基于TTBiGRUA的碳价预测研究

1

作者 姚远 李晨硕 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期467-477,共11页

碳价格具有非线性、非平稳等复杂特征,其预测颇具挑战性.为了提高预测精度,提出一种结合时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)、双向门控循环单元(Bidirectional... 碳价格具有非线性、非平稳等复杂特征,其预测颇具挑战性.为了提高预测精度,提出一种结合时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)、样本熵(Sample Entropy,SE)、双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和差分整合移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)的碳价预测模型TTBiGRUA.首先,通过TVFEMD将碳价格分解为不同频率的模态分量.其次,利用样本熵评估各分量复杂度,并采用K-means算法进行重构.随后,对重构后波动性最强的模态分量运用TVFEMD二次分解,以进一步提取特征并减少模态混叠.根据样本熵划分高频分量和低频分量.高频分量由BiGRU预测,低频分量则由ARIMA预测,最后将分量预测结果叠加得到碳价格最终预测结果.应用广东和湖北碳市场的实际碳价数据,使用5个评价指标和Diebold Mariano(DM)检验评估模型预测的有效性和鲁棒性.结果表明,所提出模型预测精度优于其他基准对比模型. 展开更多

关键词 碳价格预测 二次分解 时变滤波经验模态分解 样本熵 双向门控循环单元 差分整合移动平均自回归

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基于TVAR-HMM的滚动轴承故障诊断 被引量：11

2

作者 王国锋 李玉波 +2 位作者 秦旭达 喻秀 李启铭 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期168-173,共6页

针对工况条件下轴承故障振动信号的非平稳特性,分析时变自回归与隐马尔科夫模型的特点,提出了一种基于时变自回归和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法.振动信号经时变自回归建模后,得到时频分辨率较高、无交叉干扰项的时频谱,基于... 针对工况条件下轴承故障振动信号的非平稳特性,分析时变自回归与隐马尔科夫模型的特点,提出了一种基于时变自回归和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法.振动信号经时变自回归建模后,得到时频分辨率较高、无交叉干扰项的时频谱,基于能量法对时频谱进行特征提取,然后利用隐马尔科夫模型对故障特征统计分类,实现对轴承故障的诊断.轴承信号分析表明,TVAR建模可以有效地提取信号中的故障特征,结合隐马尔科夫模型的动态统计特性可智能识别轴承故障类型,得到良好的诊断效果. 展开更多

关键词 时变自回归 隐马尔科夫模型 谱估计 故障诊断

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TVAR在非平稳工况转子故障诊断中的应用 被引量：5

3

作者 熊国良 张龙 陈慧 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2007年第2期108-111,共4页

研究了基于BP网络(ANN)的时变参数自回归模型(TVAR)及其在非平稳工况旋转机械故障诊断中的应用。首先提出了一种基于BP算法的TVAR参数辨识方法,然后利用TVAR方法对一非线性调频仿真信号进行时频分析,并与典型时频分析方法短时傅里叶变换... 研究了基于BP网络(ANN)的时变参数自回归模型(TVAR)及其在非平稳工况旋转机械故障诊断中的应用。首先提出了一种基于BP算法的TVAR参数辨识方法,然后利用TVAR方法对一非线性调频仿真信号进行时频分析,并与典型时频分析方法短时傅里叶变换(STFT)及Choi-Williams分布(CWD)的分析结果进行比较。结果表明,TVAR方法具有时频分辨率高、无交叉干扰项及计算速度快等优点。最后利用TVAR方法分析了转子启动过程正常及故障工况下转子实验台的非平稳振动信号。研究表明,TVAR不但能够有效地分析非平稳振动信号,而且具有较强的故障特征提取和抗噪声能力,是在时频域上进行故障诊断的有效方法。 展开更多

关键词 时变参数自回归模型 非平稳信号 故障诊断 时频分析

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基于高斯粒子滤波器和TVAR模型的语音增强技术 被引量：3

