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基于主成分分析法和改进随机森林算法的锚泊安全性评价
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作者 张宇航 史国友 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期60-67,103,共9页
针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系... 针对传统锚泊安全评价方法存在的模糊性和局限性问题,提出一种基于真实数据的客观评价方法,以提高评价的准确性和可靠性。基于国内外多个组织的锚泊事故报告以及船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)和船舶交通管理系统(vessel traffic services,VTS)提供的信息,建立锚泊安全评价指标体系,并构建锚泊船的小规模数据集。运用主成分分析法(principal component analysis,PCA)得出综合影响因子,再通过基于样本增量学习的随机森林(incremental sample-based random forest,ISRF)算法得出锚泊安全指数,并开发锚泊安全评估软件,使评价过程更加便捷、高效。实例验证表明,PCA与ISRF算法结合的方法不仅能准确评价锚泊安全性,还能快速得出评价结果,满足船舶在抛锚前对锚泊安全性进行快速、准确评估的要求。 展开更多
关键词 锚泊安全评价 随机森林 增量学习 成分分析法(pca)
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基于主成分方法研究钢纤维增强混凝土劈裂破坏的损伤机制
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作者 李涛 任会兰 +2 位作者 宁建国 宋水舟 檀日晶 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期221-231,共11页
研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-me... 研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制,对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统,采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m 3)劈裂破坏过程中的声发射信号,并结合主成分分析法和k-means聚类算法,对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明,钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展,有效地改善了混凝土的峰后韧性;声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后,识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比,钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。 展开更多
关键词 钢纤维增强混凝土(SFRC) 声发射技术 成分分析(pca) K-MEANS聚类
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张量主成分分析与高维信息压缩方法 被引量:4
3
作者 夏志明 赵文芝 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期571-590,共20页
本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健... 本文概述了信息压缩背景下的张量主成分分析的研究历史与发展现状,并展望了一些可能的研究领域.首先,我们回顾了张量以及张量分解的历史,在信息压缩背景下张量分解可以统一表达为一个普适的统计模型;其次,按经典主成分分析(PCA)、稳健主成分分析以及稀疏主成分分析三大类,我们详述了每类在多样本和单样本情形下的统计理论和优化算法的进展,其中又由简单数据结构到复杂数据结构依次对向量数据、矩阵数据以及张量数据的PCA发展进行了概述. 展开更多
关键词 张量成分分析 信息压缩 Tucker分解 稳健pca 稀疏pca
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基于回归分析和主成分分析的噪声方差估计方法 被引量:9
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作者 吴疆 尤飞 蒋平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1195-1201,共7页
准确可靠的噪声强度估计是数字图像处理领域中一个重要的研究课题。噪声估计的难点在于如何提取用于估计的纯噪声信息,近几年,许多算法采用主成分分析技术来避免图像纹理信息的干扰,用最小特征值来估计噪声方差,可以有效地减少图像纹理... 准确可靠的噪声强度估计是数字图像处理领域中一个重要的研究课题。噪声估计的难点在于如何提取用于估计的纯噪声信息,近几年,许多算法采用主成分分析技术来避免图像纹理信息的干扰,用最小特征值来估计噪声方差,可以有效地减少图像纹理信息对估计结果的影响,所以这类方法对于高频图像(丰富纹理图像)效果很好。由于图像块数量有限,最小特征值实际上比真实噪声方差小,而且图像块数量越少,偏差越大。如果直接把最小特征值作为估计方差,则容易低估计高噪声。该文通过回归分析确定最小特征值跟真实噪声方差的比值和图像块数量呈幂函数关系,因此可以通过最小特征值和幂函数关系得到真实的噪声方差。实验表明该文方法既能处理高频图像,又适合各种噪声水平,同时也能处理乘性高斯噪声。 展开更多
关键词 噪声图像 高斯噪声 噪声估计 成分分析 回归分析
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基于主成分分析与深度神经网络的快速噪声水平估计算法 被引量:5
