导读:本文包含了位置不变论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:扫频光学相干层析,超广角,眼底成像,光学设计
位置不变论文文献综述
汤剑宇,王颖奇,霍力[1]（2019）在《一种可实现入瞳位置不变的超广角扫频光相干层析成像系统》一文中研究指出报道了一种可实现入瞳位置不变的超广角扫频光相干层析成像(OCT)系统,对成像系统的样品臂进行了建模和光学仿真,证实其可行性和有效性。设计并展示了一个超广角OCT成像系统,在仅改变振镜位置及透镜间距的情况下,实现了超过40°的眼底单次超大角度扫描,单次横向扫描范围覆盖眼底Ⅰ区,有效增加了OCT单次扫描的成像范围。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年04期）
张砥[2]（2019）在《“把位置站正”见证共产党人不变初心》一文中研究指出什么是共产党员的位置？怎样才算把位置“站”正？张富清以自己的大写人生作出了回答。在即将开展的“不忘初心、牢记使命”主题教育中，广大党员干部都应当进一步把党性修养正一正、把党员义务理一理，对标一代代优秀共产党员，以红色基因标定更多人精神新的维度。(本文来源于《北京日报》期刊2019-05-31）
刘维奇,梁珊珊[3]（2018）在《一类新的位置不变极值指数估计》一文中研究指出重尾分布可以很好地解释资产价格,收入分配,水文地质,社交媒体等经济,自然与社会现象,准确估计极值指数成为重尾分布应用的关键技术,1975年Hill估计的提出开辟了极值指数估计的先河,直到今天极值指数的估计仍是重尾建模的重点.为克服已有估计中存在的位置变化和渐近性的不足,借用统计量M_n~((α))(k_0,k)的渐近展式提出了一类新的位置不变极值指数估计(NLIE),在二阶正则变化条件下研究了其渐近展式以及阈值的最优选取,通过Monte-Carlo对NLIE与Fraga Alves所提的经典位置不变估计量γ_n~H(k_0,k)进行了模拟比较.结果表明,NLIE的效果更好.(本文来源于《高校应用数学学报A辑》期刊2018年02期）
梁珊珊[4]（2018）在《一类概括化的位置不变Hill型估计》一文中研究指出极值理论(EVT)被广泛应用到小概率事件的分析中,尖峰厚尾的特征在金融时间序列的数据中表现突出,直观来讲,就是数据出现在极端值的概率比正态分布更大一些,极值理论对此类现象的解释具有明显的优势。时至今日,极值理论的适用领域得到了扩充,己被广泛应用于自然、经济金融、保险、通信等领域,围绕极值理论展开的研究不计其数,相应的极值指数估计得到了学者们的密切关注。文章开篇引出了极值理论的研究进展,简洁回顾了极值理论的基本知识、研究意义和一些常见的极值指数估计,还给出了重尾分布的几种定义及正则变化各阶条件;然后,基于统计量Mn(α)(k0,k)的收敛性及渐近展式,提出了一类概括化的位置不变Hill型估计一GLIHE,在正则变化二阶条件下证明了该估计的相合性,研究了其渐近正态性;接着在均方误差的意义下讨论了阈值K0的最优选取,同时利用相对渐近效法则分析了调谐参数α的选取方法;最后,以叁类不同的重尾分布为模型,利用Monte-Carlo技术进行模拟,作出了新估计量和Fraga Alve.s的经典位置不变估计量γnH(k0,k)的均值和均方误差的模拟图像。结果表明,文章所提的估计量比锯γnH(k0,k)更加有效。(本文来源于《山西大学》期刊2018-06-01）
刘维奇,梁珊珊,李彤彤[5]（2018）在《一类概括化的位置不变Hill型估计》一文中研究指出受已有估计的启发,借用统计量的渐近展式提出了一类概括化的位置不变Hill型估计(GLIHE),并在适当的二阶正则变化条件下研究了其渐近性质,讨论了阈值的最优选取,最后用Monte-Carlo模拟说明新估计的有效性。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
李彤彤[6]（2017）在《基于Hill估计的一类位置不变重尾指数估计》一文中研究指出许多实证研究表明,生活中不满足正态分布的事件呈现出多样性,但它们却能被重尾分布很好的表述,例如:数理统计学、地理学、气象学、保险和风险理论等,为了深入了解这些现象背后所蕴含的规律性,首先需要对重尾指数进行估计,这对风险规避和预测具有很重要的实用价值,近些年重尾指数估计的有效性、稳健性也变得越来越重要。本文在极值理论和重尾分布的理论基础上,介绍了几类重尾指数的经典估计,然后给出了一类位置不变的Hill型重尾指数估计以及相关性质,与此同时,通过统计量M_n~(a)(k_0,k)的渐近展开式,文章提出一种新的位置不变的极值指数估计量(?)_n~(1)(k_0,k,a),该估计量引入了调谐参数a,并以二阶正则变换为前提条件,推导了上述估计量的渐近分布性质,同时提出一种门限0k的最优选择方法。最后,从相对渐近效的角度控制调谐参数a,它确保我们得到一个主成分偏差接近于零的估计,接着利用Monte-Carlo方法进行了模拟分析,对新提出的估计量(?)_n~(1)(k_0,k,a)与Fraga Alves提供的估计量(?)_n~(1)(k_0,k,a)进行分析比较,利用叁种不同的分布函数Fréchet,Pareto和Burr分布,从均值和均方误差的角度,来评价估计量的优劣程度。结果表明,本文提出的估计量(?)_n~(1)(k_0,k,a)表现更好。(本文来源于《山西大学》期刊2017-06-01）
