一、修正的LMS方法（论文文献综述）
杨松楠[1]（2021）在《基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法》文中研究指明随着工业技术的不断进步和发展,生活噪声与工业噪声对人们的影响逐渐加大。长期处于噪声的环境中会对人们的身体和精神健康产生巨大的负面影响。如何有效的降低噪声污染成为了人们迫切需要解决的难题。传统的被动降噪方法,对中低频噪声的消除作用不大,要想获得更好的降噪效果需要增加噪声吸收系统的体积。主动噪声控制方法作为一种新的降噪手段,针对中低频噪声有非常好的降噪效果,并且具有体积小,适用范围广等优点,引起了众多研究人员对主动噪声控制领域的兴趣。本文致力于降低新风系统管道（Heating,Ventilation and Air Conditioning,HVAC）中由风机所产生的中低频噪声,故以管道声场为主要研究对象,针对传统主动噪声控制方法中由于步长固定导致的稳定性与收敛速度始终处于矛盾状态的问题,提出了一种基于反正切函数的变步长最小均方误差算法,设计并完成了一款基于ARM平台的主动噪声控制器,通过仿真与实验对噪声控制系统的降噪效果进行了测试。首先,论文介绍了主动噪声控制方法的基本原理,通过研究维纳（Wiener）滤波器和误差平面的搜索方法,引出了以有限长单位冲击响应（FIR）滤波器结构为基础的最小均方误差（LMS）算法的原理,并对LMS算法中自适应参数的更新过程进行了推导。然后,根据以上基础介绍了滤波x最小均方误差算法（FxLMS）算法的自适应迭代流程和次路径建模方法。文中研究了导致自适应滤波算法稳定性变差和收敛速度变慢的原因,通过对经典的可变步长最小均方误差（VSS-LMS）算法进行公式推导,分析了对算法收敛速度和降噪性能的原因。由此,提出了一种使用反正切函数的最小均方误差算法。随后,针对管道噪声中的噪声源进行研究,分析了由轴流风机所产生噪声的频率特性并使用Matlab软件进行建模。还对管道对声波传递特性进行了研究,并使用Comsol-Multiphysics软件进行有限元分析。其次,文中设计了一个以STM32F746处理器为核心的自适应主动噪声控制硬件平台并实现与PC机的实时通信与数据分析功能。设计包括参考麦克风和误差麦克风的类型选择与电路设计,主控制板的类型选择与电路设计,功率放大器的类型选择与设计。并最终实现主动噪声控制算法在硬件平台上的运行。最后,论文将主动噪声控制系统的硬软件与改进算法相结合,进行了功能和算法的验证。文中在电脑端使用Matlab对实验数据进行了记录与分析,与其他的VSS-LMS算法的降噪性能与收敛速度进行了对比。通过将论文提出的改进方法与其他四种主动噪声控制算法进行对比,说明改进算法对于收敛速度和降噪效果具有明显的改善,并以此为依据对目前取得的成果和调试过程中存在的问题进行了分析与总结。
郭韩俊[2]（2021）在《声矢量阵信源数估计与自适应滤波技术研究》文中研究说明
彭杰[3]（2020）在《基于复杂运动的多尺度红外图像非均匀校正技术研究》文中指出在红外成像系统中,红外焦平面探测器是成像质量好坏的首要因素。然而,由于制作工艺和材料的特性,导致在整个焦平面上每个像素点对相同的温度表现出灰度响应不一致,在得到的成像图像上表现为斑块状的低频非均匀性和条纹状的高频非均匀性,即固定图案噪声。此外,由于探测器工作过程中随着时间变长,周围温度发生漂移导致探测器的响应也会随之发生改变,为了弥补这些不足,许多基于场景的NUC（SBNUC）技术被提出,在一定程度上克服了IRFPA漂移响应所造成的校正误差。红外图像的非均匀性会导致图像质量和外观的严重退化。因此基于场景的非均匀校正算法越来越受到研究者的重视,它可以分成不同的种类,例如时域高通滤波非均匀性校正算法、神经网络非均匀性校正算法、常值统计非均匀性校正算法和图像配准非均匀性校正算法[1]。所有这些算法各有自己的优点和缺点。比如时域高通滤波算法专注于校正非均匀性的偏移参数,它是基于构造一个时域高通滤波器来计算原始图像的数值预期。该算法计算简单,但是需要很多的原始图像来参与校正过程。它不能校正非均匀性的增益系数,这样会带来严重的图像退化和鬼影。神经网络非均匀性校正算法,这个算法优点是计算方便,但是缺点也是会造成图像退化和轮廓鬼影,收敛速度慢,低频空间噪声校正能力差。恒定常数统计法是基于统计平均值与所有像素的数据帧偏差趋近相等来提出的。对于低频空间噪声校正性能较好,但是对于一个场景来说需要相当长的计算时间来进行数值计算过程,并且还存在鬼影现象。同时当采用常值统计方法之前场景图像反转的时候鬼影就出现了,这会对视觉性能有很严重的影响。和这些方法相比,配准非均匀性校正利用图像配准技术来建立图像序列像素之间的关系,同时更新修正系数。配准算法的收敛速度比其他方法更快。只需要几十个或者更少的帧数来估计出校正系数。另外,图像修复质量比其他方法更加好。基于场景的非均匀性校正（SBNUC）已成为处理NU的一种非常有效的方法。虽然许多SBNUC方法已经被世界各国的研究人员开发出来,但很少有一种方法具有良好的校正性能,能够应用于小型封装实时设备。本文提出了一种基于复杂运动下的红外图像的非均匀性校正技术。我们发明了一种新的投影估计器来计算相邻帧的相对位移。在不降低精度的前提下,采用傅里叶梅林算法在极坐标系内进行投影,确定相邻帧间旋转矢量、缩放矢量、行投影矢量和列投影矢量分别计算多维情况下的位移;在确定了相邻帧间的空间变换后,采用一种全新的配准算法来完成相邻帧间的配准,同时利用一种改进的增益系数校正方法[4],利用校正后的偏置系数来校正增益系数,通过澄清这两个系数之间的内在关系,联动地完成某帧图像的增益系数和偏置系数的自适应优化,最终实现对存在复杂运动的红外图像的非均匀性校正。我们还深入分析了这项技术在包含低频和高频NU的实际红外视频序列中的表现。此课题在红外图像处理领域具有种重要的理论意义和实用价值。
朱天佑[4]（2020）在《基于高灵敏度红外系统的微弱目标检测应用研究》文中进行了进一步梳理利用高辐射灵敏度的红外探测系统进行弱辐射目标检测研究,具有广泛的应用,例如,利用表面辐射率差异对钢材瑕疵进行检测。高辐射灵敏度是红外探测系统从复杂背景中捕获弱辐射目标信号的前提;有效的背景抑制和弱辐射目标信号提取算法是关键,直接影响最终检测效果;算法的复杂度和实时性决定了其在资源有限型硬件上的实用性。本文以此为背景,在高辐射灵敏度前提下,研究红外图像预处理算法（包括红外图像灰度的不均匀性校正方法和红外波段图像的生成方法）、红外图像复杂背景的抑制算法、针对红外微弱目标的检测算法（包括纹理滤波方法和基于神经网络的智能方法）和用于提高算法硬件实用性的模型压缩与加速方法,具体的工作如下:（1）采用多帧累加方法抑制噪声,提高了红外探测系统的辐射灵敏度,并进行实验验证。利用目标辐射相对于背景辐射的信杂比指标,定量地度量信号的微弱程度。（2）针对多元探测器由于响应率与暗电流的差别引起红外图像灰度的不均匀性,提出了一种基于密集连接卷积神经网络的校正方法Dense-CNN,突破了普通校正方法线性失真理论建模的限制。本文Dense-CNN方法校正后的峰值信噪比（PSNR）指标相比联合小波-傅里叶滤波法（WD-FT）和中值直方图均衡法（MHE）分别提高了149.64%和88.24%,解决了WD-FT和MHE校正方法导致的细节模糊问题。（3）针对红外波段数据样本量不足问题,提出了基于对抗生成网络的红外图像生成方法MSP-pix2pix（ssim-mae）。检测算法的研究需要大量的图像数据,为扩充红外图像数据的样本量,利用对抗生成网络技术生成红外图像,并进一步从网络架构和网络损失函数两方面进行优化。实验结果表明,本文MSP-pix2pix（ssim-mae）方法生成的红外图像的视觉效果优于线性方法,红外图像的客观质量指标PSNR相比线性方法提高了48.39%。（4）针对红外图像复杂背景的抑制,提出了基于小波分解重构的各向加权软阈值滤波法。