研究假设-数据搜集处理-仿真模拟实验进行论证的思路,采用计算机仿真模拟实验的方法,以上证综指一个完整涨跌周期的收盘价作为样本数据,对股价信号进行小波包变换分析其在股票市场中的应用。首先,本文选择Symlets小波族中具有四阶消失矩的“S4”对称性小波基对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,研究了小波包变换消噪的显着性和有效性;其次,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势且不具滞后性的特点,本文通过提取不同层次分解水平的低频分量,对传统均线策略进行改进分析,并对该策略和传统均线策略分别进行仿真模拟实验,研究了小波量化策略的优越性和适用性;最后,本文还针对小波策略的某些不足之处进行了优化和改进分析,研究了优化策略的实用性和可靠性。研究表明:(1)经小波包变换消噪后的原始信号能显着降低噪声,比起传统小波消噪和非抽样小波消噪,小波包消噪信噪比更高,均方误差更小,具有更好的消噪效果,从而能显着滤掉市场噪声和随机性干扰(2)通过提取消噪后的有效信号的低频分量构建的仿真模拟交易实验,结果证明了在同等风险水平的情况下,小波量化策略在提示基本和次级趋势买卖信号的同时可以缩短交易信号的滞后性,具有更好的投资表现。(3)通过参数优化、仓位控制及止损设置以后,该策略绩效有更加明显的提升。本文研究结果具有一定的理论意义和实践意义,显示出小波分析在非平稳金融时间序列中的应用价值,从而推动了该研究成果应用到投资实践中。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
周晓克[5]（2018）在《基于经验小波变换和学习矢量量化神经网络的输电线路故障分类》一文中研究指出随着特高压电网的建设规模不断扩大,我国的电力系统迈向了远距离、大容量低损耗的输电模式,给社会生产和人民生活带来了巨大的经济效益。随着输电电压等级的逐步提高以及电网结构日趋复杂,对现代电力系统运行的安全稳定性提出了更高的要求。输电线路作为电力网络传输的载体,是电力系统中的重要组成部分,一旦发生短路故障,将会给国民经济和人民生活带来巨大损失。因此,建立一种行之有效的输电线路故障检测及分类模型,对于确保电力系统稳定运行有重要的现实意义。本文将输电线路发生故障时的暂态电流作为研究对象,并在结合信号处理技术和人工智能算法的基础上,提出了一种基于经验小波变换和学习矢量量化神经网络的输电线路故障分类方法。具体研究内容如下:采取经验小波变换提取暂态电流故障特征。传统的信号处理技术都有一定的局限性,而经验小波变换能自适应地分解信号,并通过仿真分析,验证了经验小波变换可以有效地抑制经验模态分解出现的模态混迭现象,能够准确地分析暂态电流的故障信息。根据经验小波变换理论,研究并建立了叁种基于输电线路暂态电流的故障特征提取方法,分别从信号的频域和时频域角度出发,有效准确地分析出故障信息并对其进行归一化处理,最终得到了32维的故障特征向量,真实的反映了暂态电流的故障特性。选用基于蜂群算法优化的学习矢量量化神经网络作为输电线路故障分类器。通过引入蜂群算法,改善了学习矢量量化神经网络对初值敏感的缺陷,提升了故障分类器的分类性能。利用Matlab建立了500kV超高压输电线路仿真模型,将大量的样本数据用以训练神经网络分类器,通过训练完毕的故障分类模型对故障数据进行识别,最后仿真结果表明了该输电线路故障分类模型的有效性。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
董新锋,董新科,胡建勇[6]（2018）在《一类轻量化线性MDS变换的设计与分析》一文中研究指出线性MDS变换是对称密码算法的主要扩散部件,具有最优的分支数。提出了一类基于循环移位和异或运算的轻量化线性MDS变换的最简形式和构造方法,给出了该类线性MDS变换的计数结果和相应实例,从而为实际应用中的密码算法设计提供大量轻量化的扩散部件。此外,通过与公开算法中扩散部件的比较分析,说明提出的最简形式线性MDS变换具有时延低、运算快、计算资源小等特性,可以满足移动互联网、物联网中诸多资源受限应用场景下的密码算法扩散部件的设计要求。(本文来源于《通信技术》期刊2018年03期）
刘长昊[7]（2017）在《基于HEVC的变换量化以及数据存储模块的VLSI结构设计》一文中研究指出HEVC作为新一代视频压缩标准,在主流的混合编码框架基础上,引入了许多新的编码技术,从而极大的提高了视频编码效率,其压缩性能相比于目前普遍应用的H.264/AVC标准约提升了一倍,可以更好的适应高清、超高清视频的编码与传输。然而,HEVC标准在提升编码性能的同时,也增加了编码的计算复杂度,使得编码器在实现过程中的硬件开销急剧增大。作为HEVC标准中关键的两个环节,DCT变换与量化计算最为复杂,占据了整个编码器大量的硬件开销。硬件开销主要来自两个方面:其一是HEVC支持最大为32?32大小的TU块划分,随着TU尺寸的增大,DCT变换的计算复杂度也相应提高,从而使得硬件开销大大增加;其二是TU尺寸的增大使得编码过程中对中间数据的存储需要消耗更多的存储单元,比如,量化后的变换系数在进行熵编码之前需要进行存储,由预测像素与重建残差计算所得重建像素也需要存储。