基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测 被引量：8

1

作者 金志刚 吴桐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1954-1960,共7页

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次,对原始数据集进行特征筛选,生成... 针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集。最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明,相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法,所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率,有效地提升了入侵检测技术的实用性。 展开更多

关键词 网络安全 入侵检测 特征选取 树状parzen估计

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基于树状结构Parzen估计器优化长短期记忆神经网络的燃煤机组NO_(x)生成浓度预测

2

作者 陈东升 梁中荣 +3 位作者 郑国 何荣强 屈可扬 甘云华 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第7期2710-2718,I0022,共10页

建立更准确的NO_(x)生成浓度预测模型对于燃煤机组减少NO_(x)排放,降低脱硝成本具有重大意义。搭建NO_(x)生成模型基于机组相关变量,同时依赖模型结构设计,设计模型结构的参数称为超参数。进行合理的数据处理与超参数设定,能够有效提升N... 建立更准确的NO_(x)生成浓度预测模型对于燃煤机组减少NO_(x)排放,降低脱硝成本具有重大意义。搭建NO_(x)生成模型基于机组相关变量,同时依赖模型结构设计,设计模型结构的参数称为超参数。进行合理的数据处理与超参数设定,能够有效提升NO_(x)预测模型精度与泛化性。该文提出一种基于树状结构Parzen估计器优化长短期记忆(tree-structure parzen estimator optimized long short-term memory neural network,TPE-LSTM)神经网络的NO_(x)生成浓度预测模型。基于某330 MW燃煤机组的历史运行数据,获取NO_(x)生成相关变量参数,将模型结构参数与NO_(x)相关变量参数的时间序列窗口长度以及主成分数量相互耦合,组成一类新的超参数;通过优化改进后的超参数取值,构建基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的NO_(x)生成浓度预测模型;将所提出的超参数优化后的NO_(x)预测模型与基于未优化的LSTM模型、采用粒子群优化的LSTM(particle swarm optimization optimized LSTM,PSO-LSTM)模型对比,预测结果表明,TPE-LSTM预测模型具有较好的模型精度与泛化能力。 展开更多

关键词 燃煤锅炉 NO_(x)生成浓度预测 树状结构parzen估计器 超参数优化 长短期记忆神经网络

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基于树结构Parzen估计器优化后两层Stacking模型的岩石脆性指数预测

3

作者 王芷含 温韬 《中国石油勘探》 北大核心 2025年第2期115-132,共18页

目前岩石脆性指数的评价方法众多,主要基于矿物组分或岩石力学性质开展评价,但多数评价指标获取费用高昂、耗时长。采用机器学习的手段,提出一种基于Stacking集成学习思想的岩石脆性指数预测方法,并行训练梯度提升决策树模型(GBDT)、随... 目前岩石脆性指数的评价方法众多,主要基于矿物组分或岩石力学性质开展评价,但多数评价指标获取费用高昂、耗时长。采用机器学习的手段,提出一种基于Stacking集成学习思想的岩石脆性指数预测方法,并行训练梯度提升决策树模型(GBDT)、随机森林模型(RF)、朴素决策树模型(DT)、支持向量回归模型(SVR)以及LightGBM模型等,并加以树结构Parzen估计器对各模型进行超参数调优后,串行使用XGBoost模型对基模型训练结果进行融合,从而实现各参数的快速寻优和岩石脆性指数的预测。结果表明,基于树结构Parzen估计器优化后的两层Stacking模型预测结果与使用的基模型预测结果相比具有明显优势,其可释方差得分(EVS)最高达到0.97,决定系数(R2)最高达到0.967,在同样的数据集表现中,该模型平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均最小,表明该模型能够在有监督学习的技术背景下较好地拟合岩石脆性指数的变化规律,验证了其在预测岩石脆性指数方面具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 岩石脆性指数 Stacking模型 集成学习 树结构parzen估计器

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基于树结构Parzen估计器优化集成学习的短期负荷预测方法 被引量：1

4

作者 罗敏 杨劲锋 +6 位作者 俞蕙 赖雨辰 郭杨运 周尚礼 向睿 童星 陈潇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期819-825,共7页