高辐射灵敏度红外探测系统具有捕获弱辐射目标信号的能力,与此同时,复杂背景的干扰更突出。本文以特定的红外弱辐射目标（湖面涡旋）为例,基于图像的灰度共生矩阵提取纹理特征值,并对背景和涡旋区域纹理的方向和规律等特性进行分析,在此基础上提出各向加权软阈值滤波法。相比基于频域滤波和空域滤波的背景抑制方法,本文各向加权软阈值方法能有效抑制背景（背景粗糙程度指标相比均值方法减少了77.32%）,背景抑制后的信杂比指标提高了9.79d B,解决了频域滤波和空域滤波方法无法保持涡旋信号纵向纹理的问题。（5）针对红外弱辐射目标的检测,提出了基于纹理滤波的Gabor FM方法,检测结果的F1分数指标相比图像二值化方法提高了89.66%,解决了仅利用灰度特征的图像二值化方法无法避免来自背景中,与目标灰度特征相似像素区域的干扰问题。为进一步提高针对红外弱辐射目标的检测精度,提出了一种基于显着性和多感受野特征融合网络的智能检测方法SMDU-Net。针对红外图像低清晰度、低对比度等特性,优化神经网络架构设计以增强网络对红外图像的全局信息利用和特征提取能力;针对目标的微弱特性,利用视觉显着性获取具有凸显目标区域能力的特征图并输入网络,以提高网络对弱辐射目标的检测能力。利用红外涡旋数据集进行对比实验,结果表明,本文SMDU-Net方法检测结果的平均精度（AP）相比经典U型网络方法提高了16.85%,检测指标F1分数相比纹理滤波方法提高了36.70%。（6）针对复杂算法在资源有限型硬件上实用性不足的问题,提出了一种基于混合二值权值和残差连接手段的模型压缩与加速方法Res MBS-Net。目标的微弱特性增加了检测难度和算法的复杂度,考虑到算法模型在存储、功耗等资源有限型硬件平台（例如星载、机载设备）上的可移植性,本文提出Res MBS-Net方法用于算法模型的压缩与加速。本文ResMBS-Net方法具备将普通神经网络模型大幅压缩和加速的能力（运行效率提高6.29倍）,提高了模型的硬件可移植性。相比全局二值模型压缩与加速方法（GBS-Net）,本文Res MBS-Net方法输出的平均精度（AP）提高了46.42%,有效解决了全局二值方法导致检测精度差的问题。
刘昊[5]（2020）在《基于多模信息感知的运动载体轨迹测定方法研究》文中提出近年来,智能汽车正在不断地快速发展,传统的定位方式及系统已经无法提供高精度的实时轨迹测定;在国内,载体的运行环境复杂多变,这也使传统定位方式显得模式单一。随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）不断地深入各个领域及行业,同时我国自主研制的北斗卫星导航（Bei-Dou Navigation Satellite System,BDS）逐渐地完善,面对当前众多行业的实际运营需求,以BDS为主导的多模信息的定位方法开始被越来越多的人重视,逐步成为了一个重要研究方向。本篇论文主要研究了基于多模信息感知的运动载体轨迹测定方法,分别从多模信息感知下的惯性传感器的误差分析与抑制、动态模型偏差实时校正方法研究、多模信息感知下的数据融合方法三个方面进行了相关研究。具体的研究方法和创新性为:1、第二章主要研究关于多模信息感知下的惯性传感器的误差分析与抑制。通过分析惯性测量单元的误差来源和种类,并描述数据输出的模型,提出一种针对陀螺消噪的改进的RLS（Recursive least squares,RLS）方法;一方面对RLS方法的误差估计方程进行了修正,改进了野值的处理方式,另一方面,改进了自适应参数选取方法,使其可以依据时序下的误差变化进行调节。2、第三章主要研究关于动态模型偏差实时校正的方法。针对EKF（Extended Kalman Filter,EKF）中的动态模型,提出了一种实时校正动态偏差的方法。考虑使用最小二乘支持向量机对模型的动态偏差进行训练、预测,并通过无迹变换将预测结果引入到EKF过程中,将两种方法结合在一起,以此提高偏差校正的精度和动态模型在实际应用中的准确性。3、第四章主要研究关于多模信息感知下的数据融合方法。通过阐述关于多数据融合的基础理论,提出了一种基于粒子滤波改进UKF（Unscented Kalman Filter,UKF）的数据融合方法,依据不同空间模型,可以分别使用在局部融合和中心融合过程中;同时,设计了一种以BD/INS（Inertial Navigation System,INS）/编码里程计为组合的多模信息感知的轨迹测定系统,结合平台和融合方法共同使用,以此提高轨迹测定精度和系统连续性。上述三个部分主要针对了惯性传感器的误差、导航定位计算模型的动态偏差、多模信息轨迹测定过程中的数据融合方法以及具体多模信息感知平台设计等方面,分别对这些方面进行算法、方法的改进,对提高内部传感器的精度有所帮助,同时,也提高了系统最终轨迹测定结果的准确性。在论文最后,通过自主研发的多模信息感知系统进行了仿真实验、车载实验数据实验,证明了论文所提出方法的有效性和可靠性,为多模信息感知的运动载体轨迹测定方法研究提供了一定的参考价值。
陈茜[6]（2020）在《基于GAMLSS构建父母身高修正的儿童身高生长曲线研究》文中指出目的本研究希望制定出依据不同父母身高群体的儿童的年龄别身高百分位曲线,使用动态、个体化的生长标准曲线图,用于评估和监测不同遗传因素条件下,儿童生长发育的状况。使具有相同遗传因素的儿童,拥有专门化的生长标准,这样得到的诊断更具有可信度,更有利于早期个体识别生长偏离的现象,以便及时采取病因研究、营养指导等有效措施,使儿童得到及时诊断和干预治疗,促进儿童生长和健康服务。方法在第一章中在GAMLSS模型基础上,分别尝试以pb和cs两种平滑函数,拟合参数μ,σ,?,τ,建立重庆市男女童的身高（长）的年龄别百分位数曲线。用多种常用链接函数拟合分布,根据Akaike信息量和Schwarz贝叶斯标准最小的原则,选择最优模型。最后利用蠕虫图（worm plot）和残差检验（Q-Q图）判断模型的准确性,检验拟合效果。将模型生成的标准差单位值与2009年卫健委公布的标准进行比较。第二章中,首先构建标准生长曲线图,得到个案的标准年龄别百分位数。然后,依据父亲身高、母亲身高的不同水平进行组合。分别构建每个组的生长曲线,得到个案的父母身高组别百分位数。再对父亲身高、母亲身高、父母身高均值、儿童身高、标准年龄别百分位数、父母身高组别百分位数进行相关性分析。最后用回归方程构建以父亲身高、母亲身高的修正模型。结果第一部分:按照AIC、SBC最小原则,男女童身高（长）生长曲线的最优模型都为M7模型:BCT分布,PB平滑参数μ、CS平滑参数σ、PB平滑参数ν、PB平滑参数τ的组合方式为最优模型。得到了男女童年龄别的身高（长）标准差数值表,和男女童年龄别的身高（长）百分位数曲线图。得到参考值范围适应于0-7岁儿童,在出生时男女童身高正常值范围较为集中,随着年龄增长离散趋势增大。男女童均在0-3岁期间存在生长高峰,曲线呈指数型分布;3岁以后身高增长较为平稳,曲线呈线性增长。本研究结果与2009年标准相比,各年龄段分布情况和增长速度大体与2009年标准相同,身高曲线同样都是在3岁处出现拐点。相较而言,本研究曲线更为收敛,2009年标准各年龄别下百分位数范围跨度更大。因此,重庆市0-7岁正常儿童身高水平总体低于2005年调查的全国平均标准。第二部分:标准男女童身高（长）生长曲线模型都为BCT分布,CS平滑参数μ、CS平滑参数σ、ν为常数、τ为常数的组合方式为最优模型。依据父母身高的不同水平,进行两两组合,得到男女童各16组数据。对每组数据,利用与标准男女童身高（长）生长曲线拟合模型相同的函数进行建模,分组分位数与标准分位数的一致率为男童58.36%,女童56.28%。相关系数都通过了显着性检验,认为变量两两相关,与分组百分位数相关性最高的是标准年龄别百分位数,分别为0.8792和0.8757。用逐步法建立父母身高组别分位数的回归模型,得到自变量包含父亲身高、母亲身高、标准分位数的多元线性模型。结论当父母身高未知时,使用第一部分得到的标准儿童生长曲线,作为儿童身高参考值。