本文针对4K,60fps的高清视频的编码,从减小硬件开销的角度,对HEVC中DCT变换与量化提出了一种基于16并行度流水线的结构设计。该结构设计主要从以下两个方面展开:一、根据蝶形变换的原理,较大尺寸的DCT变换结构可以复用较小尺寸的DCT变换结构,再利用加法树的方法,将乘法运算转换成加法与位移运算,并用寄存器存储中间计算结果,这一设计方法不仅减小了计算复杂度,也较大程度降低了硬件开销;二、DCT变换使用SRAM代替寄存器完成中间数据存储与转置操作,虽然SRAM地址控制较为复杂,但这一设计进一步减小了存储硬件开销。在实现变换与量化的硬件结构设计之后,本文针对与变换量化相关数据的存储,进一步完成了结构优化设计。该优化设计主要从以下叁个方面展开:一、利用基于SRAM的Ping-Pang存储结构,对量化与率失真决策算术编码模块之间的数据存储进行优化,不仅方便后续模块的计算,同时也降低了存储开销;二、利用SRAM完成量化与CABAC模块之间的存储结构设计,避免了编码过程中变换与量化的重复计算,减小了整个编码器硬件开销,同时基于代价计算周期对存储结构进行了优化;叁、使用“L”型存储结构代替正方形的存储结构,对预测块重建像素的存储进行了简化,进一步减小了存储开销。实验结果表明,本论文所实现的16并行度的DCT变换硬件结构,不仅满足了4K,60fps的高清视频编码的处理速度要求,而且相比于现有相同并行度的硬件结构,减少了约35%的硬件开销。同时本论文所设计的叁种数据存储结构也大大降低了整个编码器的存储硬件开销。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
魏军[8]（2016）在《量化投资不惧牛熊变换》一文中研究指出2016年上半年量化对冲产品在艰难中一路前行：股指期货市场成交量缩减，日内交易手续费大幅提高，A股年化波动率也下降至10%左右。不过，8月以来开始出现积极变化：期货市场负基差水平收窄，股市波动性提高，投资者风险偏好提升，给量化对冲类产品带来新的收益来源。(本文来源于《中国证券报》期刊2016-11-28）
李光磊[9]（2016）在《中银量化精选基金发行》一文中研究指出本报讯 李光磊报道 进入四季度以来，A股依然维持窄幅振荡格局，多空双方在3100点附近展开拉锯战。受此影响，权益类基金表现平平，而量化基金凭借其系统性、纪律性、准确性、分散化的投资优势，业绩大幅领先于其他基金产品，成为振荡市中投资者的优选对象。据悉，(本文来源于《金融时报》期刊2016-11-11）
程格平,胡春阳,文松,宁彬[10]（2016）在《基于扩展变换的自适应量化指纹算法》一文中研究指出在数字指纹中,将视觉模型应用于抖动调制(DM)量化算法能够有效改善指纹图像的视觉失真,但指纹检测器并不能准确提取指纹。结合改进的视觉模型和扩展变换抖动调制方法(STDM),提出基于扩展变换的自适应量化指纹算法,以提高指纹系统的整体性能。实验结果表明,与采用视觉模型的抖动调制算法相比,基于提出算法的指纹系统具有更好的抗共谋性能和视觉保真度。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2016年07期）
量化变换论文开题报告
（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：
分析了数模转换器的量化误差对傅里叶变换红外光谱精度的影响。采用积分转离散求和的方法对干涉图进行建模仿真分析。将干涉图信号经过8位、12位、16位以及20位数模转换器转换之后进行快速傅里叶变换,最后解谱光谱数据。同时,也定量比较了不同位数的数模转换器的光谱图相较于原始光谱图的偏离程度,以及在吸收峰位置分析量化误差对光谱图偏移的影响。结果表明,20位数模转换器的平均偏离误差为1.884 97,且该模型可作为由量化误差引起相关误差的修正算法的理论依据。
（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。
量化变换论文参考文献
[1].高彦伟,宋东哲.在线开放课程《复变函数与积分变换》混合式教学学习评价的量化研究[J].吉林工程技术师范学院学报.2019
[2].袁钱图,邵丽萍,白忠臣.傅里叶变换红外光谱仪量化误差仿真分析[J].智能计算机与应用.2019
[3].李建闽,林海军,梁成斌,滕召胜,成达.基于双分辨率S变换和学习向量量化神经网络的电能质量扰动检测方法[J].电工技术学报.2019
[4].齐祥会.基于小波包变换的量化择时策略的研究[D].西北大学.2018
[5].周晓克.基于经验小波变换和学习矢量量化神经网络的输电线路故障分类[D].燕山大学.2018
[6].董新锋,董新科,胡建勇.一类轻量化线性MDS变换的设计与分析[J].通信技术.2018
[7].刘长昊.基于HEVC的变换量化以及数据存储模块的VLSI结构设计[D].西安电子科技大学.2017
[8].魏军.量化投资不惧牛熊变换[N].中国证券报.2016
[9].李光磊.中银量化精选基金发行[N].金融时报.2016
[10].程格平,胡春阳,文松,宁彬.基于扩展变换的自适应量化指纹算法[J].计算机应用与软件.2016