检索结果-南通市图书馆

作者：柯家龙南京邮电大学

学位级别：硕士

压缩感知是一种新颖的信号处理理论,它突破了奈奎斯特采样速率的限制,实现了亚奈奎斯特采样速率下信号的稀疏重构。压缩感知理论是信号采样领域的一次变革,为信号处理提出了新的思路和方法。由于实际问题中很多信号具有稀疏特性,所以将... 详细信息

压缩感知是一种新颖的信号处理理论,它突破了奈奎斯特采样速率的限制,实现了亚奈奎斯特采样速率下信号的稀疏重构。压缩感知理论是信号采样领域的一次变革,为信号处理提出了新的思路和方法。由于实际问题中很多信号具有稀疏特性,所以将压缩感知理论用于实际信号处理系统可以很好地提升系统的性能。本文针对压缩感知理论中的两个关键问题——测量矩阵和重建算法,提出改进的测量矩阵迭代优化算法和改进的稀疏重建算法,并对压缩成像系统中的图像重建问题进行了研究。本文的主要工作如下:首先,讨论了一种基于迭代的测量矩阵训练优化算法,并在此基础上对其进行了改进。正交匹配追踪(OMP)算法的重建能力与感知矩阵的互相关性息息相关。本文引入了自适应的阈值选择策略,并保证迭代过程中稀疏基不变,有效地降低了原子间的互相关性,从而提高了OMP算法的信号重建能力。其次,针对前向预测正交匹配追踪(LAOMP)重建算法提出了改进型算法,克服了LAOMP算法缺少错误原子纠正机制、迭代收敛较慢等问题。该算法对迭代过程中的待预测原子个数进行了自适应调整,结合并行多原子选择和原子回溯纠正机制,显著地提高了LAOMP算法重建精度,减少了收敛所需迭代次数。最后,将压缩感知算法运用到成像系统中。传统成像系统所需数据量大,且成像质量不理想。本文将压缩感知算法引入到传统的成像系统中,并结合本文改进的稀疏重构算法,有效地减少了采样数据量,提高了重构图像的质量。

关键词：压缩感知测量矩阵互相关性重建算法压缩成像

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基于车桥动力信号的桥梁损伤识别方法研究

基于车桥动力信号的桥梁损伤识别方法研究

作者：谢永康暨南大学

学位级别：硕士

桥梁工程在民生领域、国防领域均发挥着重要作用,而桥梁结构在长时间的服役中遭受着各种荷载因素的影响,这些因素会使桥梁结构出现损伤,影响桥梁使用寿命甚至威胁着人民生命财产安全。因此,桥梁结构损伤识别十分重要。现有的损伤检测方... 详细信息

桥梁工程在民生领域、国防领域均发挥着重要作用,而桥梁结构在长时间的服役中遭受着各种荷载因素的影响,这些因素会使桥梁结构出现损伤,影响桥梁使用寿命甚至威胁着人民生命财产安全。因此,桥梁结构损伤识别十分重要。现有的损伤检测方法存在依赖有限元模型、依赖结构健康基准数据、所需传感器数目过多、大多仅停留在识别损伤是否存在层面等问题。针对这些问题,本文开展了以下几个方面的研究:(1)介绍了桥梁结构损伤检测的背景和意义,查阅国内外桥梁结构损伤检测相关的文献,概括总结出现有方法及其存在的问题与不足,并基于现存问题提出两种基于车辆动力响应和桥梁动力响应简支梁桥结构损伤定位方法。(2)提出一种基于车桥信号互相关性的桥梁损伤定位方法,利用车桥加速度信号之间的互相关性变化进行损伤定位,并用仿真模拟对该方法进行了验证。此方法仅需两个传感器即可实现损伤定位,且无需结构健康基准数据作对比。(3)提出一种基于子空间投影残差的桥梁损伤定位方法,利用桥梁信号的特征子空间的差异实现损伤定位,并用数值模拟和模型实验验证了该方法的有效性。此方法为纯数据驱动方法,无需建立完备复杂的有限元模型,且在少量传感器作用下也可以实现损伤定位。