当父母身高已知时,使用第二部分得到的父母身高修正模型,作为儿童身高参考值。讨论儿童生长发育是一个连续、复杂的动态过程,随着对儿童生长规律的研究不断深入,以及统计学和计算机应用的进步,使生长曲线的制定方法更加先进和规范。因为生物学上的数据正态性大都不是很好,LMS方法估计的百分位数可能会存在差异,GAMLSS多考虑了峰度的模拟,更适用于大数据样本和偏态分布数据,使模型残差进一步得到修饰、曲线形状更趋于平滑。GAMLSS可以获得基于人群的参考曲线和表格,用于校正生物学上具有偏态的年龄别统计模型,对使用百分位数或Z评分的适应性,以及通过95%置信区间的计算评估极端百分位数的精度。综上所述,所用方法适用于绘制儿童身高（长）体重参考曲线。截至发稿前,这是首次应用GAMLSS于中国儿童生长发育参考值范围制定的研究。本研究补充了重庆市的儿童身高体重参考值范围,为矮身材和营养不良的合理诊断提供依据。本父母修正模型适用于0-14岁儿童,在使用时应先在图2.2和图2.3中找到某儿童身高处于标准生长曲线的哪一分位数区段,代换成等级赋值数字,再代入修正线性回归方程中,得到的数字代表该儿童基于父母身高修正的百分位数区段。生长曲线图表的其中一项重要作用,就是依据儿童时期身高所处在的百分位数来预测该儿童成年时身高的百分位数。但不同基因条件下,儿童可能拥有完全不同的成年身高预期范围。并且有足够的证据表明,不同性别的亲子组合关系中,基因的影响应该是不同的,所以本研究考虑了父亲、母亲分别与男童、女童身高的相关关系,比之前同类型研究只研究父母身高均值与儿童身高SDS的相关关系更全面。
王献炜[7]（2020）在《FBMC/OQAM系统信道估计方法的研究》文中提出5G无线通信系统需要支撑大量场景的应用,这就需要灵活地分配可用的时频资源,因此欧洲的动态频谱接入和认知无线电物理层（PHYDYAS）研究项目组提出将滤波器组多载波（FBMC）技术作为5G关键技术的备选。近年来,FBMC技术因其高效的频谱利用率和优秀的带外特性而逐渐成为5G研究中的热点。本文主要研究滤波器组多载波/偏移正交幅度调制（FBMC/OQAM）系统,并针对本系统的信道估计方法展开相关研究,主要内容包括:首先,对导频结构展开研究,提出了一种新的导频干扰消除方法。该方法采用辅助导频法和预编码导频法联合消除导频邻域内的干扰,保证在接收端得到较为精准的导频序列。此外,针对噪声提出了一种改进算法。该算法分为两个步骤,首先采用基于快速傅里叶变换的阈值去噪算法对最小二乘算法得到的估计值进行预处理;随后利用迭代线性最小均方误差算法计算出更加精确的信道估计值。仿真结果表明系统性能得到了明显的提升。然后,为了节省导频占用的带宽和增强对信道的追踪能力,提出了一种基于粒子滤波的信道估计方法。该方法为一种半盲方法,首先通过导频获得初始粒子集,随后通过粒子滤波算法预测信道的估计值,并通过观测值修正估计结果。在后续的估计中不再需要导频信号的参与,节省了系统带宽。仿真表明,新算法对时变信道的追踪效果良好,提高了系统的性能。最后,将复值神经网络和信道估计相结合,提出一种新的估计方法,证明了神经网络在信道估计中的可行性。该方法分为两个阶段,训练阶段将系统接收端的信号同期望输出信号一同送入网络进行训练,在网络收敛时保存最优的网络参数;部署阶段将最优的网络参数固定,用当前的复值神经网络替代原来系统中的信道估计器部分。仿真结果表明,相比传统的信道估计方法,基于复值神经网络的信道估计方法具有更高的准确性。
李泰然[8]（2020）在《基于数值积分部分谱离散化的时滞电力系统稳定性分析》文中指出区间低频振荡问题逐渐成为威胁大规模互联电网安全性和稳定性的重要因素之一。随着信息通信技术与电力系统高度的融合,基于广域测量系统（Wide-Area Measurement Systems,WAMS）下的广域阻尼控制为有效抑制大规模区域互联电力系统的低频振荡问题提供了新的途径。但是,利用广域信息进行控制时不可避免的会产生时滞问题。时滞会恶化控制器的阻尼性能,甚至于威胁电力系统的稳定性。因此,为提升现代电力系统的安全运行水平,需要对计及时滞的电力系统展开深入地研究。针对时滞电力系统中的稳定性问题,本文研究了一系列基于数值积分部分谱离散化的大规模时滞电力系统特征值计算方法。主要研究工作如下:（1）提出了基于无穷小生成元线性多步和隐式龙格-库塔离散化（infinites-imal generator discretization with linear multistep and implicit Runge-Kutta,IGD-LMS/IRK）的大规模时滞电力系统特征值分析方法。首先,采用时滞微分方程（delay differential equation,DDE）模型,基于分段离散化的思想,对无穷小生成元进行数值积分离散化,得到高度稀疏且结构化的近似矩阵;然后,利用位移-逆变换和稀疏特征值计算等技术使方法有效适用于大规模时滞电力系统的关键特征值计算;最后,在四机两区域和山东电网算例系统对两种方法进行验证。结果表明,IGD-LMS/IRK方法比无穷小生成元伪谱离散化（infinitesimal generator pseudo-spectral discretization,IGD-PS）方法计算效率更高。此外,相比于解算子线性多步和隐式龙格-库塔离散化（solution operator discretization with LMS and IRK,SOD-LMS/IRK）方法以及Pade近似方法,IGD-LMS/IRK方法在计算大时滞系统（如400～500ms）特征值时具有明显优越的准确性。（2）改进IGD-LMS/IRK方法,提出了基于无穷小生成元线性多步和隐式龙格-库塔部分离散化（partial IGD-LMS/IRK,PIGD-LMS/IRK）的大规模时滞电力系统特征值分析方法,从而实现在所有反馈信号类型下高效地特征值计算。首先,系统采用时滞微分代数方程（delay differential-algebraic equation,DDAE）模型并将变量划分为时滞变量与非时滞变量;其次,基于部分谱离散化的思想,利用数值积分离散化方案只对时滞变量离散化,得到无穷小生成元低阶离散化矩阵且为系统增广状态矩阵的Schur补;然后,采用位移-逆变换和不含迭代求解矩阵逆-向量乘积（matrix-inversion-vector products,MIVP）的稀疏特征值计算等技术使方法适用于大规模时滞电力系统;最后,在四机两区域、山东电网和华北-华中特高压电网仿真验证方法的准确性以及效率提升。与IGD-LMS/IRK方法相比,PIGD-LMS/IRK方法在确保准确性地同时大幅提高了计算效率,对于大规模系统,效率提升可达到103～104量级以上,并解决了 IGD-LMS/IRK无法计算特高压电网特征值的问题,且计算效率接近于无时滞系统特征值计算的效率。（3）改进SOD-IRK方法,提出基于解算子隐式龙格-库塔部分离散化（partial SOD-IRK,PSOD-IRK）的大规模时滞电力系统特征值分析方法。PSOD-IRK通过一次计算就可以得到阻尼比小于给定值的特征值,并实现在所有反馈信号类型下高效地计算。首先基于部分谱离散化的思想,给出DDAE模型下的解算子的定义以及PSOD-IRK方法的基本思路;其次,采用Radau IIA法部分离散化解算子,推导得到低阶的部分离散化矩阵,其第一块行中的逆矩阵为系统增广状态矩阵与单位矩阵克罗内克积的Schur补;然后,采用旋转-放大、不含迭代求解MIVP的稀疏特征值计算等核心技术使算法高效用于大规模时滞电力系统;最后,在四机两区域、山东电网以及华北-华中特高压电网下与原有的SOD-IRK方法进行仿真比较,验证了 PSOD-IRK方法的准确性和高效性。结果显示,PSOD-IRK方法在保证精确度地同时提高了计算的效率。对于大规模系统,CPU计算时间可以减少为SOD-IRK的1/10左右。本文提出的这些方法继承了原有的谱离散化方法的计算框架,同时从改变时滞系统模型、离散化矩阵维数降阶以及消除冗杂的计算环节等多方面对现有的方法进行改进,旨在完善谱离散化方法的体系,提供更加高效且适用性更广的时滞电力系统特征值分析方法。
