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基于FRFT域特征的海面目标检测和分类技术研究

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基于FRFT域特征的海面目标检测和分类技术研究

作者：张学良南京邮电大学

学位级别：硕士

雷达目标检测算法在军事和民用的各个领域都具有十分重要的意义,关乎到我国国防领土、领海安全。由于高分辨雷达下海杂波非平稳、非均匀、非高斯的“三非”特性,传统目标检测方法从统计意义的角度对海杂波进行建模,存在检测概率低、虚... 详细信息

雷达目标检测算法在军事和民用的各个领域都具有十分重要的意义,关乎到我国国防领土、领海安全。由于高分辨雷达下海杂波非平稳、非均匀、非高斯的“三非”特性,传统目标检测方法从统计意义的角度对海杂波进行建模,存在检测概率低、虚警率较高等问题,使得海杂波背景下小目标检测成为该领域的难点。本文在研究实测海杂波数据时频特性的基础上,发现分数阶傅里叶变换适合处理此类信号,故在变换域提取时频特征,进行分形特征分析,基于所提特征完成凸包检测和SVM分类。本文的研究内容概况如下:给出了FRFT的定义、时频特性,以及FRFT的性质和特点,介绍了二维峰值搜索方法,最佳旋转角的选取。介绍了分形理论,验证了海杂波增量满足分数布朗运动模型,为分形特征提取、检测工作打下基础。利用FRFT针对海杂波和目标回波信号的能量聚集性不同来实现目标检测,提取变换域的信息熵、峰均比、峰值标准差,分析了特征向量在一维、三维特征空间上的可分辨性。通过快速凸包学习算法获得三维特征空间检测判决区域,实现三组特征联合检测。与基于海杂波单特征检测方法相比,该方法可在短的观测时间获得较好的检测结果。利用去趋势波动分析方法分析了海杂波信号的特点,研究了海杂波单尺度分形特性,在计算Hurst指数过程中,选取适当的无标度区间,提取到精确的分形维数和分形维方差,通过双特征联合检测有效地区分目标与杂波。介绍了SVM的分类原理,针对第三章所提出的信息熵、峰均比、峰值标准差三组特征进行训练,通过仿真实验实现海杂波信号分类预测,具有较高的正确率,该方法可有效的对目标和杂波进行分类。

关键词：海杂波目标检测凸包训练去趋势波动分析法支持向量机

非线性分形理论与时间序列分析法在土壤含水量预测中的应用研究

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非线性分形理论与时间序列分析法在土壤含水量预测中的应用研究

作者：王志军长安大学

学位级别：硕士

土壤中水分的含量直接影响着农作物的生长,要准确预测水分所占的比例并进行适时的灌溉,需要我们充分地掌握其动态变化规律;但在实际中,土壤含水量变化受很多因素的影响,其变化规律极其复杂,呈现出非线性特征。因此,针对这种复杂的非线... 详细信息

土壤中水分的含量直接影响着农作物的生长,要准确预测水分所占的比例并进行适时的灌溉,需要我们充分地掌握其动态变化规律;但在实际中,土壤含水量变化受很多因素的影响,其变化规律极其复杂,呈现出非线性特征。因此,针对这种复杂的非线性特征,本文以分形理论为基础,采用时间序列分析法,对新疆阜康农田土壤含水量实测数据进行了研究,并对土壤含水量未来的变化趋势进行了预测,得到了一些有价值的结论。具体的研究步骤如下:(1)采用R/S分析法,对新疆阜康农田土壤含水量实测数据时间序列的Hurst指数和分形维数进行了分析对比,得到了土壤含水量具有长期的持续性特征。研究结果显示:10cm,80cm,150cm三个不同层的Hurst指数都大于0.5小于1,表明新疆阜康农田土壤含水量时间序列为非随机时间序列,时间序列存在着明显的长程相关性,该时间序列是持续性的。该地区时间序列的分形维数大于1小于2,表明该地区的土壤含水量变化的波动幅度随着深度的增加而逐渐变小。(2)采用去趋势波动分析法,对新疆阜康农田14个不同深度的土壤含水量时间序列的长程相关性进行了定量分析,并结合分形维数,研究了该地区土壤含水量的动态变化规律。研究结果显示:这14个不同深度的土壤含水量时间序列的标度指数随着土壤深度的增加而逐渐增大,即:该地区土壤含水量时间序列的长程相关性随着深度的增加而逐渐加强。分形维数的增加,揭示了土壤含水量变化的波动幅度随着深度的增加而逐渐趋于稳定。(3)本文采用了三种自回归模型,对新疆阜康农田土壤含水量进行了预测,得到了3种土壤含水量时间序列最理想的时间延滞。研究结果显示:季节的变化对土壤含水量的影响十分明显,这就要求我们在准确预测土壤水分含量的同时,要更加关注季节的变化对降雨量的影响,以便得到更为准确的结论。