4

作者 朱志宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1903-1907,共5页

为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(G... 为了提高对时变自回归(TVAR)模型参数的估计精度,改善语音信号增强效果,通过将TVAR模型的参数转换为格型滤波器的反射系数,给出了一种判断模型稳定性的简单方法。将TVAR模型的信号和反射系数矢量增广为状态矢量后,应用高斯粒子滤波器(GPF)估计TVAR的模型参数,构造了语音增强算法。通过蒙特卡洛仿真实验比较了扩展卡尔曼滤波器(EKF)、标准粒子滤波器(PF)和GPF的语音增强效果,结果表明本文提出的TVAR模型能较好地描述语音信号的变化特性;PF比传统的卡尔曼滤波具有更好的滤波能力,而GPF能够在一定程度上克服粒子的退化现象,具有比标准PF更强的估计TVAR模型参数的能力,从而获得了更好的语音增强和去噪效果。 展开更多

关键词 语音增强 时变自回归(tvar)模型 粒子滤波器 高斯粒子滤波 扩展卡尔曼滤波器

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小波基TVAR建模时频分析及在故障诊断中的应用

5

作者 王胜春 韩捷 +1 位作者 李剑峰 李志农 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期815-818,共4页

研究了非平稳信号的时变自回归建模方法,提出了应用小波基函数将非平稳时变参数的辨识转化为线性时不变问题的辨识,在此基础上,应用带遗忘因子的递归最小二乘算法进行参数估计,实现了信号的自适应时频分析。通过仿真算例将该法与短时傅... 研究了非平稳信号的时变自回归建模方法,提出了应用小波基函数将非平稳时变参数的辨识转化为线性时不变问题的辨识,在此基础上,应用带遗忘因子的递归最小二乘算法进行参数估计,实现了信号的自适应时频分析。通过仿真算例将该法与短时傅里叶变换、Wigner分布的结果相比较,验证了该方法时频分辨率高的优越性。最后,将该方法应用于轴承的故障诊断,结果表明,该方法用于故障诊断的特征提取是有效的。 展开更多

关键词 时变自回归模型 小波基 参数估计 时频分析 故障诊断

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基于聚类求解TVAR模型的目标微多普勒分析 被引量：1

6

作者 禄晓飞 靳硕静 +1 位作者 洪灵 戴奉周 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期660-668,共9页

现有时频分析方法对目标进行微多普勒分析时的时频分辨率不足。针对该问题,提出了基于聚类先验求解前后向时变自回归(time-varying autoregressive,TVAR)模型的时频分析算法,来进行空间锥体目标的微多普勒分析。使用基于扩展块稀疏贝叶... 现有时频分析方法对目标进行微多普勒分析时的时频分辨率不足。针对该问题,提出了基于聚类先验求解前后向时变自回归(time-varying autoregressive,TVAR)模型的时频分析算法,来进行空间锥体目标的微多普勒分析。使用基于扩展块稀疏贝叶斯学习(extended block sparse Bayesian learning,EBSBL)的改进算法对TVAR模型的时不变块稀疏系数采用了聚类结构的先验,通过适当处理邻域的超参数来促进相邻稀疏系数之间的相关性,并结合刚体目标的时不变块稀疏系数的块边界已知的先验信息来求解时不变系数。电磁仿真和实测数据实验结果表明,所提算法在微多普勒分析时能够得到较传统方法更高的时频分辨率,时频聚集性更高,并且抗噪声性能较好。 展开更多

关键词 微多普勒分析 前后向时变自回归模型 块稀疏 聚类结构先验

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时变参数模型及其在非平稳振动分析中的应用 被引量：9

7

作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期49-53,共5页

对时变参数模型TVAR(Tim e-varying Autoregressive Model)进行了研究,并将其应用于转子实验台非平稳振动信号的分析。TVAR是模型参数随信号统计特性而变化的变参数AR(Autoregressive Model)模型,适用于分析非平稳信号。利用TVAR对调频... 对时变参数模型TVAR(Tim e-varying Autoregressive Model)进行了研究,并将其应用于转子实验台非平稳振动信号的分析。TVAR是模型参数随信号统计特性而变化的变参数AR(Autoregressive Model)模型,适用于分析非平稳信号。利用TVAR对调频仿真信号进行分析并与典型时频分析方法进行比较,结果表明TVAR具有时频分辨率高、无交叉干扰项以及对噪声不敏感等优点。基于TVAR分析了转子实验台正常及故障工况下连续变速过程中采集的振动信号,实验表明TVAR能够有效地分析非平稳振动信号,并具有较强的信号特征提取能力,为非平稳工况下转子故障诊断及模态分析等提供了一种有效的分析方法。 展开更多

关键词 时变参数模型 tvar 非平稳信号 故障诊断

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非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用 被引量：6