王建芹[9]（2020）在《主客互动对游客公民行为的影响研究》文中认为随着商业模式从传统以生产者为价值创造主体的模式逐渐向顾客和企业共同创造价值的模式转变,顾客和生产组织一样,成为价值共创不可缺少的资源。已有研究表明,顾客公民行为是顾客参与价值共创的重要途径之一。学者们还对顾客公民行为的驱动因素及影响效应进行了诸多研究。作为服务行业的一部分,游客消费行为与其他服务行业顾客消费行为有一定的相似性,但也表现出非惯常环境下的独特性特点,比如,对休闲体验的追求,消费的非理性等。因此,有学者在顾客公民行为基础上提出了游客公民行为的概念,并基于团队游客,对游客公民行为的概念内涵和结构划分进行了质性探讨。但是,对游客公民行为进行实证研究的文献依然非常匮乏,游客公民行为理论研究依然存在很多缺口。这表现为,与其他行业的顾客公民行为相比,旅游消费情境下的游客公民行为是否具有特殊的表现和结构?有哪些因素可以激发游客开展有利于旅游目的地的公民行为?游客公民行为的边界条件是什么?在旅游业高速发展的今天,主客互动机会不断增多,东道主能否通过与游客的互动影响游客实施公民行为成为一个亟待解决的问题。在主客互动与游客公民行为之间,是否还存在其他因素影响二者的关系?比如,基于旅游活动必不可少的体验形成的价值,构成旅游吸引力重要组成部分的东道主好客精神,他们与主客互动和游客公民行为之间存在什么关系?是否有助于游客公民行为的激发和驱动?鉴于此,本文通过以下途径来寻求上述问题的答案。首先,本文运用网络爬虫技术,从携程等着名旅游网站爬取网络资料,并通过半结构化访谈、实地观察等方式获得一手数据,通过扎根理论的质性研究方法,分析了游客公民行为的形成路径,并对游客公民行为的维度划分和测量指标进行了探索性研究。然后,本文在第二章质性研究基础上,采用量化数据和方法对测量模型和结构模型进行验证和评估。在量化研究部分,本文首先基于社会交换理论、服务主导逻辑理论、互动仪式链理论和角色理论,分析了主客互动、体验价值、东道主好客度几个变量在游客公民行为形成和激发过程中的角色和作用,并基于理论分析提出相关假设,在假设的基础上,构建了四个变量间的关系模型。然后,本文通过预调研,结合探索性因子分析,对所涉及变量量表进行分析和纯化,形成正式调研问卷,并在预调研基础上,大规模收集数据。第三,本文基于正式调研数据,采用IBMSPSS24.0、AMOS23.0等统计软件,对主客互动、游客公民行为、体验价值和东道主好客度四个分量表进行了验证性因子分析,并分别对四个分量表进行信度和效度检验。第四,本文通过多元回归、结构方程模型分析、Bootstrap、LMS潜调节结构方程等方法,对主客互动、体验价值、东道主好客度在游客公民行为形成中的影响作用进行实证检验;并通过独立样本T检验和单因素方差分析,探讨游客人口统计特征和出游特征对主客互动、体验价值、东道主好客度、游客公民行为几个变量的差异化影响。最后,本文根据实证检验结果,并结合国内旅游实际情况,就主客互动重要性、东道主好客精神培育和传承、旅游供给侧改革视域下的产品和服务创新,体验营销、关系营销、互动营销等旅游目的地营销等方面,提出激发游客公民行为的对策和建议。本文最终得出以下几个主要结论:1.首次开发游客公民行为量表,并表现出较高的信度和效度。游客公民行为的内部维度构成包括口碑/推荐、建议/反馈、支持/帮助、理解/宽容、环境友好5个维度共17个测量题项。其中,支持/帮助维度既包括对其他游客的帮助,也包括对目的地旅游从业者的支持和对当地居民的帮助。游客的理解/宽容行为主要表现为对物质性产品和客观性因素的理解和宽容,而对东道主服务失范行为的容忍度则相对较低。环境友好行为作为游客公民行为的一部分,体现出游客公民行为与传统顾客公民行为的显着差异。本文还检验了现有主客互动量表在国内旅游消费情境下的适应性。在国内旅游消费情境下,现有主客互动量表将主客互动行为划分为互动数量和互动质量,并进一步将互动数量划分为服务互动和社会互动的结构划分方法具有合理性,但是部分测量题项,“在一个冲突的场景中与当地居民有互动行为”、“在与东道主的交往中感到紧张”、“与东道主的交往是平等的”、“与东道主是合作关系”四个题项没有通过验证。经过修正后的主客互动量表具有良好的信度和效度。本文还发现,现有东道主好客度测量量表的单维性具有合理性,经过修正后的量表包括8个观测变量,量表具有良好的信度和效度。现有层次式体验价值量表的维度划分合理,测量题项能很好地反映相应维度,量表具有良好的信度和效度。2.主客互动不同维度对游客公民行为的影响存在差异。其中,互动数量中的社会互动对游客公民行为具有显着正向影响,总效应为1.70（P<0.001）;服务互动对游客公民行为的影响不显着。互动质量对游客公民行为具有显着正向影响,总效应为0.531（P<0.001）。并且,互动质量对游客公民行为的正向影响作用要大于互动数量对游客公民行为的正向影响作用。3.体验价值在主客互动与游客公民行为之间具有部分中介作用。本文运用Bootstrap法对体验价值的中介作用进行检验,结果发现:体验价值在主客互动与游客公民行为之间具有部分中介作用。其中,社会互动对游客公民行为的总效应?=0.170（Z=3.696）,直接效应?=0.068（Z=2.000）,间接效应?=0.103（Z=3.029）;互动质量对游客公民行为影响的总效应?=0.531（Z=12.349）,直接效应?=0.188（Z=4.585）,间接效应?=0.342（Z=9.243）;而体验价值在服务互动和游客公民行为之间的中介作用没有得到数据支持。4.东道主好客度在主客互动对游客公民行为的影响中具有显着正向调节作用。随着东道主好客度提高,主客互动对游客公民行为的正向影响作用得到加强。根据本文第三章的理论分析,东道主好客度对体验价值的中介作用具有调节效应,属于前半段被调节的中介变量。由于调节变量东道主好客度属于潜变量,因而采取潜调节结构方程LMS对被调节的中介效应进行检验。检验结果发现,东道主好客度对体验价值中介作用的调节效应不显着。即随着东道主好客度变化,体验价值在主客互动与游客公民行为之间的中介作用不会发生显着变化。本文的研究为旅游目的地加强对东道主好客精神的培育和传承、树立旅游地好客旅游形象提供了理论支持,并对东道主好客精神量化研究的进一步深化有启示意义。5、游客人口统计特征和出游特征不同程度地对游客公民行为存在差异化影响。其中,老年游客、学生群体、户籍为农村的游客、背包游客实施公民行为的可能性更高;而自驾游客、团队游客、自由职业者实施游客公民行为的可能性相对偏低;游客在环境友好维度的得分普遍低于游客公民行为其他维度的得分。旅游目的地在进行游客管理,激发游客公民行为过程中,不应该忽略对游客人口统计特征和出游特征的考虑。本文开发了游客公民行为测量量表,为旅游消费领域游客公民行为的量化研究提供了工具支持,有助于促进游客公民行为理论研究的进一步发展。主客互动量表在国内旅游消费情境下的验证和修订为国内旅游领域主客互动研究奠定了基础,将在一定程度上弥补主客互动量化研究的缺口。东道主好客度量表信度和效度的检验,将促进东道主好客精神量化研究的深入发展。本文综合运用定性和定量研究方法,探究并检验了主客互动对游客公民行为的预测作用,以及体验价值在二者之间的中介作用和东道主好客度的调节作用,是对游客公民行为前置因素、情境条件研究的拓展,有助于丰富游客行为理论体系。本文通过分析具有不同特征的游客在游客公民行为选择上存在的差异,对游客行为的后续研究提供了依据。本文的研究,为旅游目的地扭转对主客互动影响效应的认识,加强对主客互动行为的引导和管理,加强对东道主好客精神的培育和传承,激发游客公民行为,减少游客不文明旅游行为对旅游目的地的负面影响,促进旅游目的地可持续发展,提供了理论支持和政策借鉴。