短期负荷预测主要用于电力系统实时调度、日前发电计划的制定,对电力系统经济调度、系统的安全运行具有重要意义.国内外在采用智能模型进行短期负荷预测方面开展了大量研究,然而智能预测方法的预测效果较易受到现存方法结构及参数的影响... 短期负荷预测主要用于电力系统实时调度、日前发电计划的制定,对电力系统经济调度、系统的安全运行具有重要意义.国内外在采用智能模型进行短期负荷预测方面开展了大量研究,然而智能预测方法的预测效果较易受到现存方法结构及参数的影响,以及预测对象自身个性差异使得参数难以复用,如何精准快速地获取方法结构与参数成为短期负荷预测的关键难题.对此,提出基于树结构Parzen估计器优化集成学习的短期负荷预测方法,可对方法结构与参数进行快速寻优.将该方法应用于中国南方某省短期负荷预测,以实际算例验证了其对预测精度的有效提升. 展开更多

关键词 短期负荷预测 树结构parzen估计器 集成学习 超参优化

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一种基于Parzen窗估计的鲁棒ELM烧结温度检测方法 被引量：11

5

作者 陈华 章兢 +1 位作者 张小刚 胡义函 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期841-849,共9页

在回转窑燃煤火焰视频模糊且干扰较大的情况下,基于火焰辐射能量和燃烧稳定程度提取多帧煤粉燃烧图像的统计特征进行烧结温度判断.为克服工业现场特征数据中的粗差干扰,将极限学习机(Extreme learning machine,ELM)与稳健估计理论相结合... 在回转窑燃煤火焰视频模糊且干扰较大的情况下,基于火焰辐射能量和燃烧稳定程度提取多帧煤粉燃烧图像的统计特征进行烧结温度判断.为克服工业现场特征数据中的粗差干扰,将极限学习机(Extreme learning machine,ELM)与稳健估计理论相结合,用训练误差分布的Parzen窗非参数估计构造ELM权矩阵,对其输出层权值进行稳健最小二乘估计.基于上述火焰视频的统计特征,用该改进的鲁棒极限学习机(Robust-ELM)检测烧结带温度.实验结果表明,在视频图像模糊、不能用常规静态图像处理方法软测量烧结带温度时,本文方法可快速有效地检测窑内烧结温度,且检测系统不易受现场干扰,稳定性强。 展开更多

关键词 煤粉燃烧 火焰图像 鲁棒极限学习机 烧结温度 parzen窗估计

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基于Parzen窗估计的设备状态综合报警方法 被引量：4

6

作者 刘晗 张庆 +2 位作者 孟理华 杨凯 徐光华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期110-114,共5页

针对现有监测报警方法难以适应工况变化和融合多元数据的缺点,提出基于Parzen窗估计的设备状态综合报警方法。该方法动态估计多元监测数据的联合概率密度函数,以局部分布边缘包络作为报警边界,随着监测数据的不断积累,逐步提高正常和故... 针对现有监测报警方法难以适应工况变化和融合多元数据的缺点,提出基于Parzen窗估计的设备状态综合报警方法。该方法动态估计多元监测数据的联合概率密度函数,以局部分布边缘包络作为报警边界,随着监测数据的不断积累,逐步提高正常和故障概率分布估计的准确性,形成符合设备个性化状态发展历程的动态报警区域。通过对转子试验台和加热炉风机监测数据分析,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 parzen窗估计 概率分布 状态监测 综合报警

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基于Parzen窗法的贝叶斯参数估计 被引量：14

7

作者 摆玉龙 杨志民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期55-58,共4页

针对贝叶斯估计中所需的非规则概率密度函数,提出用Parzen窗算法估计相关概率密度,从而求解不同损失函数下的贝叶斯参数估计器。实例分析中,选择一组电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法计算出相应的概率密度函数,最后用交叉验证法得出... 针对贝叶斯估计中所需的非规则概率密度函数,提出用Parzen窗算法估计相关概率密度,从而求解不同损失函数下的贝叶斯参数估计器。实例分析中,选择一组电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法计算出相应的概率密度函数,最后用交叉验证法得出了该样本的最小绝对值误差参数估计器。 展开更多

关键词 parzen窗法 贝叶斯估计 交叉验证法

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基于参数Parzen窗估计的独立分量分析 被引量：3

8

作者 成孝刚 姜华 +1 位作者 刘国庆 陈启美 《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第3期485-488,共4页