关键词：时间序列分形维数 R/S分析法去趋势波动分析法自回归模型

振动信号特征提取方法及其在故障诊断上的应用研究

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振动信号特征提取方法及其在故障诊断上的应用研究

作者：姚通南京航空航天大学

学位级别：硕士

为了更加准确提取滚动轴承的故障特征,实现车辆传动系统旋转部件滚动轴承的智能故障诊断,本文进行了新的特征提取方法的研究,并与优化的支持向量机方法结合探讨基于不同特征参数向量的智能故障诊断方法的有效性,本论文主要工作内容包括... 详细信息

为了更加准确提取滚动轴承的故障特征,实现车辆传动系统旋转部件滚动轴承的智能故障诊断,本文进行了新的特征提取方法的研究,并与优化的支持向量机方法结合探讨基于不同特征参数向量的智能故障诊断方法的有效性,本论文主要工作内容包括以下四个部分:1)首先给出本课题研究的背景和重要意义,再对当前的车辆传动系统旋转部件故障诊断领域进行方法的总结论述,接着重点介绍滚动轴承特征提取方法的研究现状和常见的特征提取方法,着重介绍了标度理论在故障诊断领域的应用。2)针对智能故障诊断信号特征提取的要求,提出一种新的提取方法。分析极值增量序列突出信号原来特征的原理并给出理论的推导,并将极值增量序列结合去趋势波动分析法提出超阶分析方法,并用超阶分析法提出的特征参数标度律指数在振动的多相关系统内进行了仿真和试验数据的验证。3)针对支持向量机参数选取和数据前处理两个方面的问题进行优化,并通过利用交叉验证的方法得到的模型准确率进行验证。最后用两个优化方法综合优化支持向量机的分类过程,发现提出的优化方法所得的参数模型具有更好的分类能力。4)结合组合的特征向量和优化的支持向量机进行故障诊断方法研究。选取振动信号的时域无量纲参数提出基于常规特征优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法;利用超阶分析法所得标度律指数和常规特征参数,构建更能表征信号故障特征的混合特征向量,提出基于混合特征优化的支持向量机滚动轴承故障诊断方法。并对两种方法分别进行试验数据集的验证,发现与常规特征向量相比,混合特征向量所得的分类效果得到较大提升。

关键词：极值增量序列去趋势波动分析法超阶分析归一化粒子群算法支持向量机智能故障诊断

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土壤水记忆性特征及其影响因素分析

土壤水记忆性特征及其影响因素分析

作者：李玲天津大学

学位级别：硕士

土壤水是陆面过程中最为重要的状态变量之一,可以调节陆地和大气之间的水分和能量平衡,影响区域的气候变化。由于土壤水变化相对较慢,因此研究土壤水记忆性(长程相关性)有助于理解陆气相互作用过程,提高气候预测的精度。目前土壤水记忆... 详细信息

土壤水是陆面过程中最为重要的状态变量之一,可以调节陆地和大气之间的水分和能量平衡,影响区域的气候变化。由于土壤水变化相对较慢,因此研究土壤水记忆性(长程相关性)有助于理解陆气相互作用过程,提高气候预测的精度。目前土壤水记忆性的研究主要是基于数值模拟的数据,从而缺少原位观测数据的支撑,导致不同模型间的研究结果差异较大。据此,本研究将结合原位观测和数值模拟数据,开展土壤水记忆性特征及其影响因素分析的研究。首先,基于国际土壤水分监测网络(ISMN)数据库,本研究选取了中国、新西兰、北美三个地区的连续长期原位观测数据;在此基础上,以中国地区(广州、郑州、银川)的气象数据作为驱动数据,结合砂土和粘壤土的土壤水力参数,利用Hydrus-1D模型模拟了不同气候区与土壤质地组合下的土壤水序列。其次,将获得的土壤水数据利用去趋势波动分析法(DFA)处理,分析了记忆性特征及其影响因素。最后,考虑到土壤水在陆气相互作用中的重要作用,基于原位观测数据,利用反馈参数定量研究了土壤水-降雨耦合强度,并分析了土壤水记忆性与土壤水-降雨耦合强度的相关性。本研究所得到的主要结果如下:(1)基于原位观测和数值模拟数据,利用DFA得到的标度指数(?),分析了土壤水记忆性特征。结果表明:所有土壤水序列的?均大于0.5,表明土壤水中存在明显的记忆性。其中,中国地区土壤水序列主要表现为持续性(0.5分析了影响土壤水记忆性的主要因素。结果表明:主要影响因素在不同地区各不相同,中国地区土壤水记忆性受潜在蒸散发的影响明显;新西兰地区土壤水记忆性受降雨量的影响明显;北美地区浅层(10cm)土壤水记忆性受粘粒含量的影响明显,而深层(50cm和100cm)土壤水记忆性受降雨量的影响明显,这表明不同气候区的土壤水对外界影响因素的响应存在显著差异。(3)基于原位观测数据,研究了土壤水-降雨耦合强度。结果表明:北美地区和新西兰地区的反馈参数均以正反馈参数为主,说明土壤水对降雨的形成具有促进作用。从具体区域来看,北美的Nebraska地区土壤水-降雨耦合强度较强,而新西兰地区耦合强度较弱。在土壤水记忆性与土壤水-降雨耦合强度的分析中发现,仅在北美浅层(10cm)土壤水和新西兰地区两者具有显著负相关关系。(4)基于数值模拟数据,探究了影响土壤水记忆性的主要土壤水力参数。结果表明:影响土壤水记忆性的主要土壤水力参数为反映土壤孔隙条件的参数9)、进气压力倒数、饱和导水率,在不同的气候区和不同的质地下,三个参数表现不同。在砂土质地下,9)是影响所有地区土壤水记忆性的主要水力参数。在粘壤土质地下,是影响广州地区土壤水记忆性的主要水力参数,而在郑州和银川地区,和都是影响土壤水记忆性的主要水力参数。