马义淮[10]（2020）在《基于非线性输出频率响应函数的机械系统故障识别及应用》文中研究指明机械设备由于重载、高速等极端工况下极易造成金属构件的疲劳损伤、结构的应力微弱变形和磨损等故障,这些故障的产生给机械设备的安全运行带来隐患。因而,及时识别机械设备的运行状态,预防突发事故产生,对保障设备安全运行具有重大意义。现有的故障系统识别方法,大多数方法只是对线性系统进行分析且分析结果受运行工况、背景噪声等影响较大,因而,寻找新的故障辨识方法显得尤为重要。机械系统中的疲劳损伤等故障的产生使得系统的非线性特性增强。目前,国内外研究者对非线性系统辨识的研究,主要集中于系统建模上。针对线性系统模型不能有效逼近非线性系统的问题,发展了多种数学理论和方法来对非线性系统进行建模,其中基于Volterra级数模型的系统故障辨识方法,被广泛应用在各行各业中,并且取得了很好的效果。然而Volterra核函数的识别存在维数灾难。后来有研究者给出了非线性输出频率响应函数（Nonlinear Output Frequency Response Functions,NOFRFs）,对系统故障非线性特征进行识别。NOFRFs是频率的一维函数,可便于从系统输入、输出信号中辨识估计得到。因而,本文采用NOFRFs函数对非线性机械系统进行了辨识,提出了最小均方（Least Mean Square,LMS）方法来识别非线性系统特征,同时研究该方法对运行工况、背景噪声的敏感性。主要工作如下:（1）详细地介绍了 Volterra级数理论,以及在此基础上发展起来的广义频率响应函数和NOFRFs函数,并分析了它们的优缺点以及求解方法,在此基础上提出了一种基于LMS方法的NOFRFs核函数辨识方法。该方法只要一次激励就可辨识出系统各阶的核函数,可避免最小二乘法（Least Squares Method,LSM）辨识方法中的矩阵求逆。（2）提出了基于LMS的NOFRFs的疲劳裂纹识别方法,并研究了该方法的抗噪声能力。通过对无裂纹情况下以及不同裂纹长度下的系统各阶NOFRFs进行了对比研究,找出了金属构件疲劳微裂纹损伤与非线性特征向量之间的对应关系,从而实现了金属构件疲劳微裂纹大小的快速有效识别。同时研究了该方法的抗干扰能力,不同信噪比噪声分别加到输入和输出信号上,研究发现,信噪比大于5 dB时对研究结果不影响。信噪比越低,影响越明显;裂纹长度越长,噪声的影响就越明显。因此,噪声会在一定程度上影响检测结果,在利用该方法进行含背景噪声的系统故障辨识时,需要根据背景噪声的强弱对Fe指数进行修正。（3）旋转类机械在不同工况条件下进行生产,现有的故障诊断方法需要基准数据,且背景噪声对识别结果的干扰比较大,难以保证诊断的实时性,所以寻求新的故障诊断方法显得尤为重要。将（2）中所用的方法应用于齿轮箱及转子等旋转类机械故障识别。主要进行了不同转速和负载工况下,齿轮箱存在断齿故障和转子存在不平衡故障的状态识别。研究发现该方法对齿轮箱故障识别不适用,但能有效地辨识出平衡状态与不平衡状态,说明该方法适合噪声等干扰相对低,分析信号传输路径简单的场所。此外,还进行了不同转速条件下的研究,发现不同转速对辨识结果影响有一定的影响,但影响效果不明显。
二、修正的LMS方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、修正的LMS方法（论文提纲范文）
（1）基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究难点 |
| 1.3.1 对自适应滤波算法的稳定性和收敛速度进行的改进 |
| 1.3.2 对通风管道中的噪声源和管道声学特性进行的建模与分析 |
| 1.3.3 主动噪声控制器的设计 |
| 1.4 本文的主要工作和章节安排 |
| 2 主动噪声控制理论基础 |
| 2.1 主动噪声控制的基本原理 |
| 2.2 主动噪声系统的组成 |
| 2.3 主动噪声控制算法 |
| 2.3.1 维纳滤波器 |
| 2.3.2 特征分析与性能表面 |
| 2.3.3 搜索方法 |
| 2.4 最小均方误差算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于反正切函数的FxLMS算法优化 |
| 3.1 FxLMS算法的基本原理 |
| 3.2 影响LMS算法收敛速度和稳定性的因素 |
| 3.3 可变步长FxLMS算法 |
| 3.4 改进型FxLMS算法 |
| 3.4.1 参数a对算法性能的影响 |
| 3.4.2 参数b对算法性能的影响 |
| 3.4.3 参数c对算法性能的影响 |
| 3.4.4 改进算法的收敛性分析 |
| 3.4.5 改进算法的稳定性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 管道噪声特性分析 |
| 4.1 管道噪声的基本概念 |
| 4.2 轴流风机噪声特性分析 |
| 4.3 管道声波传输特性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主动噪声控制器的硬件和软件设计 |
| 5.1 硬件系统设计 |
| 5.1.1 主动噪声控制器的选型与硬件设计 |
| 5.1.2 麦克风选择与电路设计 |
| 5.1.3 音频编解码器与功率放大器的选型与硬件设计 |
| 5.2 软件系统设计 |
| 5.2.1 USB通信与I2S通信 |
| 5.2.2 音频编解码器配置 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 实验结果与分析 |
| 6.1 实验平台介绍 |
| 6.2 仿真及实验参数设置 |
| 6.3 实验成果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（3）基于复杂运动的多尺度红外图像非均匀校正技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 国内外研究现状 |
| 1.1.2 发展趋势 |
| 1.1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.1.4 本论文的主要创新 |
| 1.2 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 红外成像特性及相关算法 |
| 2.1 红外热成像的特点及应用 |
| 2.1.1 红外图像的特点 |
| 2.1.2 红外图像的应用 |
| 2.2 红外图像非均匀性校正相关算法 |
| 2.2.1 CS算法 |
| 2.2.2 LMS算法 |
| 2.2.3 基于帧间配准的场景非均匀性校正算法 |
| 2.2.4 基于双边滤波器的新型时间高通滤波器非均匀性校正 |
| 2.2.5 新的时域映射计算下的图像配准 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于复杂运动的红外图像非均匀校正算法 |
| 3.1 中值直方图均衡化方法(单帧去非均匀性) |
| 3.2 基于复杂运动下的红外图像非均匀性校正(平移、旋转、缩放同时存在) |
| 3.2.1 求取空间尺度变换方程 |
| 3.2.2 傅里叶梅林算法确定空间尺度变换 |
| 3.2.3 非均匀性校正建模 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 红外图像非均性校正处理结果分析 |
| 4.1 中值直方图均衡化方法(单帧去非均匀性) |
| 4.2 基于复杂运动的红外图像非均匀校正 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于高灵敏度红外系统的微弱目标检测应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 高灵敏度红外系统应用领域研究现状 |