在对盲源信号进行独立分量分析时,往往需要已知源信号的概率密度函数(PDF)。然而,由于源信号是未知的,一般事先很难知道其PDF。通常的做法是采用非参数的Parzen窗估计源信号的PDF。但是因为不同的信号具有不同的PDF,本文引入窗宽作为参... 在对盲源信号进行独立分量分析时,往往需要已知源信号的概率密度函数(PDF)。然而,由于源信号是未知的,一般事先很难知道其PDF。通常的做法是采用非参数的Parzen窗估计源信号的PDF。但是因为不同的信号具有不同的PDF,本文引入窗宽作为参数的Parzen窗来估计源信号PDF。用信息熵最小原则进行独立分量分析。模拟结果表明信号干扰比(SIR)明显提高。 展开更多

关键词 独立分量分析 核密度估计 参数方法 parzen窗密度估计

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从Parzen窗核密度估计到特征提取方法:新的研究视角 被引量：2

9

作者 刘忠宝 王士同 《智能系统学报》 北大核心 2012年第6期471-480,共10页

当前主流特征提取方法大致有2种研究思路:1)从高维数据的几何性质出发,根据某种寻优准则得到基于原始空间特征的一组特征数更少的新特征;2)从降维误差角度出发,保证降维前后数据所呈现的某种偏差达到最小.试图从降维过程中数据分布特征... 当前主流特征提取方法大致有2种研究思路:1)从高维数据的几何性质出发,根据某种寻优准则得到基于原始空间特征的一组特征数更少的新特征;2)从降维误差角度出发,保证降维前后数据所呈现的某种偏差达到最小.试图从降维过程中数据分布特征的变化入手,基于广泛使用的Parzen窗核密度估计方法,来审视和揭示Parzen窗估计与典型特征提取方法 LPP、LDA和PCA之间的关系,从而说明这些特征提取方法可统一在Parzen窗框架下进行研究,为特征提取方法的研究提供了一个新的视角. 展开更多

关键词 特征提取 parzen窗 密度估计 数据分布特征 新视角

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Parzen窗估计法在图像复原中的应用探索 被引量：7

10

作者 和亚珺 郭平 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期469-474,共6页

通过对降质图像离散退化模型与Parzen窗估计法基本公式的对比和对几种退化模型的点扩展函数特点的分析 ,揭示了点扩展函数与Parzen窗函数之间的对应关系 .提出用Parzen窗函数对点扩展函数进行估计的思路和方法 。

关键词 图像复原 点扩展函数 parzen窗估计

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Parzen窗估计在潜艇目标强度统计建模的应用 被引量：1

11

作者 孙乃葳 李建辰 万亚民 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第2期132-136,共5页

研究潜艇目标强度的统计特性对水中兵器的仿真和试验分析具有重要意义。本文针对直方图统计模型的精度受区间划分影响较大,提出将Parzen窗估计方法用于潜艇目标强度的统计建模,建立潜艇典型舷角下的目标强度分布模型,并对统计特性进行... 研究潜艇目标强度的统计特性对水中兵器的仿真和试验分析具有重要意义。本文针对直方图统计模型的精度受区间划分影响较大,提出将Parzen窗估计方法用于潜艇目标强度的统计建模,建立潜艇典型舷角下的目标强度分布模型,并对统计特性进行分析。对Benchmark潜艇模型进行仿真计算,结果表明,采用Parzen窗估计法建立的潜艇目标强度统计模型符合潜艇的物理结构特性,能够更加准确和有效地对潜艇目标强度的统计特性进行预报。 展开更多

关键词 目标强度 统计特性 直方图 parzen窗估计

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一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法 被引量：2

12

作者 张大明 张学勇 +1 位作者 李璐 刘华勇 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第1期53-60,共8页

图像分割是高分辨率遥感图像分析中的关键步骤,对信息提取精度起到重要作用。为提高传统基于像素的遥感图像分割算法性能,提出一种在超像素上进行Parzen窗密度估计的分割算法。包括超像素初始分割、特征测量、密度估计并重新聚类3个主... 图像分割是高分辨率遥感图像分析中的关键步骤,对信息提取精度起到重要作用。为提高传统基于像素的遥感图像分割算法性能,提出一种在超像素上进行Parzen窗密度估计的分割算法。包括超像素初始分割、特征测量、密度估计并重新聚类3个主要步骤。在超像素初始分割阶段,采用简单线性迭代聚类算法将图像进行超像素粗分割,并将每个超像素块标记为图结构中的一个顶点;然后测量每个超像素块的Gabor纹理特征,构建高维特征向量并计算纹理间的相似度,作为图中连接2个顶点的边的权值,并在该图的最小生成树上计算2个顶点之间的距离;接着将此距离用于Parzen窗,估计每个顶点的密度,并重新聚类得到最终结果。采用多幅多光谱高分辨遥感图像验证本文提出的算法,基于目视判别以及基于准确率和召回率的定量评价,将该方法与其他分割算法的结果进行比较,验证了提出算法的有效性。 展开更多