关键词：简支梁桥损伤定位互相关性子空间投影残差少量传感器

基于分形理论的国际原油期货最优套期保值比率研究

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基于分形理论的国际原油期货最优套期保值比率研究

作者：李克宋成都理工大学

学位级别：硕士

原油作为一种重要的战略资源,对一个国家或地区有着举足轻重的作用。随着各国对原油的需求量越来越大,国际原油的重要性更是不可替代,尤其是依赖原油进口来满足国内日常生产所需的国家更是如此。由于国际原油价格不但受供给和需求的影响... 详细信息

原油作为一种重要的战略资源,对一个国家或地区有着举足轻重的作用。随着各国对原油的需求量越来越大,国际原油的重要性更是不可替代,尤其是依赖原油进口来满足国内日常生产所需的国家更是如此。由于国际原油价格不但受供给和需求的影响,还受到国际汇率市场、地缘政治因素及库存等因素的影响。因此,国际原油市场价格的频繁波动是其基本特征,原油价格的异常波动会对原油现货市场的稳定发展带来非常不利的影响,从而也影响着原油进口国的经济发展。而如何有效地避免国际原油价格的异常波动,成为了各国能源监管部门和投资者密切关注的问题。原油期货具有价格发现、套期保值等功能,使其比原油现货市场更有效,它能够及时准确地反映原油市场的价格信息。在投资实务中,投资者往往将原油期货与现货或者其他金融资产进行组合投资以分散风险;也有投资者利用期货的套期保值功能规避风险。在构建投资组合和进行套期保值操作时,首要目标要理解各金融资产之间的相关性。长期以来,对原油期现货市场间相关关系的研究,学者们采用的大多是建立在有效市场假说、随机游走和理性投资者等传统金融理论之上的方法和模型。事实上,原油市场并非一个简单的线性系统,传统的线性相关理论可能并不适用于原油期现货市场互相关性的研究,从而不能准确地反映原油期现货市场之间的相互关系。因此,采用新的视角来分析原油期货市场和现货市场之间的相关关系显得尤为重要。准确理解和描述国际原油期现货市场的互相关性特征,不仅有利于投资者获取有效的市场信息,对资产的风险管理和优化配置具有一定指导作用,也有利于监管者制定相应的监管政策。并且对我国原油期现货市场的制度建设和监管体系以及投资实务均具有一定的实践指导意义。考虑到原油市场存在着分形、混沌等复杂特征的既定事实,本文以分形理论为基础,选取国际原油市场上具有代表性的WTI原油期货和现货为研究对象,对原油期现货市场之间的互相关性进行分析,并在此基础上分析原油期货的最优套期保值比率。具体的研究工作包括:首先,对原油期货和现货收益率序列进行基本的统计描述,包括两个收益率序列的非正态性、自相关性以及非线性特征进行检验。这些基本的统计分析用以刻画原油期货和现货收益率的数据特点。其次,分析原油期现货市场间的互相关性特征,本文所采用的方法包括互相关性检验、去趋势互相关分析（DCCA）、DCCA系数分析以及多重分形去趋势互相关分析（MF-DCCA）。同时,本文对于原油期货市场和现货市场的自相关性也进行了分析,以了解单一市场价格波动特征。进一步,本文采用多重分形非对称互相关性分析（MF-ADCCA）法进行研究,以理解原油期现货市场自相关性与互相关性的非对称特征。最后,由于传统的互相关性测度方法可能无法准确度量原油期现货市场的相关性,在进行套期保值操作时也会存在一定的误差。因此,本文基于DCCA方法和DFA方法提出了去趋势最小方差（D-MV）套期保值比率确定方法,该方法准确反映了原油期现货市场非线性互相关性,并且满足不同投资期限下套期保值比率的设定。实证分析结果表明:（1）原油期现货收益率序列均呈现尖峰厚尾、非正态性的分布特征,收益序列均具有明显的自相关性和非线性结构。这些特征也说明传统度量互相关性的方法可能无法准确反映原油期现货市场相关性特征。（2）原油期现货市场之间呈现多重分形相关性,由小幅波动引起的相关关系存在趋势延续性,即一个市场的价格变动会引起另一个市场价格的同向变动;而大幅波动相关关系存在反持续性,也就是说大幅波动引起的原油期货市场和现货市场的价格变动呈现反方向变动的可能性较大。（3）原油期现货市场之间的多重分形互相关性是非对称的,当原油期货市场或现货市场具有上升趋势时,由小幅波动引起的交叉市场的互相关性和单一市场的自相关性的非对称特征更加明显;反之,当原油期货市场互现货市场具有下降趋势时,由大幅波动引起的交叉市场的互相关性和单一市场的自相关性的非对称特征更加显著。（4）基于D-MV方法计算的套期保值比率在不同的时间尺度下具有不同的值,说明该方法可以满足不同投资期限下套期保值者的套保需求。在不同的时间尺度下,套期保值效果也具有不同的值,但均大于传统OLS模型套期保值效果以及动态化套期保值效果代表值,说明基于分形理论的套期保值方法要优于传统OLS模型及其动态化模型。