| 1.2.1 油气管道早期泄漏检测 |
| 1.2.2 建筑诊断 |
| 1.2.3 钢材瑕疵高精度检测 |
| 1.2.4 应用领域调研分析 |
| 1.3 红外图像预处理算法的研究现状 |
| 1.3.1 非均匀性校正方法的研究现状 |
| 1.3.2 基于GAN的图像生成方法的研究现状 |
| 1.3.3 视觉显着区域提取方法的研究现状 |
| 1.4 目标检测应用相关算法的研究现状 |
| 1.4.1 传统红外微弱目标检测算法的研究进展 |
| 1.4.2 基于神经网络的智能检测算法研究进展 |
| 1.4.3 模型压缩与加速方法的研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 |
| 1.5.2 本文章节安排 |
| 第2章 高灵敏度红外图像的获取和分析 |
| 2.1 红外图像采集系统和实验场景 |
| 2.2 提高系统辐射灵敏度的多帧累加方法 |
| 2.2.1 辐射灵敏度的定义 |
| 2.2.2 基于多帧累加提高系统灵敏度 |
| 2.2.3 普通和高灵敏度图像质量对比 |
| 2.3 红外目标的微弱性分析 |
| 2.3.1 信杂比的定义 |
| 2.3.2 红外目标的信杂比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高灵敏度红外图像预处理技术研究 |
| 3.1 基于Dense-CNN的非均匀性校正方法 |
| 3.1.1 非线性校正的理论分析 |
| 3.1.2 Dense-CNN网络 |
| 3.1.3 客观图像质量评价指标 |
| 3.1.4 实验和结果分析 |
| 3.2 基于对抗网络的红外图像生成方法 |
| 3.2.1 红外生成方法的背景和意义 |
| 3.2.2 红外图像生成的机理分析 |
| 3.2.3 实验和结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 高灵敏度红外图像背景抑制方法研究 |
| 4.1 基于灰度共生矩阵的纹理分析 |
| 4.1.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征值 |
| 4.1.2 不同方向纹理特征值的对比分析 |
| 4.1.3 基于纹理信杂比的涡旋微弱性分析 |
| 4.2 背景抑制方法研究 |
| 4.2.1 基于空域滤波的背景抑制 |
| 4.2.2 基于频域滤波的背景抑制 |
| 4.2.3 基于小波变换的背景抑制 |
| 4.2.4 不同方法的抑制指标对比分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于纹理滤波和多感受野显着网络的微弱目标检测 |
| 5.1 基于纹理滤波的检测方法 |
| 5.1.1 涡旋目标特性分析 |
| 5.1.2 基于Gabor纹理滤波器的检测方法 |
| 5.1.3 基于快速步进的GaborFM检测方法 |
| 5.1.4 不同方法客观检测指标对比分析 |
| 5.2 基于显着性和多感受野融合网络的智能检测方法 |
| 5.2.1 神经网络基本原理 |
| 5.2.2 基于多感受野特征融合的网络架构 |
| 5.2.3 基于视觉显着性的网络输入 |
| 5.2.4 实验和结果分析 |
| 5.3 基于混合二值权值的模型压缩与加速方法 |
| 5.3.1 模型压缩与加速方法的分析 |
| 5.3.2 残差混合二值神经网络 |
| 5.3.3 实验和结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 创新点总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）基于多模信息感知的运动载体轨迹测定方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 多模信息感知下的惯性传感器的误差分析与抑制 |
| 2.1 惯性传感器的误差模型及误差分析 |
| 2.1.1 惯性传感器的单独误差 |
| 2.1.2 惯性传感器的集成误差 |
| 2.1.3 惯性传感器的输出模型 |
| 2.2 改进的MEMS惯性陀螺消噪算法研究 |
| 2.2.1 递推最小二乘滤波算法 |
| 2.2.2 改进的陀螺消噪算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 动态模型偏差实时校正方法研究 |
| 3.1 EKF中的动态模型偏差 |
| 3.2 基于LSSVM的动态模型偏差训练 |
| 3.3 基于LSSVM改进的EKF方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多模信息感知下的数据融合方法 |
| 4.1 导航定位中基础的数据融合原理 |
| 4.2 改进的融合算法 |
| 4.2.1 问题描述及UKF更新过程 |
| 4.2.2 基于粒子滤波改进的融合方法 |
| 4.3 多传感器组合定位系统 |
| 4.3.1 组合系统平台设计 |
| 4.3.2 组合系统中的状态检测和误差反馈 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真、测试验证及分析 |
| 5.1 改进的MEMS陀螺消噪方法的性能分析 |
| 5.1.1 陀螺静态试验 |
| 5.1.2 陀螺动态实验 |
| 5.1.3 车载仿真实验 |
| 5.2 动态模型偏差校正的精度评估 |
| 5.2.1 LSSVM的初始化设置 |
| 5.2.2 车载实验验证 |
| 5.2.3 长距离实验验证 |
| 5.3 多模信息感知的数据融合精度分析 |
| 5.3.1 数据融合方案的误差对比及分析 |
| 5.3.2 轨道车辆实验验证 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）基于GAMLSS构建父母身高修正的儿童身高生长曲线研究（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1.背景 |
| 1.1 .生长曲线 |
| 1.2 .目前使用标准 |
| 1.3 .遗传因素对身高的影响 |
| 2.方法介绍 |
| 2.1 GAMLSS模型定义 |
| 2.2 平滑函数 |
| 3.研究现状 |
| 4.目的和意义 |
| 第一部分 构建儿童身高/身长标准生长曲线 |
| 第一节 材料与方法 |
| 1 调查对象 |
| 1.1 纳入排除标准 |
| 1.2 数据预处理 |
| 2 研究方法 |
| 第二节 研究结果 |
| 1 生长曲线图表 |
| 1.1 模型选择与参数估计 |
| 1.2 身高/身长的百分位数结果 |
| 2 模型拟合优度评价 |
| 第三节 小结 |
| 第二部分 基于父母身高修正的模型 |
| 第一节 材料与方法 |
| 1 调查对象 |
| 1.1 纳入排除标准 |
| 1.2 数据预处理 |
| 2.研究方法 |
| 2.1 技术路线图 |
| 2.2 修正模型补充说明 |
| 第二节 研究结果 |
| 1 标准生长曲线 |
| 2 父母身高组别身高(长)百分位数 |
| 3 父母身高与儿童身高/身长百分位数的相关性分析 |
| 4 修正模型 |
| 第三节 小结 |
| 第三部分 讨论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表的论文 |
（7）FBMC/OQAM系统信道估计方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文章节安排 |
| 第二章 FBMC/OQAM系统基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FBMC技术基本原理 |