8

作者 王国锋 罗志高 +2 位作者 秦旭达 冷永刚 常乐 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期558-562,共5页

基于时变自回归(TVAR)方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数.通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快.在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP... 基于时变自回归(TVAR)方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数.通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快.在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取.分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断. 展开更多

关键词 时变自回归 非平稳信号 谱估计 神经网络

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基于时变自回归模型与支持向量机的旋转机械故障诊断方法 被引量：23

9

作者 张龙 熊国良 +2 位作者 柳和生 邹慧君 陈慧 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期99-103,共5页

旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及... 旋转机械如电机振动信号普遍存在非平稳性,同时对于某台设备已有的故障样本往往非常有限的。针对这些问题,提出一种基于时变参数自回归模型和支持向量机相结合的旋转机械故障诊断方法。首先通过对振动信号建立TVAR模型,提取模型系数及残差的方差作为信号特征,然后利用SVM对信号进行分类,继而实现故障自动识别。转子实验台实验结果表明该文方法能够有效提取非平稳信号的特征,并能在较少训练样本的情况下获得较好的诊断结果。 展开更多

关键词 旋转机械 时变自回归模型 支持向量机 非平稳信号 故障诊断

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联合运动补偿的逆合成孔径雷达成像方位定标方法 被引量：5

10

作者 盛佳恋 张磊 +2 位作者 邢孟道 徐刚 贺丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期859-865,共7页

在雷达识别系统中,确定目标的尺寸对于提高目标识别能力具有重要的意义。针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像的定标问题,考虑了等效转台和残余平动引入的相位误差,提出了一种ISAR目标有效转动速度估计的新... 在雷达识别系统中,确定目标的尺寸对于提高目标识别能力具有重要的意义。针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像的定标问题,考虑了等效转台和残余平动引入的相位误差,提出了一种ISAR目标有效转动速度估计的新方法。通过在距离多普勒图像中自适应提取若干目标特征点,对其建立时变自回归模型(time-varying autoregressive,TVAR)。利用多项式拟合极点的多普勒历程,解算有效转动速度与残余相位误差系数。该方法不仅能可靠实现方位定标,残余的相位误差补偿可进一步提高图像的聚焦性能。仿真和实测数据实验验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 逆合成孔径雷达 运动补偿 方位定标 自回归模型

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表面肌电信号的时变AR模型参数评估肌疲劳程度的研究 被引量：13

11

作者 刘洪涛 曹玉珍 +1 位作者 谢小波 胡勇 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期493-497,共5页

目的本研究针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型的方法对表面肌电信号进行分析,实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估。方法应用时变参数模型对10名受试者疲劳前、后的肌电信号进行特征提取,建立时变参数AR模型,并采... 目的本研究针对表面肌电信号的非平稳特性,采用时变参数AR模型的方法对表面肌电信号进行分析,实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估。方法应用时变参数模型对10名受试者疲劳前、后的肌电信号进行特征提取,建立时变参数AR模型,并采用递推最小二乘算法求解模型的时变参数,将线性非平稳问题转化为线性时不变问题。结果以时变参数AR模型的第一个时变参数的均值作为肌肉疲劳的快速指针。实验证明时变参数比传统的中值频率对疲劳反应的灵敏度高(提高范围为37.80%到324.46%)。结论该方法可以实现对短时表面肌电信号的肌肉疲劳快速评估,为腰肌劳损的诊断和康复治疗,以及人体工效学的研究提供一个可靠的工具。 展开更多

关键词 表面肌电信号 肌肉疲劳 时变参数AR模型

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基于改进时变自回归模型的滚动轴承故障诊断 被引量：5

12

作者 芦玉华 王仲生 姜洪开 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期74-77,107,共5页

针对现有的时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型应用于滚动轴承故障诊断中的问题,提出一种前向估计与后向估计相结合的改进模型。该模型在引入时变遗忘因子的基础上,定义了前后向联合估计的均方误差并对基函数的加权系数... 针对现有的时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型应用于滚动轴承故障诊断中的问题,提出一种前向估计与后向估计相结合的改进模型。该模型在引入时变遗忘因子的基础上,定义了前后向联合估计的均方误差并对基函数的加权系数求偏导,得到加权系数的计算公式,然后利用递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)方法推导了该计算公式的递推形式。针对滚动轴承内圈故障的仿真和实验信号,使用改进前后的模型进行时频分析。仿真和实验结果表明,改进后的模型有效地克服了现有模型无法获得初始时刻频率估计的缺点,具有更高的时频估计精度、更强的抗噪声能力,能够更加有效地提取滚动轴承的故障特征频率。 展开更多

