导读:本文包含了数据采样建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:声源识别,非共形面声全息,正则化,信息量建模
数据采样建模论文文献综述
马龙,吴新跃,郭文勇[1]（2011）在《非共形面声全息采样数据信息量建模与测点优化》一文中研究指出通过对比分析通信系统与非共形面声全息声源识别的各个环节的对应性,采用通信系统的信息论,建立了在有限测点和传声器精度条件下声场采样的多通道解耦高斯信道模型,利用信道传输率得到测点优化目标函数.针对目标函数全局极大值求解具有强非线性和常规解法容易陷入局部极值的特点,采用遗传算法进行目标函数极大值求解.通过实例优化提高了声源识别精度,结果表明,该优化方法可行,可靠.(本文来源于《湖北工业大学学报》期刊2011年03期）
蒋红霞[2]（2008）在《多率采样数据系统的建模与状态估计》一文中研究指出论文对多率采样数据系统的建模与状态估计展开了研究,这类系统广泛存在于工业生产过程中,因而其建模与状态估计算法的研究一直受人关注,这一研究既具有重要的理论意义,又具有潜在的应用价值.针对这类系统的建模理论与状态估计算法,查阅了大量文献,就双率系统及非均匀采样多率系统的建模和状态估计算法以及多输入多输出系统,多输入单输出系统,单输入多输出系统这叁类复杂系统的建模理论进行了深入的研究,取得了以下成果:1.针对简单双率系统(输出采样周期是输入刷新周期的整数倍),通过离散化方法,推导该类系统的状态空间模型.利用卡尔曼滤波原理,推导含有不相关噪声干扰时其状态估计算法,得到状态滤波方程.它的基本思想是通过极小化估计误差协方差矩阵,得到最优增益向量和协方差矩阵,从而使得估计的状态误差最小.2.针对一般双率系统(输出采样周期和输入刷新周期不满足整数倍),通过离散化方法,推导一般双率系统的状态空间模型.利用卡尔曼滤波原理推导含有相关噪声干扰时的状态估计算法.基本思想是将相关噪声系统模型等价转化为不相关噪声系统模型,通过极小化估计误差协方差矩阵,从而得到滤波方程.3.将状态估计算法应用到非均匀周期刷新-周期采样多率系统上,建立了非均匀多率采样数据系统的提升状态空间模型,借助于确定性系统观测器设计思想,利用卡尔曼滤波原理,通过极小化估计误差协方差矩阵,推导了观测方程中含有白噪声干扰时其状态估计算法,得到滤波方程.4.针对多率多变量系统(多输入多输出系统,多输入单输出系统,单输入多输出系统)每个输入通道的周期和输出通道的周期不相同,通过连续系统阶跃不变离散化方法,推导出多率多变量系统的提升状态空间模型.通过例子仿真,论文建立的多率系统模型及基于卡尔曼滤波思想的状态估计算法是有效的.(本文来源于《江南大学》期刊2008-12-01）
王新生,张华强,徐殿国[3]（2004）在《PWM DC-DC变换器的一种改进的采样数据建模和分析方法》一文中研究指出以连续导通电压型DC-DC变换器为例,分别给出了PWM变换器的闭环及其功率级的一种非线性和线性化的采样-数据模型,并推导了其中各种传递函数.仿真实例表明了该方法的精确性.(本文来源于《控制与决策》期刊2004年12期）
杨秀,陈陈[4]（2004）在《高压直流输电的采样数据动态建模》一文中研究指出传统的高压直流输电(HVDC)准稳态模型不能准确描述换流器开关电路的动态特性,故运用采样-数据建模方法建立了HVDC主电路在d-q参考坐标下的小信号线性化模型:每隔1/6工频周期对系统进行采样,并通过积分推导得出采样点之间的函数关系,对该函数进行线性化得到相应的小信号模型。与传统准稳态模型不同,该模型反映了换流器开关电路在工作点受到小扰动时的动态特性。通过时域仿真证明了该模型的准确性及其适用频率范围为0～3倍工频。将该模型用于次同步振荡(SSO)的特征值分析,并与传统的准稳态模型分析结果对比,证明HVDC准稳态模型适用于SSO分析。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2004年07期）
