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一种信号频率及二维到达角联合估计新方法 被引量:3
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作者 梁军利 杨树元 张军英 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1008-1013,共6页
提出了一种窄带信源频率、俯仰角及方位角联合估计新方法。该方法选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,然后在累积量域构造三面阵,并分析了该三面阵低秩分解的唯一性,接着利用分解得到的4个对角阵联合估计信源参数。该方... 提出了一种窄带信源频率、俯仰角及方位角联合估计新方法。该方法选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,然后在累积量域构造三面阵,并分析了该三面阵低秩分解的唯一性,接着利用分解得到的4个对角阵联合估计信源参数。该方法无须参数配对,无须谱峰搜索,适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 频率 维到达角 平行因子分析 交替三线性最小二乘回归 三面阵
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基于三维荧光光谱预测大豆油掺假花生油含量的建模效果研究
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作者 魏泉增 刘雪影 +1 位作者 王至洁 丁芳 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1906-1915,共10页
为实现大豆油掺假花生油含量测定,采集自制不同含量大豆油和花生油伪品的三维荧光光谱数据,采用三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,而后对荧光光谱进行卷积平滑(Savitzky-Golar)处理。采用三线性交替分解(ATLD)和平行因子(PARAFAC)... 为实现大豆油掺假花生油含量测定,采集自制不同含量大豆油和花生油伪品的三维荧光光谱数据,采用三角形内插值法去除瑞利散射和拉曼散射,而后对荧光光谱进行卷积平滑(Savitzky-Golar)处理。采用三线性交替分解(ATLD)和平行因子(PARAFAC)算法预测花生油的含量。同时,对不同含量花生油的伪品的三维荧光数据去散射和平滑处理后,对每个激发波长所对应的发射光谱进行小波包分解(WPD),以最低频段的波包系数,作为荧光发射光谱数据表征量。并按照激发波长顺序数将所有发射波长数据重构为一阶荧光光谱数据向量,构建偏最小二乘(PLS)和人工神经网络(ANN)数据模型预测伪品中花生油含量。结果表明,PARAFAC,ATLD,WPD-PLS和WPD-ANN的回归系数R^(2)分别为0.898,0.941,0.961和0.981。WPD-ANN算法模型的训练集、验证集、测试集和全部数据的平均绝对偏差(MAD)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)均较小,WPD-ANN模型对伪品中的花生油含量进行预测,预测偏差在±5%以内的样本百分比为82.5%。对比分析WPD-ANN,WPD-PLS,ATLD和PARAFAC 4种算法模型的花生油含量预测结果。WPD-ANN和WPD-PLS模型偏差的均值和中位数都在0%附近,而ATLD和PARAFAC模型偏差的均值和中位数离0%较远。相较于PARAFAC模型,ATLD模型的收敛速度更快,偏差更小。ATLD和PARAFAC模型可能受到非线性因素的影响,预测效果不及WPD-ANN及WPD-PLS,而ANN和PLS是基于WPD及数据重构后一阶数据回归建模,同时ANN是非线性模型,WPD-ANN模型对伪花生油中花生油含量具有更强的预测能力且偏差更小,是预测伪品中花生油含量4种算法中更优的算法。这为定量分析掺假食用油提供了研究基础。 展开更多
关键词 食用油掺假 小波包分解 人工神经网络 最小二乘 三线性交替分解 平行因子
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双基地MIMO雷达收发角及多普勒频率的联合估计算法 被引量:35
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作者 张剑云 郑志东 李小波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1843-1848,共6页
该文提出了一种基于平行因子分析的双基地MIMO雷达发射角、接收角及多普勒频率的联合估计算法。推导了SweilingII目标模型下的接收信号表示式,表明它具有三面阵模型特性。分析了该模型分解的唯一性,并从三线性最小二乘迭代得到的矩阵中... 该文提出了一种基于平行因子分析的双基地MIMO雷达发射角、接收角及多普勒频率的联合估计算法。推导了SweilingII目标模型下的接收信号表示式,表明它具有三面阵模型特性。分析了该模型分解的唯一性,并从三线性最小二乘迭代得到的矩阵中完成参数估计。该算法充分利用接收端输出的所有信息,且每次迭代具有精确的最小二乘闭式解,消除了多次特征分解的误差积累,因此提高了估计精度。同时能够实现自动配对,降低了运算量。仿真试验验证了理论分析的有效性。 展开更多
关键词 双基地MIMO雷达 收发角度 多普勒频率 平行因子分析 三线性最小二乘
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一种基于平行因子分析的近场源定位新方法 被引量:12
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作者 梁军利 冀邦杰 +1 位作者 赵峰 张军英 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1909-1915,共7页
本文提出了一种基于平行因子分析的近场窄带信源频率、距离及二维到达角联合估计新算法.首先给出一种新的十字阵列;然后结合Toeplitz矩阵的结构特点,选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量巧妙构造5个Toeplitz矩阵;接着在高阶累积量域... 本文提出了一种基于平行因子分析的近场窄带信源频率、距离及二维到达角联合估计新算法.首先给出一种新的十字阵列;然后结合Toeplitz矩阵的结构特点,选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量巧妙构造5个Toeplitz矩阵;接着在高阶累积量域构造平行因子分析模型,分析了该模型低秩分解的唯一性,并从其分解得到的矩阵中联合估计信源参数.与现有方法相比,该算法有效降低了阵列的孔径损失,无须参数配对.仿真结果表明该算法是有效的. 展开更多
关键词 阵列信号处理 近场源 定位 平行因子分析 三面阵 交替三线性最小二乘回归
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