关键词 多光谱遥感图像 parzen窗密度估计 超像素 最小生成树 图像分割 区域合并

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一种非参数估计的活动围道图像分割方法 被引量：5

13

作者 杨鸿波 时永刚 邹谋炎 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1849-1855,共7页

该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成... 该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成图像和真实图像的实验证明此方法具有很好的合理性,具有很好的分割精度和抗噪性能。 展开更多

关键词 非参数概率密度估计 parzen窗 活动围道 水平截集 图像分割

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基于极大似然Parzen窗的独立成分分析 被引量：4

14

作者 龚丹丹 刘国庆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第18期279-281,284,共4页

提出一种新的独立成分分析算法,在利用直方图估计概率密度函数的基础上,由极大似然函数法构造独立信号的特征,并且在估计概率密度函数时,对相应的阶梯函数采用磨光处理,引入参数μ,并证明了μ的选择依赖于信号的统计特征以及采样的样本... 提出一种新的独立成分分析算法,在利用直方图估计概率密度函数的基础上,由极大似然函数法构造独立信号的特征,并且在估计概率密度函数时,对相应的阶梯函数采用磨光处理,引入参数μ,并证明了μ的选择依赖于信号的统计特征以及采样的样本总数。模拟实验结果表明,该算法能提高信号干扰比。 展开更多

关键词 独立成分分析 直方图估计 磨光函数 极大似然估计 parzen 窗

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参数估计中最大后验估计器的实现 被引量：1

15

作者 摆玉龙 刘昌盛 +1 位作者 马胜前 梁西银 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期792-794,799,共4页

简要介绍了贝叶斯参数估计的基本原理,并在选择均匀代价函数的基础上,给出了最大后验(MAP)估计器的实现方法。以223个电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法估算出了先验概率密度函数,由此得出了该样本的MAP估计器,并与数据拟合技术进行了... 简要介绍了贝叶斯参数估计的基本原理,并在选择均匀代价函数的基础上,给出了最大后验(MAP)估计器的实现方法。以223个电阻测量值作为样本,利用Parzen窗法估算出了先验概率密度函数,由此得出了该样本的MAP估计器,并与数据拟合技术进行了比较,验证了该方法的可行性与优越性,从而为此技术的广泛应用提供了依据。 展开更多

关键词 参数估计 贝叶斯估计 数据拟合技术 parzen窗法 最大后验估计器

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一种基于Renyi信息熵的DOA估计算法

16

作者 胡冰新 刘景夏 杨思祥 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第B12期8-10,共3页

首先简要介绍了Renyi信息熵以及采用Parzen窗估计概率密度函数的方法,并发现了基于Renyi信息熵的自适应算法的强干扰捕捉特性,从而开发了一种新的DOA估计算法-REM(Renyi’s Entropy based Method),并进行了仿真,验证了算法的有效性。

关键词 Renyi信息熵 DOA估计 parzen窗

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水平定向钻载荷下天然气管道失效智能预测研究

17

作者 何婷 杨松 +3 位作者 张开 陈利琼 黄坤 陈星宇 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1370-1379,共10页

为研究水平定向钻载荷下埋地天然气管道的失效条件,结合水平定向钻施工特点和天然气管道实际情况,建立了钻头-土体-管道有限元模型,得到包括影响水平定向钻载荷作用的六个关键特征变量的失效数据集。基于该数据集,建立智能失效预测模型... 为研究水平定向钻载荷下埋地天然气管道的失效条件,结合水平定向钻施工特点和天然气管道实际情况,建立了钻头-土体-管道有限元模型,得到包括影响水平定向钻载荷作用的六个关键特征变量的失效数据集。基于该数据集,建立智能失效预测模型,通过树结构Parzen估计器(Tree-structured Parzen Estimator,TPE)优化极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型性能。结果表明,与支持向量积、随机森林、贝叶斯回归等算法相比,XGBoost-TPE算法性能最好,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为7.8127 MPa,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为11.3256 MPa,决定系数(R2)为0.9891。研究可为天然气管道交叉工程及周边工程水平定向钻施工风险定量评价及安全管理提供理论支撑。 展开更多