| 2.2.1 FFT/FFT调制解调原理 |
| 2.2.2 滤波器组原理 |
| 2.2.3 多相网络原理 |
| 2.2.4 OQAM技术原理 |
| 2.2.5 FBMC技术的优缺点 |
| 2.3 无线信道 |
| 2.3.1 大尺度衰落 |
| 2.3.2 小尺度衰落 |
| 2.3.3 无线信道的统计特性与建模方法 |
| 2.4 信道估计技术 |
| 2.4.1 数据辅助信道估计方法 |
| 2.4.2 盲信道估计和半盲信道估计方法 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于导频的FBMC/OQAM系统信道估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 导频结构和估计算法 |
| 3.2.1 导频结构 |
| 3.2.2 估计算法 |
| 3.3 系统模型 |
| 3.4 导频干扰消除方法分析 |
| 3.4.1 辅助导频法 |
| 3.4.2 预编码导频法 |
| 3.5 信道估计方法分析与改进 |
| 3.6 仿真分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于粒子滤波的FBMC/OQAM系统信道估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 自回归信道模型 |
| 4.3 粒子滤波理论 |
| 4.3.1 状态空间模型 |
| 4.3.2 贝叶斯滤波算法 |
| 4.3.3 粒子滤波算法 |
| 4.3.4 采样重要性重采样粒子滤波算法 |
| 4.4 基于粒子滤波的信道估计方法分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 基于复值神经网络的FBMC/OQAM系统信道估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 神经网络基本理论 |
| 5.2.1 神经元模型 |
| 5.2.2 激活函数 |
| 5.2.3 反向传播神经网络 |
| 5.3 基于复值神经网络的信道估计方法分析 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作和创新之处 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
| 致谢 |
（8）基于数值积分部分谱离散化的时滞电力系统稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 现代电力系统的时滞问题 |
| 1.3 时滞电力系统稳定性分析的研究现状 |
| 1.3.1 时域法 |
| 1.3.2 函数变换法 |
| 1.3.3 谱离散化方法 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 第2章 基于IGD-LMS/IRK的大规模时滞电力系统特征值分析方法 |
| 2.1 时滞电力系统的DDE模型 |
| 2.2 IGD-LMS/IRK方法的基本理论 |
| 2.2.1 IGD方法的基本原理 |
| 2.2.2 IGD-LMS方法 |
| 2.2.3 IGD-IRK方法 |
| 2.2.4 IGD-LMS/IRK方法参数的选择 |
| 2.3 基于IGD-LMS/RK的时滞电力系统特征值计算 |
| 2.3.1 位移-逆变换技术 |
| 2.3.2 稀疏特征值计算 |
| 2.3.3 算法特性分析 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 算例Ⅰ: 四机两区域测试系统 |
| 2.4.2 算例Ⅱ: 山东电网测试系统 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于DDAE模型的PIGD-LMSIRK大规模时滞电力系统特征值分析方法 |
| 3.1 时滞电力系统的DDAE模型及变量划分 |
| 3.1.1 时滞电力系统的DDAE模型 |
| 3.1.2 系统增广状态变量的划分 |
| 3.2 部分谱离散化的基本原理 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 抽象柯西方程的改写 |
| 3.3 PIGD-LMS方法 |
| 3.3.1 系统离散状态的划分 |
| 3.3.2 A的BDF部分离散化 |
| 3.4 PIGD-IRK方法 |
| 3.4.1 系统离散状态的划分 |
| 3.4.2 A的Radau ⅡA部分离散化 |
| 3.5 基于PIGD-LMS/IRK的时滞电力系统特征值计算 |
| 3.5.1 位移-逆变换技术 |
| 3.5.2 稀疏特征值计算 |
| 3.5.3 算法的特性分析 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 系统描述 |
| 3.6.2 准确性分析 |
| 3.6.3 计算效率分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 基于DDAE模型的PSOD-IRK大规模时滞电力系统特征值分析方法 |
| 4.1 PSOD-IRK方法的基本理论 |
| 4.1.1 解算子的定义 |
| 4.1.2 离散点集合 |
| 4.1.3 PSOD-IRK方法的基本思路 |
| 4.2 T(h)的Radau ⅡA部分离散化方案 |
| 4.2.1 拉格朗日插值 |
| 4.2.2 T(h)第一个解分段的部分离散化 |
| 4.2.3 克罗内克积变换 |
| 4.2.4 T(h)的部分离散化矩阵 |
| 4.3 基于PSOD-IRK的时滞电力系统特征值计算 |
| 4.3.1 旋转-放大技术 |
| 4.3.2 稀疏特征值计算 |
| 4.3.3 算法的特性分析 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 准确性分析 |
| 4.4.2 计算效率分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）主客互动对游客公民行为的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究问题与内容 |
| 一、研究问题 |
| 二、研究内容 |
| 第三节 研究方法与思路 |
| 一、研究方法 |
| 二、研究思路 |
| 第四节 研究框架与创新 |
| 一、研究框架 |
| 二、研究创新 |
| 本章小结 |
| 第一章 文献综述 |
| 第一节 主客互动研究综述 |
| 一、主客互动的概念研究 |
| 二、主客互动的结构和测量研究 |
| 三、主客互动的影响效应研究 |
| 第二节 游客公民行为研究综述 |
| 一、游客公民行为的概念和内涵研究 |
| 二、游客公民行为的构成与测量研究 |
| 三、游客公民行为与主客互动的关系研究 |
| 第三节 旅游体验价值研究综述 |
| 一、体验价值的概念和内涵研究 |
| 二、体验价值的结构研究 |
| 三、体验价值与主客互动的关系研究 |
| 四、体验价值与游客公民行为的关系研究 |
| 第四节 东道主好客度研究综述 |
| 一、东道主好客度的概念和内涵研究 |
| 二、东道主好客度与主客互动的关系研究 |
| 第五节 文献述评 |
| 本章小结 |
| 第二章 游客公民行为的质性研究 |
| 第一节 游客公民行为质性研究思路 |
| 第二节 游客公民行为质性研究方法 |
| 一、扎根理论分析方法 |
| 二、基于Python的网络数据挖掘方法 |
| 三、半结构化访谈法 |
| 四、实地观察法 |