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作者 徐少平 李崇禧 +2 位作者 林官喜 唐祎玲 胡凌燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期274-281,共8页
鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值... 鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值构成刻画图像噪声水平高低的特征矢量,然后在大量有代表性且已标定噪声水平值的噪声图像集合上利用深度神经网络训练预测模型以实现将特征矢量直接映射为噪声水平值,最后为获得更高的预测准确性,采用粗精预测模型相结合的两步预测方式实现.实验表明:文中算法在各个噪声级别上都具有稳定的预测准确性,且执行效率非常高,作为降噪算法的前置预处理模块具有更好的综合优势. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 成分分析 深度神经网络 粗精结合策略
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主成分分析在舰船辐射噪声分类识别中的应用 被引量:11
6
作者 张岩 尹力 《应用声学》 CSCD 北大核心 2009年第1期20-26,共7页
主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声... 主成分分析(PCA)是经典的多元统计分析方法,在处理多变量综合问题方面有比较突出的优势。本文主要探讨了主成分分析在舰船辐射噪声信号分类识别中的应用。在经典功率谱的基础上尝试将PCA技术运用在两种不同的方法中,对两种舰船辐射噪声进行了特征提取和分类识别,得到了较好的效果。 展开更多
关键词 成分分析 舰船辐射噪声 功率谱 特征提取 分类识别
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非局部主成分分析极大似然估计MRI图像Rician噪声去噪 被引量:2
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作者 吴锡 周激流 谢明元 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期481-486,共6页
由于MRI图像中噪声呈Rician分布,直接使用现有针对高斯噪声的去噪方法将引入误差。基于此本研究使用Rician噪声模型改进现有极大似然估计去噪的高斯模型,同时引入非局部主成分分析,在非局部区域选择灰度和纹理均具有较高相似性的像素进... 由于MRI图像中噪声呈Rician分布,直接使用现有针对高斯噪声的去噪方法将引入误差。基于此本研究使用Rician噪声模型改进现有极大似然估计去噪的高斯模型,同时引入非局部主成分分析,在非局部区域选择灰度和纹理均具有较高相似性的像素进行最优复原估计。使用非局部主成分分析不仅克服现有局部性去噪方法模糊边界的缺陷,而且具有更高的图像细节信息复原能力。分别应用所提出的方法、局部极大似然估计去除Rician噪声方法、采用参数修正非局部均值去除Rician噪声方法、无特定噪声模型的全变差方法,对不同噪声等级和不同纹理复杂度的图像进行定性和定量的去噪实验。结果表明,所提出的方法可在保持图像细节和纹理信息的前提下有效去噪,较之现有方法效果更好。 展开更多
关键词 图像去噪 Rician噪声 非局部成分分析 极大似然估计
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基于主成分降维的海面散射系数快速预测方法
8
作者 刘悦 董春雷 +1 位作者 孟肖 郭立新 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主... 海面电磁散射特性与海浪参数、雷达参数等多种影响因素存在复杂的依赖关系,传统大场景海面电磁散射预测模型在面临多参数高维度映射时容易出现过拟合问题,选择合适的降维方法和模型参数是提高模型性能的有效手段。本文提出了一种基于主成分分析(principal components analysis,PCA)降维的海面电磁散射快速预测方法。首先,利用文氏海谱和海面电磁散射模型构建后向散射系数仿真数据集;然后,引入PCA法降低仿真参数维度,提取主要特征;最后,基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)建立非线性回归模型,输入降维数据进行预测,并评估预测结果的精度。通过对比不同降维比例的预测结果,分析了主成分降维对模型性能的影响。结果表明,对仿真参数进行适当降维能够显著增加模型精度,提升模型的解释能力。当降维比例为25%左右时模型精度达到最优,当降维比例大于40%时模型精度显著下降,不利于海面电磁散射预测。 展开更多
关键词 成分分析(pca) 海面电磁散射预测 最小二乘支持向量回归机(LSSVR) 半确定性面元法 参数降维
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基于自适应波段聚类主成分分析和反向传播神经网络的高光谱图像压缩 被引量:20
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作者 陈善学 张燕琪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2478-2483,共6页
高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)... 高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,数据量大。为了能够有效地利用高光谱图像数据,促进高光谱遥感技术的发展,该文提出一种基于自适应波段聚类主成分分析(PCA)与反向传播(BP)神经网络相结合的高光谱图像压缩算法。算法利用近邻传播(AP)聚类算法对波段进行自适应聚类,对聚类后的各个分组分别进行PCA运算,最后利用BP神经网络对所有主成分进行编码压缩。该文的创新点在于BP神经网络压缩图像时,在训练步骤过程中,误差反向传播是用原图与输出作差值,再反向调整各层的权值、阈值。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能够有效地利用谱间相关性,提高压缩性能,还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该文算法与其它现有算法比较,在相同压缩比下,其光谱角更小,信噪比更高。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 波段聚类 成分分析 神经网络