关键词：多重分形理论互相关性原油期货套期保值比率

石脑油裂解制乙烯多工况连续过程监测方法研究

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石脑油裂解制乙烯多工况连续过程监测方法研究

作者：韩先尧北京化工大学

学位级别：硕士

乙烯裂解炉是重要的生产单元,其运行安全性及稳定性受到极大重视。因此,对其进行过程监测具有非常重要的意义。石脑油裂解制乙烯过程为多操作模态的连续生产过程,本文针对乙烯裂解炉模块的真实工业数据,进行过程监测方法的多尺度分析探... 详细信息

乙烯裂解炉是重要的生产单元,其运行安全性及稳定性受到极大重视。因此,对其进行过程监测具有非常重要的意义。石脑油裂解制乙烯过程为多操作模态的连续生产过程,本文针对乙烯裂解炉模块的真实工业数据,进行过程监测方法的多尺度分析探究。首先对工业生产的秒级数据,对其数据特性进行理论分析,包括数据的序列相关性及变量间的互相关性。在综合考虑序列相关性及互相关性的基础上,提出基于PLS-PCA的内外部过程监测方法。通过基于PLS-PCA的外部监测模型,对过程进行了考虑了时间尺度的自相关性的过程监测;通过基于空间尺度的潜结构模型(PLS-PCA的内部潜变量监测模型),对过程变量间的互相关性进行监测。监测分析结果表明,基于PLS-PCA的内外部过程监测方法可以很好的实现过程监测,进而实现针对真实工业生产过程数据监测的初步理论探究。但是在实际应用中,上述提出的方法很难满足在线监测的实际要求。因此,本文从实际生产数据的多模态性出发,设计了基于操作变量多模态识别器,对操作人员的主动调整进行有效识别。结合模态识别器的结果,建立了基于PCA的监测算法框架结构,可以实现对实际的工业数据的多模态过程监测(正确率为98%,误报率为1.56%)。此外,针对具有自动控制响应的工业系统,提出了基于累计T2贡献值的故障诊断方法,对过程偏离进行了故障诊断分析。将上述方法进行在线应用,实现了针对分钟级工业在线数据的基于主元分析法的多模态连续过程监测及故障诊断的工业应用,并取得了较好了监测结果。

关键词：乙烯裂解炉过程监测序列相关性互相关性

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一类最优二维光正交码

一类最优二维光正交码

作者：董百卉河北师范大学

学位级别：硕士

光正交码是一个具有良好的自相关性和互相关性的序列族,是码分多址(CDMA)光纤信道设计的一种专用码。码分多址技术现已成功地用于卫星通信和移动通信领域,但由于受到带宽的限制,使得码分多址技术的优点无法得到最充分地发挥,而光码分多... 详细信息