关键词 安全工程 天然气管道 水平定向钻载荷 有限元模拟 极端梯度提升 树结构parzen估计器优化

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基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测 被引量：31

18

作者 唐贤伦 陈洪旭 +3 位作者 熊德意 张艺琼 蒋维弛 邹密 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3059-3067,共9页

电力负荷预测是实现电力系统智能化的基础。准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定地运行。针对短期负荷波动大,随机性强的特点,提出一种基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法。首先,利用变分模态分解(variational m... 电力负荷预测是实现电力系统智能化的基础。准确的负荷预测可以保证电力系统安全稳定地运行。针对短期负荷波动大,随机性强的特点,提出一种基于极端梯度提升和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法。首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对负荷序列进行平稳化预处理,将原始负荷拆分成若干个模态分量负荷。同时,为了减少预测模型训练所需的时间,利用样本熵来评估各分量的复杂度,将复杂性相近的负荷分量归为一类用于训练同一模型。最后,结合极端梯度提升和时间卷积网络的优点,利用极端梯度提升模型来预测趋势负荷,时间卷积网络模型来预测随机扰动负荷,并在模型训练过程中,利用树状Parzen估计来调节模型的超参数,得到最优的预测模型。为验证本文所提方法的有效性,在EUNITE竞赛数据集上进行了仿真实验,分别预测未来24 h的短期负荷和每日峰值负荷。实验结果表明,相比于支持向量回归(support vector regression,SVR),长短时记忆(longshort-term memory,LSTM),门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)+LSTM等短期负荷预测模型,该方法能取得更好的预测效果,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 负荷预测 变分模态分解 时间卷积网络 极端梯度提升 树状parzen估计

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一种新的活动星系光谱红移自动测量方法 被引量：2

19

作者 屠良平 罗阿理 +3 位作者 姜斌 韦鹏 赵永恒 刘蓉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2858-2862,共5页

星系红移的自动测量对进行大样本天文学研究如宇宙学大尺度结构研究具有重要意义。星系一般分为正常星系和活动星系两种,活动星系光谱一般具有较明显的发射线特征。文章提出了一种不用精确提取谱线而快速测量活动星系光谱红移的方法。... 星系红移的自动测量对进行大样本天文学研究如宇宙学大尺度结构研究具有重要意义。星系一般分为正常星系和活动星系两种,活动星系光谱一般具有较明显的发射线特征。文章提出了一种不用精确提取谱线而快速测量活动星系光谱红移的方法。该方法包括步骤:(1)对待测光谱进行去噪;(2)利用小波变换提取低频成分光谱,并用去噪后光谱减去低频谱得到残差谱;(3)计算残差谱的均方差,并保留大于阈值的波长集合(4)根据标准谱线表计算所有候选红移;(5)利用Parzen窗估计方法计算红移密度最大点,并在邻域内求均值确定最终红移。对模拟数据和SDSS DR7部分实测数据的测试表明,该方法是鲁棒的并且具有较高的红移测量正确率。 展开更多

关键词 活动星系 红移测量 小波变换 parzen窗估计

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基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法 被引量：4

20

作者 郭业才 龚秀丽 张艳萍 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2050-2055,共6页

针对时间分集分数间隔判决反馈盲均衡算法(TD)计算量大、收敛速度慢的缺点,该文提出了一种基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法。该算法直接把定义的样条函数Renyi熵作为代价函数用于TD的权向量更新,利用分数间隔获得更详细的... 针对时间分集分数间隔判决反馈盲均衡算法(TD)计算量大、收敛速度慢的缺点,该文提出了一种基于样条函数Renyi熵的时间分集小波盲均衡算法。该算法直接把定义的样条函数Renyi熵作为代价函数用于TD的权向量更新,利用分数间隔获得更详细的信道信息;由正交小波变换降低输入信号的自相关性,以加快收敛速度;利用时间分集和判决反馈结构来降低多径衰落对通信质量的影响。水声信道盲均衡的仿真实验,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 信号处理 时间分集 parzen窗估计 RENYI熵 码间干扰

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