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色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法 被引量:6
10
作者 罗勇江 杨腾飞 赵冬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3671-3679,共9页
基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通... 基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。 展开更多
关键词 语音增强 鲁棒成分分析 噪声 噪声白化 频谱重排
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基于稀疏主成分分析的图像噪声估计方法 被引量:5
11
作者 杨华 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期913-920,共8页
实现数字图像中噪声参数的精确估计对提高图像处理的质量有重要意义。对被高斯白噪声所污染的图像进行稀疏主成分分析时,其部分主成分的负载向量的均值与高斯白噪声标准差呈现一定的线性关系。基于此特征,本文提出了一种快速精确的图像... 实现数字图像中噪声参数的精确估计对提高图像处理的质量有重要意义。对被高斯白噪声所污染的图像进行稀疏主成分分析时,其部分主成分的负载向量的均值与高斯白噪声标准差呈现一定的线性关系。基于此特征,本文提出了一种快速精确的图像噪声估计方法。在该方法中,通过对高斯白噪声污染图像添加多种已知标准差等级的新的高斯白噪声以产生多幅新图像,然后对每幅图像进行稀疏主成分分析,并求取多个主成分负载向量均值。最后,通过求解一个超定方程组实现图像高斯噪声标准差等级的精确估计。实验结果表明,本方法在低噪声(δ0=5)到高噪声(δ0=70)条件下均具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,在实际工程中具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 稀疏成分分析 高斯白噪声 图像噪声估计
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振动噪声特征的主成分分析方法应用研究 被引量:5
12
作者 郑磊 余桐奎 韩宇亮 《舰船电子工程》 2009年第2期184-187,共4页
运用主成分分析方法,经过矩阵变换,提取振动信号的主要信息,从而实现对振动噪声源的分析。通过对100CLG-30船用立式单级离心泵试验数据的分析处理说明,在有用信息量损失较少的前提下,该方法可以提炼运转状态信息,是一种解决高维复杂系... 运用主成分分析方法,经过矩阵变换,提取振动信号的主要信息,从而实现对振动噪声源的分析。通过对100CLG-30船用立式单级离心泵试验数据的分析处理说明,在有用信息量损失较少的前提下,该方法可以提炼运转状态信息,是一种解决高维复杂系统状态分析问题的简便有效的统计方法。 展开更多
关键词 振动噪声 成分分析 高维复杂系统
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基于主成分分析的人体微多普勒图像质量评价研究 被引量:1
13
作者 洪琼 杨蕾 +1 位作者 王玉莹 戴玉林 《现代信息科技》 2024年第20期79-82,共4页
在老龄化社会背景下,借助雷达技术有效进行老年活动监控的关键,在于确保雷达微多普勒信息传递的精确性。所以提高人体运动微多普勒图像质量评价的准确性和鲁棒性至关重要。文章首先添加了不同级别的相位噪声图像及相应的主观评分数据,... 在老龄化社会背景下,借助雷达技术有效进行老年活动监控的关键,在于确保雷达微多普勒信息传递的精确性。所以提高人体运动微多普勒图像质量评价的准确性和鲁棒性至关重要。文章首先添加了不同级别的相位噪声图像及相应的主观评分数据,来扩充人体运动微多普勒图像质量评价(Human Motion Micro-Doppler Image Quality Assessment,HMMDIQA)数据库,增加数据库的多样性。并进一步提出了一套基于主成分分析子空间特征增强的算法进行人体运动微多普勒图像质量评估。在HMMDIQA数据库上的实验结果表明,相较于基础网络,所设计算法的各项评价指标都有所提升。 展开更多
关键词 HMMDIQA 成分分析 相位噪声 子空间特征
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基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法 被引量:2
14
作者 冯静 金远平 冯欣 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期927-930,共4页
提出一种基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法PCA—Clustering.主成分分析利用属性间相关性,提取主成分以实现纵向压缩;匹配聚类通过对匹配程度的量度决定元组的隶属,用较少的簇集代表元组代替所有元组以实现横向压... 提出一种基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法PCA—Clustering.主成分分析利用属性间相关性,提取主成分以实现纵向压缩;匹配聚类通过对匹配程度的量度决定元组的隶属,用较少的簇集代表元组代替所有元组以实现横向压缩,并充分利用较小的允许误差取得更好的压缩比.仿真实验结果表明,在数据属性间线性相关关系明显的情况下,PCA—Clustering在压缩比方面平均优于Fascicles和ItCompress10%~15%左右;与采用CaRT模型的SPARTAN相比,由于CaRT对于线性相关明显的数值型属性效果不够理想,PCA—Clustering仍然具有较好的压缩比. 展开更多