光正交码是一个具有良好的自相关性和互相关性的序列族,是码分多址(CDMA)光纤信道设计的一种专用码。码分多址技术现已成功地用于卫星通信和移动通信领域,但由于受到带宽的限制,使得码分多址技术的优点无法得到最充分地发挥,而光码分多址系统利用光纤的带宽资源与码分多址技术的有机结合使得这一问题得到了有效地解决。在一个光纤码分多址系统中,通过唯一的扩频序列来识别不同的用户。每个用户的数据又通过其扩频序列得到扩充,然后所有用户被耦合到共享频道。光正交码就是这样一个具有良好的自相关性和互相关性的序列族,因此比较适合作为光纤码分多址系统的扩频序列。一个二维光正交码是具有良好的自相关性和互相关性的一些(0,1)-矩阵的集合,这些(0,1)-矩阵称为码字,而一个最优的二维光正交码就是指包含码字个数最多的二维光正交码。本文主要是确定权重为k,自相关系数为λa=k-2,互相关系数为λc=k-1的一类最优二维光正交码的码字个数的计算公式,并给出权重k=5的一类最优二维光正交码的码字个数的确切值。

关键词：光正交码自相关性互相关性群作用轨道

基于残差神经网络和残基邻域特征的固有无序蛋白质分类

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基于残差神经网络和残基邻域特征的固有无序蛋白质分类

作者：李润超燕山大学

学位级别：硕士

固有无序蛋白质在天然状态下缺乏稳定的空间结构,但却在生物体内广泛存在,对生命活动的正常运转发挥着重要作用,同时还与人类的多种重大疾病相关。对蛋白质中无序区域的研究有利于探索相关疾病的发病机制,从而控制疾病的发展。传统的固... 详细信息

固有无序蛋白质在天然状态下缺乏稳定的空间结构,但却在生物体内广泛存在,对生命活动的正常运转发挥着重要作用,同时还与人类的多种重大疾病相关。对蛋白质中无序区域的研究有利于探索相关疾病的发病机制,从而控制疾病的发展。传统的固有无序蛋白质检测方法,大多侧重于氨基酸的理化性质,信息过于单一,而且忽略了氨基酸序列间的特征信息,预测精度偏低。因此,为了提高固有无序蛋白质的分类准确率,本文使用交叉互相关算法分析残基间的特性,并改进传统检测方法中对滑动窗口的使用,运用嵌套滑动窗口提取氨基酸序列特征,在此基础上本文提出一种基于交叉互相关的局部残基邻域特征提取方法。该方法首先对氨基酸序列构建隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM);其次,通过多序列比对算法得到查询序列的Profile HMM得分矩阵;最后,使用嵌套滑动窗口、交叉互相关算法以及叠加均值法计算局部残基间的邻域特征。本文方法提取的特征包含更多残基间的信息,可以更准确的表达氨基酸序列。本文设计残差神经网络分类模型,通过实验调试神经网络的参数,然后对提取的特征进行分类验证,使用混淆矩阵和ROC曲线等指标验证分类模型的性能,并与支持向量机和随机森林两种分类算法进行比较。在CASP9和CASP10数据集上的实验结果显示,本文设计的残差神经网络分类模型的分类准确率分别达到93.8%和93.2%,比支持向量机和随机森林的分类准确率高出5%。而传统的固有无序蛋白质检测方法:DISOPRED3、PreDisorder和ESpritz等在相同数据集上的准确率在80%左右,本文方法较传统方法提高了13%。结果表明:本文提出的特征提取方法,补充了传统检测方法中氨基酸序列特征的不足,提高了分类准确率。

关键词：固有无序蛋白质隐马尔可夫模型互相关性残差神经网络

节理岩质边坡结构面参数概率分布更新及可靠性分析

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节理岩质边坡结构面参数概率分布更新及可靠性分析

作者：欧阳苏南昌大学

学位级别：硕士

随着我国水利水电事业的迅猛发展和水电工程建设规模的扩大,节理岩质边坡稳定性问题已成为研究重点。节理岩质边坡中大量随机分布、断续发育的节理、裂隙和结构面,对边坡稳定性和工程安全有着重要影响。因此,建立精确的结构面网络模型,... 详细信息