关键词 改进时变自回归模型 递推最小二乘法 滚动轴承 故障诊断

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空间锥体目标的平动补偿与微动特征提取方法 被引量：5

13

作者 韩勋 杜兰 刘宏伟 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期815-820,826,共7页

微动特征对空间锥体目标识别与参数估计等有着重要意义,而目标的平动会破坏微多普勒谱的结构,影响微动特征的提取.针对这一问题,提出了一种基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的平动补偿与微动特征提取方法.算法首... 微动特征对空间锥体目标识别与参数估计等有着重要意义,而目标的平动会破坏微多普勒谱的结构,影响微动特征的提取.针对这一问题,提出了一种基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的平动补偿与微动特征提取方法.算法首先分析了锥体目标的散射特性,在此基础上推导了微动和平动引起的回波瞬时频率的变化规律;利用TVAR模型估计目标回波的瞬时频率,并对估计结果作解模糊和重新关联处理,从而获得回波的瞬时频率分量;最后,对瞬时频率分量包络进行多项式拟合,利用拟合结果补偿目标平动,进而提取出微动特征.基于电磁计算数据的实验验证了所提算法的有效性及精确性. 展开更多

关键词 空间锥体目标 平动补偿 时变自回归模型 瞬时频率估计 微动特征提取

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基于时变空时自回归模型的STAP算法 被引量：4

14

作者 吴迪 朱岱寅 +1 位作者 沈明威 朱兆达 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第1期49-54,共6页

针对空时自适应处理(STAP)中时域非平稳杂波过程造成的空时自回归(STAR)算法失效问题,文中将时变自回归(TVAR)模型引入STAP处理中,提出了一种新的时变空时自回归(TV-STAR)算法。TV-STAR算法能够有效弥补平稳自回归(AR)模型与实际非平稳... 针对空时自适应处理(STAP)中时域非平稳杂波过程造成的空时自回归(STAR)算法失效问题,文中将时变自回归(TVAR)模型引入STAP处理中,提出了一种新的时变空时自回归(TV-STAR)算法。TV-STAR算法能够有效弥补平稳自回归(AR)模型与实际非平稳杂波环境失配造成的STAR算法性能损耗,在非平稳杂波环境中具有良好的检测性能。同时,TV-STAR算法由于引入了低阶数的TVAR模型,其收敛速度显著优于降秩STAP算法。文中分别通过仿真实验以及机载雷达实测数据的处理对算法有效性进行了验证。 展开更多

关键词 空时自适应处理 空时自回归 时变自回归 地面动目标指示

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回归与时变自回归模型 被引量：8

15

作者 王治华 傅惠民 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期612-615,共4页

提出回归—时变自回归(regressionandtime-varyingautoregression,RTVAR)模型和广义回归—时变自回归(gener-alizedregressionandtime-varyingautoregression,GRTVAR)模型,将误差项为平稳序列(均值和方差为常数)的回归—自回归模型推广... 提出回归—时变自回归(regressionandtime-varyingautoregression,RTVAR)模型和广义回归—时变自回归(gener-alizedregressionandtime-varyingautoregression,GRTVAR)模型,将误差项为平稳序列(均值和方差为常数)的回归—自回归模型推广到误差项为广义时变自回归序列(均值、方差及自回归系数都变化)的情况。文中给出RTVAR模型和GRTVAR模型参数的估计方法,并建立广义回归—时变自回归预测公式。该模型能充分发挥回归和时变自回归各自的特点,通过自回归对回归分析中的误差项进行补偿,同时采用回归分析解释变量的作用,大大提高时间序列的分析与预测精度,可广泛用于自动控制、故障诊断以及经济预测等领域。 展开更多

关键词 回归分析 自回归 时间序列 时变序列 预测

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有色噪声下基于Unscented粒子滤波的语音增强方法 被引量：6

16

作者 尹伟 易本顺 沈小丰 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期476-481,共6页

针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法。采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声。与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscente... 针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法。采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声。与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布。由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值,Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目的基础上改善估计的性能。仿真实验结果表明,在有色噪声背景下该算法具有良好的语音增强效果。 展开更多