关键词：土壤水记忆性去趋势波动分析法反馈参数土壤水力参数

随机矩阵理论在投资组合优化上的应用研究 ——基于中美股市信息特征差异的分析

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随机矩阵理论在投资组合优化上的应用研究 ——基于中美股市信息...

作者：谢国斌江西财经大学

学位级别：硕士

全球股票市场的发展已有400多年的历史,经历了从自由放任到法制规范而后迅速发展的各个阶段,而我国股市自1990年开始也已经走过了 25个年头。伴随着科学理论的发展和信息技术的进步,全球各国资本市场都取得了长足的进步和发展,而各国股... 详细信息

全球股票市场的发展已有400多年的历史,经历了从自由放任到法制规范而后迅速发展的各个阶段,而我国股市自1990年开始也已经走过了 25个年头。伴随着科学理论的发展和信息技术的进步,全球各国资本市场都取得了长足的进步和发展,而各国股市历来都被视为该国或该地区经济发展的晴雨表,以股票为代表的金融工具更已成为现代经济中资产配置的主要手段之一。资本市场的发展变化以及在不同市场环境下投资组合的优化问题都是金融领域非常重要的研究课题,在现实中也是直接影响管理者的管理举措和投资者的决策行为的因素。2007年7月,美国爆发了"次贷危机",进而引发了全球金融经济危机。这给我们带来了两点思考:一是监管层如何更好地管控整个市场的风险,二是个人投资者如何有效降低自身的风险?本文带着这两点思考,分别从沪深300指数、中证500指数和中证800指数的成份股(共1477只股票)中选取了 503只中国股票,从S&P500指数、S&P中型股400指数和S&P小型股600指数(共1461只股票)中选取了 1215只美国股票为研究样本,股票个数都占到各自市场的20%左右,以此研究了中国资本市场的发展现状,并与美国股市进行了对比分析。本文结合DFA和DCCA等方法,从个股长程记忆性、波动性和相关性等方面研究中美股市信息特征的差异,并使用RMT方法研究了中美股市有效性的差异,同时分析了 RMT方法优化投资组合的能力,最后概括分析了在不同的市场环境下RMT优化效果的差异。本文基于前人的研究展开,在研究内容和研究视角上有以下特色:首先,为了避免单一方法得出的结论不一致,本文比较分析了 DCCA和Pearson两种方法,其中DCCA coefficient方法是近年来提出的,在金融领域的研究方法中比较前沿,同时探讨了 DCCA与RMT结合使用的合理性;其次,与前人大多数研究单个市场的统计特性,然后结合他人的研究结果进行比较不同,本文在同一论文框架下比较了中美股市信息特征和有效性的差异,这使得结论的跨国可比性增强;最后,本文将RMT方法优化效果与市场环境联系起来,这样的视角在以往是不曾有的,一方面可以检验理论方法中假设要求的合理性,另一方面也会给投资者带来更具针对性的投资建议。通过实证研究,本文得出以下几点主要结论。第一,DCCA方法能够很好地衡量变量之间的相关性,但是本文的研究发现DCCA方法得到的相关矩阵的谱分布并不满足M-P律,因此不可以将其与RMT结合使用。第二,中美股市的信息特征明显不同。从个股收益率的长程记忆性来看,中国股票更多地倾向于持久性,而美国股票更多地倾向于反持久性。从个股收益率的波动性来看,同美国数据相比中国数据结果出现了更多的离群值。从个股收益率的相关性来看,中美股票收益率的相关性整体上都在减小,美国股票收益率的相关性在经济发展正常时低于中国,而在2008年经济危机时期相关性变强且大于中国。第三,通过RMT比较分析中美股市发现,中美基于Pearson相关矩阵的特征值落在理论区间的占比分别为66.6%和82%,这说明美国市场有更多的股票收益率波动落在了理论的随机区间内,结合随机矩阵理论和有效市场理论可得出美国股市有效性更强。第四,通过分析中美数据结果发现,RMT方法有一定的优化能力,且有优化效果的投资组合都倾向于分散化和均衡化。第五,RMT有优化投资组合的能力,但其优化能力在不同的市场环境下是有差异的。RMT方法在美国股市上的优化效果较中国的更明显和稳定,这与前面分析中美股票收益率的波动性和相关性相吻合;另外文章研究也发现,RMT方法的优化效果与投资期长短并没有显著的相关性,但当投资期为在20到30天时优化效果更为稳定。