| 第三节 游客公民行为形成路径分析 |
| 一、初始编码 |
| 二、轴向编码 |
| 三、选择性编码 |
| 第四节 游客公民行为质性研究结果分析与讨论 |
| 一、识别驱动游客公民行为的前置因素 |
| 二、界定激发游客公民行为的中介因素 |
| 三、发现影响游客公民行为的调节因素 |
| 四、厘清游客公民行为的维度构成 |
| 本章小结 |
| 第三章 理论基础和相关假设 |
| 第一节 理论基础 |
| 一、社会交换理论 |
| 二、互动仪式链理论 |
| 三、角色理论 |
| 四、服务主导逻辑理论 |
| 第二节 相关假设 |
| 一、主客互动与体验价值的相关假设 |
| 二、主客互动与游客公民行为的相关假设 |
| 三、体验价值与游客公民行为的相关假设 |
| 四、体验价值中介效应的相关假设 |
| 五、东道主好客度调节效应的相关假设 |
| 六、整合模型及假设汇总 |
| 本章小结 |
| 第四章 问卷设计与预调研 |
| 第一节 问卷设计 |
| 一、问卷设计原则及程序 |
| 二、问卷主要内容介绍 |
| 第二节 变量测量 |
| 一、主客互动的测量 |
| 二、游客公民行为的测量 |
| 三、体验价值的测量 |
| 四、东道主好客度的测量 |
| 第三节 预调研 |
| 一、预调研样本选择和数据收集 |
| 二、预调研数据分析 |
| 三、量表修订及正式问卷形成 |
| 本章小结 |
| 第五章 正式调研与数据分析 |
| 第一节 数据获取与处理 |
| 一、调研对象和样本容量 |
| 二、调研方法和调研过程 |
| 三、共同方法偏差的控制与检验 |
| 四、样本数据特征分析 |
| 第二节 调研对象的描述性统计分析 |
| 一、人口特征统计变量的描述性分析 |
| 二、出游特征统计变量的描述性分析 |
| 第三节 问卷的信度和效度分析 |
| 一、正式调研问卷的信度分析 |
| 二、正式调研问卷的效度分析 |
| 第四节 平均数差异检验 |
| 一、人口特征统计变量的平均数差异检验 |
| 二、出游特征统计变量的平均数差异检验 |
| 第五节 模型分析和假设检验 |
| 一、主客互动对游客体验价值的影响检验 |
| 二、主客互动对游客公民行为的影响检验 |
| 三、体验价值对游客公民行为的影响检验 |
| 四、中介效应检验 |
| 五、调节效应检验 |
| 六、假设检验汇总 |
| 第六节 实证结果分析与讨论 |
| 一、首次开发的游客公民行为量表具有较高的信度和效度 |
| 二、主客互动不同维度对游客公民行为的影响存在差异 |
| 三、体验价值在主客互动与游客公民行为之间具有部分中介作用 |
| 四、好客度在主客互动与游客公民行为之间具有显着正向调节作用 |
| 五、游客不同特征对游客公民行为存在差异化影响 |
| 本章小结 |
| 第六章 培育游客公民行为的对策 |
| 第一节 科学管理和引导主客互动 |
| 一、重新认识主客互动的重要性 |
| 二、提供适宜主客互动的良好环境 |
| 第二节 提高东道主好客度 |
| 一、服务提供者——商业好客精神培育 |
| 二、旅游地主人——传统好客精神传承 |
| 第三节 推进目的地旅游供给改革 |
| 一、旅游产品供给改革 |
| 二、服务流程再造 |
| 第四节 强化目的地旅游市场营销 |
| 一、体验营销 |
| 二、关系营销 |
| 三、互动营销 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、识别游客公民行为的多关键影响因素 |
| 二、开发与验证各关键构念的测量量表 |
| 三、验证主客互动、体验价值、好客度、游客公民行为之间的关系 |
| 四、分析不同游客特征对游客行为的差异化影响 |
| 第二节 局限与展望 |
| 一、研究样本的来源及细分 |
| 二、影响因素及情境因素的扩展研究 |
| 三、影响效应的扩展研究 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果 |
| 附录A:主客互动与游客公民行为深度访谈大纲 |
| 附录B:主客互动与游客公民行为预调研问卷 |
| 附录C:主客互动与游客公民行为正式调研问卷 |
| 致谢 |
（10）基于非线性输出频率响应函数的机械系统故障识别及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 系统辨识研究的发展现状 |
| 1.2.1 线性系统辨识 |
| 1.2.2 非线性系统辨识 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 第二章 Volterra级数理论及求解方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Volterra级数理论 |
| 2.2.1 Volterra级数数学定义 |
| 2.2.2 Volterra时域核函数的研究 |
| 2.2.3 Volterra频域核函数的研究 |
| 2.3 广义频率响应函数(GFRF)的求解方法 |
| 2.3.1 谐波探测法 |
| 2.3.2 GFRF的递推算法 |
| 2.4 非线性输出频率响应函数(NOFRFs)的求解方法 |
| 2.4.1 谐波输入时NOFRFs的估计求解方法 |
| 2.4.2 估计算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于NOFRFs金属构件疲劳微裂纹的识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法 |
| 3.3 实验研究 |
| 3.3.1 实验 |
| 3.3.2 实验结果与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于NOFRFs旋转类机械的故障识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 齿轮箱故障的识别 |
| 4.2.1 LMS求解 |
| 4.2.2 实验 |
| 4.3 机械转子不平衡故障的识别 |
| 4.3.1 LMS求解 |
| 4.3.2 实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间取得研究成果) |
| 附录B (攻读学位期间参与的课题项目) |
四、修正的LMS方法（论文参考文献）
- [1]基于改进型FxLMS算法的管道主动噪声控制方法[D]. 杨松楠. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]声矢量阵信源数估计与自适应滤波技术研究[D]. 郭韩俊. 哈尔滨工程大学, 2021
- [3]基于复杂运动的多尺度红外图像非均匀校正技术研究[D]. 彭杰. 南京邮电大学, 2020(03)
- [4]基于高灵敏度红外系统的微弱目标检测应用研究[D]. 朱天佑. 中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所), 2020(03)
- [5]基于多模信息感知的运动载体轨迹测定方法研究[D]. 刘昊. 兰州交通大学, 2020(02)
- [6]基于GAMLSS构建父母身高修正的儿童身高生长曲线研究[D]. 陈茜. 重庆医科大学, 2020(01)
- [7]FBMC/OQAM系统信道估计方法的研究[D]. 王献炜. 扬州大学, 2020(04)
- [8]基于数值积分部分谱离散化的时滞电力系统稳定性分析[D]. 李泰然. 山东大学, 2020(10)
- [9]主客互动对游客公民行为的影响研究[D]. 王建芹. 中南财经政法大学, 2020(07)
- [10]基于非线性输出频率响应函数的机械系统故障识别及应用[D]. 马义淮. 长沙理工大学, 2020(07)