随着我国水利水电事业的迅猛发展和水电工程建设规模的扩大,节理岩质边坡稳定性问题已成为研究重点。节理岩质边坡中大量随机分布、断续发育的节理、裂隙和结构面,对边坡稳定性和工程安全有着重要影响。因此,建立精确的结构面网络模型,开展节理岩质边坡可靠性研究具有十分重要的现实意义和工程应用价值。然而,目前节理岩质边坡可靠性研究中尚存在以下不足之处:(1)一般忽略了结构面几何参数不确定性的影响;(2)缺少描述结构面参数间互相关性的边坡可靠性研究;(3)缺少利用有限的结构面实测数据更新结构面参数概率分布。针对上述研究不足,本文开展了节理岩质边坡结构面参数概率分布更新及可靠性研究,具体研究工作和相关结论如下:(1)系统回顾了国内外关于节理岩质边坡结构面参数不确定性表征及可靠性研究进展,论述了目前结构面参数不确定性表征、结构面参数概率分布更新、结构面网络修正及节理岩质边坡可靠性研究现状,总结了当前研究存在的不足。(2)开发了一套基于Copula函数的结构面参数联合概率模型构建方法并予以程序实现,解译了结构面几何参数(如倾角和倾向)之间互相关性的影响,为获得贴近工程实际的结构面网络模型提供了一条有效的途径。(3)完善了基于贝叶斯理论的结构面参数概率分布更新方法,有效融合了有限的实测样本推断结构面参数后验联合概率分布。提出方法的计算精度和效率明显优于传统的参数概率分布推断方法,为推断有限数据条件下结构面参数概率分布提供一种有效的手段,在此基础上发展了节理岩质边坡结构面网络模型修正技术。(4)发展了基于多项式展开的节理岩质边坡可靠性分析方法,揭示了结构面几何参数与力学参数不确定性对节理岩质边坡可靠性的影响规律,克服了传统直接蒙特卡洛模拟方法求解低概率问题时计算量大的难题,为快速评价边坡可靠性提供了技术支撑。

关键词：节理岩质边坡可靠性分析结构面网络几何参数互相关性 Copula函数

高速铁路场景下多链路无线信道互相关特性研究

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高速铁路场景下多链路无线信道互相关特性研究

作者：张楠北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,中国的高速铁路发展取得了举世瞩目的成就,高速铁路的快速发展使得高铁无线通信业务需求不断增长。现有的GSM-R系统(Global System for Mobile Communications-Railway)仅用于承载面向列车控制的无线通信,无法为高铁乘客提供宽... 详细信息

近年来,中国的高速铁路发展取得了举世瞩目的成就,高速铁路的快速发展使得高铁无线通信业务需求不断增长。现有的GSM-R系统(Global System for Mobile Communications-Railway)仅用于承载面向列车控制的无线通信,无法为高铁乘客提供宽带接入服务等数据传输业务,因此必须向新一代高铁无线通信系统LTE-R(Long Term Evolution-Railway)演进。高铁场景下LTE(Long Term Evolution)铁路专网于2014年开始建设,已覆盖国内大部分高铁,然而在现有的LTE铁路专网的重叠覆盖区域内,用户会接收到多个远端射频单元发射的同频同小区信号,产生了“回波效应”现象,该现象类似“多径干扰”,影响接收机的解调性能。协作多点(Coordinated Multiple Points transmission/reception,CoMP)是一种新技术,可以通过协作发射将干扰信号转变为有用信号,从根本上解决该问题。为了解决高铁场景下LTE铁路专网内存在的干扰问题,进一步优化网络,必须对重叠覆盖区内多链路信道进行研究,其中对多链路信道互相关特性的研究可以用来评估在高铁场景下使用CoMP技术的性能。基于以上的研究需求,本文使用实地信道测量的数据对高铁场景下LTE铁路专网中的多链路信道进行研究,主要包括以下创新性工作:(1)通过观测实际接收信号的特性,提出一种动态时延窗分割法对多链路信道冲激响应进行分离,并用该方法成功获得多条链路各自的信道冲激响应,为提取多链路信道参数做好前期准备。(2)基于单天线信道测量数据,提取了多链路SISO(Single Input Single Output)信道的信道特征参数,包括阴影衰落、K因子、时延扩展,并分析了信道参数的统计特性。基于提取的多链路SISO信道参数,计算出了信道参数链路间互相关系数,包括全局互相关系数与局部互相关系数。研究结果显示多链路SISO信道链路间相关性为低度相关,若在高铁场景下使用CoMP技术可以获得良好的分集增益。(3)基于多天线信道测量数据,提取了多链路MIMO(MultipleInputMultiple Output)信道空间域信道参数,包括到达角,角度扩展,功率角度谱。对于多链路MIMO信道的空间互相关性,研究了多链路MIMO信道子信道空间相关性以及多链路信道冲激响应矩阵的相关矩阵共线性(CorrelationMatrix Collinearity,CMC)。最后研究了多链路MIMO信道容量,包括存在干扰下的单链路信道容量和双链路和速率容量,并使用相对和速率容量对MIMO信道空间互相关性大小进行了评估。研究结果显示多链路MIMO信道链路间空间互相关性大于多链路SISO信道链路间互相关性。本研究弥补了高铁场景下多链路无线信道互相关特性研究空白,为LTE铁路专网优化提供了新思路,同时基于实测数据的研究结果可以为相关理论与仿真研究提供参考。