张丹青[7]（2014）在《一类概括化位置不变重尾指数估计》一文中研究指出由于对极端现象与事件的关注,具有尖峰厚尾特征的重尾现象出现在越来越多的领域如,金融学,保险业,计算机科学,水文学以及气象学等,为了了解尾部的全部信息,故对重尾指数,γ的估计也就成了重中之重。本文首先叙述了重尾现象及其理论基础,并阐明重尾指数的常用经典方法。根据估计量γn(α)(k)和统计量Mn(α)(k0,k),本文提出一类概括化位置不变的重尾指数估计,在极值理论的二阶条件下,讨论新估计量的相合性与渐进正态性,及其关于α的均方误差。最后,在叁种不同的分布函数Frechet,Burr和Pareto模型下,分别模拟比较位置不变Hill估计,矩估计,新估计的均值与均方误差,新估计的模拟效果更好。(本文来源于《山西大学》期刊2014-06-01）
刘维奇,张丹青[8]（2014）在《一类概括化位置不变重尾指数估计》一文中研究指出根据估计量γ(α)n(k)和统计量M(α)n(k0,k),提出一类概括化位置不变的重尾指数估计,在极值理论的二阶条件下,讨论新估计量的相合性与渐近正态性,及其关于α的均方误差。最后,在叁种不同的分布函数下,分别模拟比较位置不变Hill估计,矩估计,新估计的均值与均方误差,新估计的模拟效果最好。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
张青年[9]（2014）在《保持参考图位置不变的图形边线捕捉调整方法》一文中研究指出针对调整图边线与容差内的参考图边线不一致的问题,提出了一种保持参考图位置不变的图形边线捕捉调整方法。该方法依据参考边的结点位置,在调整边上插入附加结点,并将调整边上的原有结点和附加结点捕捉到容差内的参考边,最后通过结点次序调整消除结点捕捉引起的线自相交错误。实验表明,该方法消除了调整图边线与参考图边线之间容差内的不一致,并且改正后的调整图边线无自相交问题。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2014年03期）
张丹青[10]（2013）在《一类位置不变重尾指数估计的渐进性质》一文中研究指出基于统计量Mn(α)(k0,k),提出一类新的位置不变重尾指数估计,并在极值理论一,二阶正则变化条件下,研究了其相合性与渐进正态性.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
位置不变论文开题报告
（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：
什么是共产党员的位置？怎样才算把位置“站”正？张富清以自己的大写人生作出了回答。在即将开展的“不忘初心、牢记使命”主题教育中，广大党员干部都应当进一步把党性修养正一正、把党员义务理一理，对标一代代优秀共产党员，以红色基因标定更多人精神新的维度。
（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。
位置不变论文参考文献
[1].汤剑宇,王颖奇,霍力.一种可实现入瞳位置不变的超广角扫频光相干层析成像系统[J].半导体光电.2019
[2].张砥.“把位置站正”见证共产党人不变初心[N].北京日报.2019
[3].刘维奇,梁珊珊.一类新的位置不变极值指数估计[J].高校应用数学学报A辑.2018
[4].梁珊珊.一类概括化的位置不变Hill型估计[D].山西大学.2018
[5].刘维奇,梁珊珊,李彤彤.一类概括化的位置不变Hill型估计[J].山西大学学报(自然科学版).2018
[6].李彤彤.基于Hill估计的一类位置不变重尾指数估计[D].山西大学.2017
[7].张丹青.一类概括化位置不变重尾指数估计[D].山西大学.2014
[8].刘维奇,张丹青.一类概括化位置不变重尾指数估计[J].山西大学学报(自然科学版).2014
[9].张青年.保持参考图位置不变的图形边线捕捉调整方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2014
[10].张丹青.一类位置不变重尾指数估计的渐进性质[J].太原师范学院学报(自然科学版).2013