关键词 语义压缩 成分分析 匹配程度
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企业物流绩效评价的主成分分析(PCA)方法 被引量:16
15
作者 焦癑 孙晓东 胡劲松 《物流技术》 2005年第6期47-49,共3页
以企业物流绩效为研究对象,建立了物流绩效评价的指标体系,利用主成分分析方法对物流绩效进行综合评价,实例分析表明该方法能有效地评价企业物流绩效,符合客观实际,评价结果全面、合理。
关键词 成分分析(pca) 物流绩效 企业物流
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不相交主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)用于差异表达基因的识别 被引量:1
16
作者 苏振强 HONG Hui—Xiao +3 位作者 TONG Wei-Da PERKINS Roger 邵学广 蔡文生 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1640-1644,共5页
建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;... 建立了一种基于不相交主成分分析(Disjoint PCA)和遗传算法(GA)的特征变量选择方法,并用于从基因表达谱(Gene expression profiles)数据中识别差异表达的基因.在该方法中,用不相交主成分分析评估基因组在区分两类不同样品时的区分能力;用GA寻找区分能力最强的基因组;所识别基因的偶然相关性用统计方法评估.由于该方法考虑了基因间的协同作用更接近于基因的生物过程,从而使所识别的基因具有更好的差异表达能力.将该方法应用于肝细胞癌(HCC)样品的基因芯片数据分析,结果表明,所识别的基因具有较强的区分能力,优于常用的基因芯片显著性分析(Significance analysis of microarrays,SAM)方法. 展开更多
关键词 基因芯片 成分分析(pca) 遗传算法(GA) 基因芯片显著性分析(SAM) 偶然相关
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基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的耙吸挖泥船工况分析 被引量:2
17
作者 潘志伟 俞孟蕻 苏贞 《水运工程》 北大核心 2019年第7期231-236,共6页
土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究... 土质信息对于耙吸挖泥船的挖掘与装舱过程的控制策略具有重要意义,但耙吸挖泥船的耙头无法直接感知土质信息。基于实船数据,通过主成分分析(PCA)对非线性耦合的疏浚数据进行线性可视化和特征分析,对土质信息与工况信息的关联性进行研究。采用支持向量机(SVM)构建分类器,对土质工况进行分类识别。结果表明,该方法能够有效识别不同的土质工况,实现了土质信息的间接感知。 展开更多
关键词 耙吸挖泥船 工况识别 成分分析(pca) 支持向量机(SVM)
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一种基于主成分分析的高光谱图像压缩方法 被引量:4
18
作者 张绍荣 苏令华 《无线电工程》 2005年第9期53-54,共2页
探讨将主成分分析方法应用于高光谱图像压缩。对扫帚式高光谱成像仪(PHI)图像应用主成分分析的方法,发现能量主要集中在少数几个特征值中,这就为压缩提供了可能。使用峰值信噪比(PSNR)及分类准确率来评估该方法的可行性。实验证实了该... 探讨将主成分分析方法应用于高光谱图像压缩。对扫帚式高光谱成像仪(PHI)图像应用主成分分析的方法,发现能量主要集中在少数几个特征值中,这就为压缩提供了可能。使用峰值信噪比(PSNR)及分类准确率来评估该方法的可行性。实验证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 成分分析 高光谱图像 压缩
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基于双向主成分分析和压缩感知的人脸识别算法 被引量:3
19
作者 穆新亮 武亚静 《电子科技》 2014年第1期45-48,共4页
提出了一种双向主成分分析(BD-PCA)与基于光滑l0范数(SL0)相结合的人脸识别算法(BP-SL0)。首先利用BD-PCA对所有的训练图像降维,然后将降维后的人脸图像按列拉伸成一个向量,并将其组成字典矩阵,同时对待测试图像进行相同处理,最终通过SL... 提出了一种双向主成分分析(BD-PCA)与基于光滑l0范数(SL0)相结合的人脸识别算法(BP-SL0)。首先利用BD-PCA对所有的训练图像降维,然后将降维后的人脸图像按列拉伸成一个向量,并将其组成字典矩阵,同时对待测试图像进行相同处理,最终通过SL0算法求解优化问题。实验结果表明,该算法获得了较高的识别率和重建效果,且效果优于单独使用BD-PCA和SL0算法。 展开更多
关键词 双向成分分析(BD-pca) 压缩感知 人脸识别
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基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识 被引量:2
20
作者 吴平 陈亮 +1 位作者 周伟 郭玲玲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1694-1701,共8页
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性... 提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性,分别采用数值模型和工业污水处理过程进行仿真验证.仿真结果表明,相比于其他子空间辨识方法,所提方法在辨识线性时不变系统时,能够获取很好的辨识精度;在辨识线性时变系统时,能够快速跟踪系统变化,并能够获取较好的辨识精度。 展开更多
关键词 子空间辨识 变量含误差(EIV)模型 Hessenberg QR 噪声估计 成分分析(pca) 在线辨识
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