关键词：高速铁路 LTE 信道测量多链路信道模型互相关性

基于MF-DCCA方法的比特币与传统金融资产价格联动机制研究

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基于MF-DCCA方法的比特币与传统金融资产价格联动机制研究

作者：叶璐鹏浙江财经大学

学位级别：硕士

得益于互联网及计算机技术的发展,一种新兴的金融资产(数字货币)——比特币应运而生。自从2009年1月3日比特币的创世区块诞生以来,比特币的价格和总体市值在这诞生的10年中历经波动却水涨船高,特别是在2017年出现了比特币价格快速上涨... 详细信息

得益于互联网及计算机技术的发展,一种新兴的金融资产(数字货币)——比特币应运而生。自从2009年1月3日比特币的创世区块诞生以来,比特币的价格和总体市值在这诞生的10年中历经波动却水涨船高,特别是在2017年出现了比特币价格快速上涨的“大牛市”,比特币开始成为人们津津乐道的话题。随着比特币作为金融资产的属性日趋加强,其价格的变动将越来越多地表现出对金融市场其他资产价格和风险的溢出效应,因而研究探讨比特币和金融资产的联动性是非常有创新性和应用性的话题。本文通过文献回顾明确了比特币的货币属性,综合各位学者的研究成果可以看出比特币确实表现出和金融资产价格的相关性。在此基础上,本文从生产成本角度和供需市场的角度对比特币的价格形成机制进行了理论上的分析和探讨,进而进一步从理论角度分析比特币和金融资产价格的联动机制。本文基于有效市场假说、噪声交易理论、现代投资组合理论、羊群效应和类别投资理论,结合相关学者的研究结果,说明了比特币和传统金融资产价格存在一定的联动性。本文选取2015年8月27日至2020年8月26日的比特币收益率、COMEX黄金期货收益率、WTI原油期货收益率、沪深300指数收益率、标准普尔500指数收益率作为相应金融资产的代表变量。本文首先对这五类金融资产的收益率进行分析,比特币和其他各类金融资产的收益率序列均不服从正态分布的传统假定,具有明显的“尖峰厚尾”的分布特征。这种“尖峰厚尾”的分布特征说明现实的金融市场并不像传统的金融理论所描述地那样几乎很难出现大幅波动的情况,即所谓的“黑天鹅”事件爆发的概率要高于传统模型假设下的预期。因而本文采用多重分形去趋势互相关性分析方法对金融资产的联动性进行研究。研究发现:(1)比特币和黄金、原油、沪深300指数、标普500指数均存在长程互相关性,特别是当二者的收益率波动较小时,很容易表现出相似的波动趋势。(2)比特币和黄金互相关性的多重分形程度最高,分形程度最低的是比特币和沪深300指数之间的互相关性。这说明比特币和黄金市场的相关关系最为复杂,风险传染性最强,市场联动性最强;比特币和沪深300指数之间的相关关系最为简单,风险传染性最弱,市场联动性最弱。(3)对金融资产联动机制的动态分析发现,在比特币市场发展的初期,比特币和黄金的长程互相关性最强,随着时间的推移,比特币和黄金的长程互相关性有所降低,比特币和原油、沪深300指数的互相关性有所上升。说明比特币作为一种金融资产在市场中的定位出现了一定的改变,比特币越来越被作为是一种投资工具而不仅仅是避险工具。(4)通过对比特币与金融资产联动机制的传导方向的研究,可以看到在较短时期内比特币和原油的联动效应最强,随着时间趋势的拉长,比特币与沪深300指数、标普500指数的联动效应有先上升后下降的趋势,总体而言比特币和黄金的联动最为持久。比特币和各类传统金融资产价格的长程互相关性有效刻画了市场的非线性特征,而他们之间的多重分形特征则表明了市场的复杂程度,市场的分形程度越高,市场间风险的分布就越复杂,存在的风险也会越大。随着金融市场的发展,不同市场间的联动性也在动态演变,市场间的相依性使得市场间存在波动溢出的现象,同时也使得风险的传播更为迅速。本文揭示了比特币市场和传统金融资产相互作用的动态机制,为市场间的非线性依赖关系和复杂特性机理研究提供了有力参考,为研究比特币市场及其与其他市场的联动现象做出创新性贡献,也为数字货币的发展、金融市场的风险管理和金融监管政策提供了一定的借鉴意义。