关键词 语音增强 Unscented粒子滤波 时变自回归模型 UNSCENTED卡尔曼滤波

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时变序列分析方法 被引量：3

17

作者 王治华 傅惠民 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期353-357,共5页

对白噪声标准差随时间变化的时变序列模型进行研究,给出便于工程应用的模型形式。建立确定白噪声标准差、自回归系数和滑动平均系数函数形式的方法,并分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。在此基础上建立时变序列预测公... 对白噪声标准差随时间变化的时变序列模型进行研究,给出便于工程应用的模型形式。建立确定白噪声标准差、自回归系数和滑动平均系数函数形式的方法,并分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。在此基础上建立时变序列预测公式及误差估计公式,给出其回归与时变自回归模型。 展开更多

关键词 非平稳序列 时变序列 时变参数 预测 时变自回归

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基于时变自回归参数模型的滚动轴承智能故障诊断 被引量：4

18

作者 李健宝 彭涛 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第22期2657-2661,2704,共6页

轴承运行时的振动信号是典型的非线性非平稳时间序列,对其建立时变自回归参数模型,可以较好地表征轴承振动的非平稳特征。在对轴承振动信号时变自回归模型的时变参数进行大量实验分析研究的基础上,提取均值作为表征轴承运行状态的特征参... 轴承运行时的振动信号是典型的非线性非平稳时间序列,对其建立时变自回归参数模型,可以较好地表征轴承振动的非平稳特征。在对轴承振动信号时变自回归模型的时变参数进行大量实验分析研究的基础上,提取均值作为表征轴承运行状态的特征参数,并输入支持向量机分类器进行故障识别与分类,实现滚动轴承的智能故障诊断。实验结果表明,该故障诊断方法可以有效准确地识别滚动轴承的运行状态。 展开更多

关键词 故障诊断 时变自回归参数模型 特征提取 滚动轴承

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经济周期、市场情绪与资产价格 被引量：2

19

作者 张晓红 王皓 朱明侠 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2017年第12期73-81,共9页

本文运用时变参数向量自回归模型,考察不同经济周期情形下经济周期、市场情绪及资产定价三者相互作用的动态关系。实证结果表明:投资者市场情绪与经济周期波动密切相关,对资产价格产生显著影响,这种影响的方向和强度因经济周期不同而异... 本文运用时变参数向量自回归模型,考察不同经济周期情形下经济周期、市场情绪及资产定价三者相互作用的动态关系。实证结果表明:投资者市场情绪与经济周期波动密切相关,对资产价格产生显著影响,这种影响的方向和强度因经济周期不同而异;资产价格与市场情绪间存在较强的反馈机制,资产价格会通过财富效应和流动性效应等因素影响经济,投资者行为具有较为明显的羊群效应和售盈持亏等特征;我国股市周期和经济周期并不完全同步,股指收益率的提升虽对经济的实际产出具有促进作用,但这种作用尚未完全发挥。 展开更多

关键词 经济周期 市场情绪 资产价格 时变参数向量自回归

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宽带弹道高速群目标运动精补偿方法 被引量：2

20

作者 徐丹 符吉祥 +2 位作者 孙光才 邢孟道 苏涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2205-2213,共9页

外场实验中宽带直采模式使得回波数据量较大,弹道目标的微动使散射点徙动严重,频谱变化剧烈。针对此时传统运动补偿不再适用和宽带直采数据处理困难的问题,本文提出宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法。首先对宽带数据进行降采样,降低... 外场实验中宽带直采模式使得回波数据量较大,弹道目标的微动使散射点徙动严重,频谱变化剧烈。针对此时传统运动补偿不再适用和宽带直采数据处理困难的问题,本文提出宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法。首先对宽带数据进行降采样,降低数据量。对降采样的数据使用区域Hough变换进行群目标轨迹分离并计算出对应到原始宽带数据的位置,进行粗运动补偿与信号提取。然后对提取的目标信号采用重心法进一步作运动补偿,再通过时变自回归模型进行时频分析,得到剩余平动参数与光滑的微动特征曲线。利用所得微动参数对目标信号进行精确的运动补偿。最后采用CADFEKO仿真模型实验验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 微动 高速群目标 导弹目标运动补偿 区域Hough变换 时频分析 时变自回归模型

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