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补图为2-点或2-边连通的图的最小特征值(英文) 被引量:8
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作者 余桂东 范益政 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期81-88,共8页
图的最小特征值定义为图的邻接矩阵的最小特征值,是刻画图结构性质的一个重要代数参数.在所有给定阶数的补图为2-点或2-边连通的图中,刻画了最小特征值达到极小的唯一图,并给出了这类图最小特征值的下界.
关键词 2-点连通 2-边连通 邻接矩阵 最小特征值
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基于频谱和瞬时频率特征的雷达信号识别 被引量:2
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作者 戴亮军 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第5期568-572,587,共6页
针对常见雷达信号的识别问题,提出了一种基于频谱和瞬时频率特征的雷达信号识别方法.该方法通过信号的3 dB带宽将信号粗分为调相信号和调频信号两大类,对调相信号通过定义离散谱线特征值,求出信号的一次方离散谱线特征、二次方离散谱线... 针对常见雷达信号的识别问题,提出了一种基于频谱和瞬时频率特征的雷达信号识别方法.该方法通过信号的3 dB带宽将信号粗分为调相信号和调频信号两大类,对调相信号通过定义离散谱线特征值,求出信号的一次方离散谱线特征、二次方离散谱线特征和四次方离散谱线特征,实现对常规雷达信号、二相编码信号和四相编码信号的分类识别;对调频信号通过求出信号的瞬时频率和频率一级差的均值和均方差,利用调频信号频率一级差的均方差的不同识别出二频编码信号,再对信号瞬时频率做最小二乘拟合处理,利用线性调频与非线性调频信号的拟合方差不同将两种信号区分开.仿真结果表明,该方法在信噪比大于4 dB时,总体识别概率达到90%以上. 展开更多
关键词 离散谱线特征值 频率-级差 最小二乘拟合
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关于电网供电系统谐波信号检测仿真 被引量:3
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作者 曹磊 赵庆生 +1 位作者 王旭平 郭尊 《计算机仿真》 北大核心 2018年第10期127-131,共5页
谐波检测是实现供电系统谐波治理的前提条件,可提高电能质量。大多数谐波检测算法会由于系统的动态特性导致测量精度的下降。对此,提出了一种基于改进总体最小二乘-旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)的谐波检测算法。首先根据信号自相关矩... 谐波检测是实现供电系统谐波治理的前提条件,可提高电能质量。大多数谐波检测算法会由于系统的动态特性导致测量精度的下降。对此,提出了一种基于改进总体最小二乘-旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)的谐波检测算法。首先根据信号自相关矩阵特征值的相对误差大小得到信号源个数,从而划分出信号子空间。然后用二阶泰勒多项式来表示动态的基波相量,对TLS算法中的范德蒙矩阵进行了扩展;相比TLS-ESPRIT算法,还可估算出基波频率偏移值和频率变化率值。最后采用不同的信号模型和实测数据来检验算法的性能。MATLAB仿真结果表明,所提基于改进TLS-ESPRIT算法能够快速可靠的得到谐波信息。 展开更多
关键词 总体最小二乘-旋转矢量不变技术 谐波检测 动态相量估计 特征值分解
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一种改进的基于MME的盲频谱感知算法(英文)
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作者 王韩瑞 黄小玉 +2 位作者 江玮 翟丰鋆 雷可君 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第6期38-42,共5页
基于最大-最小特征值(MME)之比的盲频谱感知算法,最大的优势是感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法,相比传统... 基于最大-最小特征值(MME)之比的盲频谱感知算法,最大的优势是感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法,相比传统的MME算法检测结果更可靠.实验仿真结果验证了新算法的有效性. 展开更多
关键词 认知无线电 盲频谱感知 最大-最小特征值之比 取样协方差矩阵 随机矩阵理论
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无需中间变量的多运动站时差定位新算法 被引量:7
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作者 徐征 曲长文 骆卉子 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1665-1672,共8页
传统时差(TDOA)定位模型通过引入中间变量来得到线性方程,需要两步求解过程且该模型不适合多运动站连续定位。为此,引入无需中间变量的时差定位模型,并在此基础上提出了一种约束加权最小二乘定位算法。首先将基于该模型的时差定位问题... 传统时差(TDOA)定位模型通过引入中间变量来得到线性方程,需要两步求解过程且该模型不适合多运动站连续定位。为此,引入无需中间变量的时差定位模型,并在此基础上提出了一种约束加权最小二乘定位算法。首先将基于该模型的时差定位问题转换为加权最小二乘问题,然后推导代入时差测量值后观测矩阵和观测向量的误差项,将其每一列表示为确定矩阵与随机时差测量噪声向量乘积的形式,并基于此推导了关于目标状态的二次约束方程,最终只需通过广义特征值分解来得到目标状态估计,并推导了该估计的解析表达式。仿真结果表明所提算法的连续定位性能逼近克拉美罗-限且所得定位解渐近无偏。 展开更多
关键词 定位 时差 约束加权最小二乘 广义特征值分解 克拉美罗-
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矩阵时间序列的减秩自回归模型及其应用
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作者 刘程程 宋鹏 秦磊 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2023年第2期524-536,共13页
在矩阵维度较高或行(列)变量相关性较强的情况下,已有矩阵自回归模型的应用将面临预测精度下降与解释能力不足的双重挑战.为解决上述问题,本文提出减秩矩阵自回归模型及减秩-迭代最小二乘估计方法.通过设定系数矩阵的低秩结构,降低自变... 在矩阵维度较高或行(列)变量相关性较强的情况下,已有矩阵自回归模型的应用将面临预测精度下降与解释能力不足的双重挑战.为解决上述问题,本文提出减秩矩阵自回归模型及减秩-迭代最小二乘估计方法.通过设定系数矩阵的低秩结构,降低自变量维度及待估参数数目,该模型既能有效保证估计精度,增加预测准确性,又可简化变量间关系,提升解释能力.进一步,本文证明了估计方法的理论渐近性质,并指出模型秩的确定可采用最小特征值比率准则.数值模拟显示,在秩约束条件下,减秩矩阵自回归模型及其估计方法表现更优.最后,该模型被应用于城市空气质量研究,实证结果充分体现了其降维去噪,准确预测及有效解释的优势. 展开更多
关键词 减秩矩阵自回归 减秩-迭代最小二乘法 最小特征值比率准则 城市空气质量
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