关键词：比特币互相关性多重分形

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压缩感知的编码矩阵和恢复算法研究

压缩感知的编码矩阵和恢复算法研究

作者：蔡晓伦西南交通大学

学位级别：硕士

压缩感知充分利用信号的稀疏性,可极大降低还原一个稀疏信号所需的测量次数.该理论突破了香农-奈奎斯特采样定理的局限,给信号采样理论带来新的变革,在图像压缩、信号恢复、核磁共振成像、雷达影像等众多领域有广阔应用前景.在一批数学... 详细信息

压缩感知充分利用信号的稀疏性,可极大降低还原一个稀疏信号所需的测量次数.该理论突破了香农-奈奎斯特采样定理的局限,给信号采样理论带来新的变革,在图像压缩、信号恢复、核磁共振成像、雷达影像等众多领域有广阔应用前景.在一批数学家、编码学家和信号处理专家的推动下,压缩感知迅速成为国际上热门的研究方向.压缩感知的研究主要分为两个方面:信号恢复算法的研究与编码矩阵(也称为感知矩阵或测量矩阵)的设计.正交匹配追踪(OMP)算法是一种经典的贪婪算法,是压缩感知领域研究最多的一类算法.本文基于编码矩阵的限制等距性,对OMP算法成功恢复噪声环境下稀疏信号的支撑集的充分条件进行了深入研究.证明了在l噪声下,当编码矩阵的限制等距性满足δ性编码矩阵和随机感知矩阵,确定性编码矩阵具有存储空间小、硬件实现方便等优点,更重要的是相比随机感知矩阵,确定性编码矩阵能以百分之百的概率重构稀疏信号(考虑噪声时则是百分之百概率重构稀疏信号的支撑集).因此,如何构造确定性编码矩阵成为当前压缩感知研究中一个突破点.本文基于具有渐进最优相关性的伪随机序列集构造压缩感知编码矩阵,伪随机序列的相关性从理论上确保了编码矩阵的低相干性.模拟仿真结果表明,与已有经典的高斯随机矩阵、伯努利矩阵、离散傅里叶矩阵和基于BCH码的编码矩阵相比,本文得到的编码矩阵具有更好的恢复稀疏信号的性能.

关键词：压缩感知限制等距性正交匹配追踪算法互相关性编码矩阵贪婪算法火花支撑集伪随机序列