关键词：去趋势波动分析法去趋势互相关分析随机矩阵理论长程记忆性信息特征

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基于状态转移网络的《红楼梦》文本分析

应用数学进展 2022年第3期11卷 1376-1388页

作者：周晨琳师野顾长贵上海理工大学管理学院上海

当前多数文本分析是基于非中文语言,中文文本的研究较少。本文对《红楼梦》前80回和后40回分别提取字频时间序列。进一步,通过滑动窗口将每段时间序列划分成时序片段,并映射为状态转移网络来探究文本语言的写作风格及特征,发现《红楼梦... 详细信息

当前多数文本分析是基于非中文语言,中文文本的研究较少。本文对《红楼梦》前80回和后40回分别提取字频时间序列。进一步,通过滑动窗口将每段时间序列划分成时序片段,并映射为状态转移网络来探究文本语言的写作风格及特征,发现《红楼梦》的前80回与后40回在节点度分布、重要循环的连边强度存在显著差异,使用去趋势波动分析发现《红楼梦》前后部分模体位置序列的标度指数也存在明显区别。《红楼梦》前后部分之间的网络特性差异,支持了《红楼梦》为曹雪芹和高鹗合作的普遍观点。

关键词：文本分析状态转移网络去趋势波动分析法

福建山丘区极端降雨阈值识别方法——以闽清梅溪流域为例

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水利科技 2019年第3期 13-17页

作者：王雨雨曲丽英福建省水利水电科学研究院

受全球气候持续变化影响,水循环更复杂多变,极端降雨事件频繁发生。福建山丘区受地形及热带风暴影响,降雨往往极不均匀。该文以福建山丘区河流———闽清梅溪流域为例,采用固定阈值法、频率分析法、百分位法、去趋势波动分析法等4种方... 详细信息

受全球气候持续变化影响,水循环更复杂多变,极端降雨事件频繁发生。福建山丘区受地形及热带风暴影响,降雨往往极不均匀。该文以福建山丘区河流———闽清梅溪流域为例,采用固定阈值法、频率分析法、百分位法、去趋势波动分析法等4种方法检测梅溪流域极端降雨阈值,以反映“流域极端降雨特性”为评价准则,从阈值空间分布、极端降雨发生频次等方面分析梅溪流域各站点不同方法识别的极端降雨阈值。结果表明,百分位法更适用于福建山丘区极端降雨阈值识别。研究成果有助于进一步分析福建山丘区极端降雨事件。

关键词：极端降雨阈值固定阈值法频率分析法百分位法去趋势波动分析法梅溪流域

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广东省极端降水的时空分布特征

广东气象 2022年第2期44卷 6-9页

作者：于鑫郑腾飞刘显通莫颖妍付蕾陆杰英广东省气象台广东广州510640 佛山市南海区气象局广东佛山528000 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510640 广州市增城区气象局广东增城511399

基于1961-2010年均一性较好的广东省逐日降水数据,利用去趋势波动分析法(DFA)确定了全省37个基准气候站和基本气象站的极端降水阈值,分析了近50年广东省极端降水事件的时空分布特征以及极端降水与总降水量的关系。结果表明:1961-2010年... 详细信息

基于1961-2010年均一性较好的广东省逐日降水数据,利用去趋势波动分析法(DFA)确定了全省37个基准气候站和基本气象站的极端降水阈值,分析了近50年广东省极端降水事件的时空分布特征以及极端降水与总降水量的关系。结果表明:1961-2010年间广东省极端降水阈值的空间分布总体呈沿海高、内陆低的趋势,其大值区主要分布在广东省的东南、西南及南部的沿海地区;而广东省西部、北部以及东北部地区是小值区较集中的地区。广东省近50年极端降水事件发生频次没有明显的变化趋势,但极端降水事件存在偏多和偏少期。广东省的极端降水事件绝大部分都发生在前汛期(4-6月)和后汛期(7-9月),且全年的极端降水量占总降水量的比例均小于10%。

关键词：气候学极端降水去趋势波动分析法时空广东省