何炳蔚,林志航[5]（2002）在《基于曲率和给定精度的激光扫描数据自适应采样与建模技术》一文中研究指出分析并指出了现有提取曲面原始形状信息方法的缺陷,提出了一种从曲率和精度出发来对激光扫描线自适应采样的方法,并构建曲面模型技术,通过实例验证了这种方法的可行性。(本文来源于《机床与液压》期刊2002年02期）
鲁宏伟,吴雅,杨叔子[6]（1994）在《快速采样数据建模的最小二乘算法》一文中研究指出由于传统的ＡＲ模型不适于快速采样数据的建模，提出了基于增量差分算子建模的递推最小二乘算法，讨论了这种模型与相应连续模型的关系．数据仿真表明这种模型较之于ＡＲ模型有较好的适用性．(本文来源于《华中理工大学学报》期刊1994年07期）
数据采样建模论文开题报告
（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：
论文对多率采样数据系统的建模与状态估计展开了研究,这类系统广泛存在于工业生产过程中,因而其建模与状态估计算法的研究一直受人关注,这一研究既具有重要的理论意义,又具有潜在的应用价值.针对这类系统的建模理论与状态估计算法,查阅了大量文献,就双率系统及非均匀采样多率系统的建模和状态估计算法以及多输入多输出系统,多输入单输出系统,单输入多输出系统这叁类复杂系统的建模理论进行了深入的研究,取得了以下成果:1.针对简单双率系统(输出采样周期是输入刷新周期的整数倍),通过离散化方法,推导该类系统的状态空间模型.利用卡尔曼滤波原理,推导含有不相关噪声干扰时其状态估计算法,得到状态滤波方程.它的基本思想是通过极小化估计误差协方差矩阵,得到最优增益向量和协方差矩阵,从而使得估计的状态误差最小.2.针对一般双率系统(输出采样周期和输入刷新周期不满足整数倍),通过离散化方法,推导一般双率系统的状态空间模型.利用卡尔曼滤波原理推导含有相关噪声干扰时的状态估计算法.基本思想是将相关噪声系统模型等价转化为不相关噪声系统模型,通过极小化估计误差协方差矩阵,从而得到滤波方程.3.将状态估计算法应用到非均匀周期刷新-周期采样多率系统上,建立了非均匀多率采样数据系统的提升状态空间模型,借助于确定性系统观测器设计思想,利用卡尔曼滤波原理,通过极小化估计误差协方差矩阵,推导了观测方程中含有白噪声干扰时其状态估计算法,得到滤波方程.4.针对多率多变量系统(多输入多输出系统,多输入单输出系统,单输入多输出系统)每个输入通道的周期和输出通道的周期不相同,通过连续系统阶跃不变离散化方法,推导出多率多变量系统的提升状态空间模型.通过例子仿真,论文建立的多率系统模型及基于卡尔曼滤波思想的状态估计算法是有效的.
（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。
数据采样建模论文参考文献
[1].马龙,吴新跃,郭文勇.非共形面声全息采样数据信息量建模与测点优化[J].湖北工业大学学报.2011
[2].蒋红霞.多率采样数据系统的建模与状态估计[D].江南大学.2008
[3].王新生,张华强,徐殿国.PWMDC-DC变换器的一种改进的采样数据建模和分析方法[J].控制与决策.2004
[4].杨秀,陈陈.高压直流输电的采样数据动态建模[J].中国电机工程学报.2004
[5].何炳蔚,林志航.基于曲率和给定精度的激光扫描数据自适应采样与建模技术[J].机床与液压.2002
[6].鲁宏伟,吴雅,杨叔子.快速采样数据建模的最小二乘算法[J].华中理工大学学报.1994