信号完整性透彻分析方宇杰

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20141203-广发证券-另类交易策略系列之十九:带反转的加强版EMDT交易策略

20141203-广发证券-另类交易策略系列之十九:带反转的加强版EMDT交易策略
Table_Report Table_Aut hor
混合策略样本外表现
年化收益率 最大回撤率 胜率 盈亏比 单笔交易收益率 21.0% -3.6% 51.2% 1.44 0.12%
分析师:
张超 S0260514070002 020-87555888-8646 zhangchao@
经验模态分解下的日内趋势 交易策略
金融工程|专题报告
2014 年 12 月 3 日
证券研究报告
带反转的加强版 EMDT 交易策略
Tabl e_Title
趋势-反转混合策略 2010 年以来表现
另类交易策略系列之十九
Ta ble_Summary
报告摘要:
通过经验模态分解考察市场处于趋势状态还是震荡状态 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称 EMD)是一种依 据数据自身特征来进行信号分解的方法,适用于非平稳和非线性信号的分 析。对于金融时间序列,我们可以通过经验模态分解将其分为波动部分和 趋势部分。波动部分表示股价的随机游走和市场平衡的特性;信号部分代 表人为的决定性行为,显示了市场的趋势性,或者说非平衡特性。换句话 说,当波动/趋势能量比值较大时,价格的随机性较强,市场多呈现出震荡 形态;而此能量比值较小时,市场趋势较为显著。在市场趋势比较强烈的 时候,可以顺势建仓进行盈利,我们此前的报告《经验模态分解下的日内 趋势交易策略》就是这样一种策略;而在市场震荡比较强烈的时候,如果 能够把握震荡时的反转时机,也有望从中盈利,这是本报告研究的内容。 经验模态分解下的反转策略 当经验模态分解方法检测到市场的震荡很强烈时,说明市场上多空双 方的角力比较激烈,此时有望通过识别震荡中的反转行情获利。本报告采 取类似枢轴点交易系统的方式,设定了震荡区间的震荡轴心、支撑位和阻 力位。当股价从上往下穿过阻力位时,认为股价将继续往下,回复到轴心 附近;当股价从下往上穿过支撑位时,认为股价将继续往上,回复到轴心 附近。因此,可以分别建立针对反转的做空和做多仓位。该方法自股指期 货上市以来效果良好,在样本外(2012 年至今)71 次交易中,累积收益率 为 10.8%,最大回撤为-1.27%,单次交易平均收益率为 0.15%。 基于 EMD 的趋势-反转混合交易策略 单纯的经验模态反转交易策略由于交易条件严格,交易次数少,但是 该策略可以作为经验模态分解趋势交易策略的补充,两者联合起来组成加 强版的趋势-反转混合策略。混合交易策略的思路是:取每天上午股指期货 开盘后的一段高频价格数据,通过 EMD 进行波动噪声分离,分别得到波动 项和趋势项。 根据它们标准差比值的自然对数获得噪信比 (信噪比的倒数) , 或称之为相对能量。当相对能量较小时,信号显著、趋势稳定,进行相应 方向的日内趋势交易,如果盘中没有触及固定比例止损线,则在期货尾盘 进行平仓;相对能量较大时,认为市场震荡强烈,则开启反转策略,在计 算好的反转位置进行建仓操作。通过实证分析,我们发现该策略历史表现 良好,样本外(2012 年及其后年份)年化收益率 21.0%,最大回撤率-3.6%, 胜率 51.2%。 相关研究:

基于柔性压电薄膜的可穿戴脉搏传感器设计

基于柔性压电薄膜的可穿戴脉搏传感器设计

基于柔性压电薄膜的可穿戴脉搏传感器设计目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 现有脉搏监测技术现状及不足 (4)1.3 本文研究目标及创新点 (5)2. 基于柔性压电薄膜的脉搏传感器工作原理 (6)2.1 压电材料的特性及应用 (7)2.2 传感器结构设计 (9)2.2.1 传感器组成部分 (10)2.2.2 柔性压电薄膜的特性与选择 (12)2.2.3 信号采集和处理电路设计 (13)2.3 脉搏信号获取及分析 (15)3. 材料及器件 (16)3.1 主流柔性压电薄膜材料研究 (17)3.2 器件加工工艺 (18)4. 实验设计与结果分析 (19)4.1 实验平台搭建 (21)4.2 传感器性能测试及分析 (22)4.3 压力感知特性研究 (24)4.3.1 传感器响应曲线 (25)4.3.2 传感器线性度分析 (27)4.4 脉搏信号采集与分析 (29)4.4.1 实验数据采集 (31)4.4.2 脉搏信号处理与提取 (31)4.4.3 信号分析与结果展示 (33)5. 讨论与结论 (34)5.1 研究成果总结和分析 (36)5.2 存在问题及未来展望 (37)1. 内容综述随着物联网与智能穿戴技术的不断进步,健康监测与远程医疗系统的发展需求日益显现。

在这个背景下,基于柔性压电薄膜的可穿戴脉搏传感器设计成为了研究热点。

该设计旨在实现实时、连续、非侵入式的生理信号监测,特别是针对心血管健康的监测。

该设计以人体脉搏信号的精准检测为目标,结合了柔性压电薄膜技术与现代传感技术,为用户提供一种舒适且可靠的新型穿戴监测方式。

柔性压电薄膜作为一种新兴材料,具有灵敏度高、响应速度快、可弯曲等特点,适用于可穿戴设备的制造。

基于柔性压电薄膜的可穿戴脉搏传感器不仅可用于医疗领域的心率失常预警、心血管疾病诊断,还可在运动健身领域用于运动效果评估和运动损伤预防等方面。

其设计理念的革新性在于将传统的医疗检测手段与现代可穿戴技术相结合,为用户提供个性化的健康监测服务。

结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法

结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法

第45卷第6期2023年11月沈 阳 工 业 大 学 学 报JournalofShenyangUniversityofTechnologyVol 45No 6Nov 2023收稿日期:2021-07-05基金项目:广东省自然科学基金项目(2018A030307033);南方电网科技基金项目(GDKJXM20200473)。

作者简介:杨翠茹(1980—),女,河北鹿泉人,教授级高级工程师,博士,主要从事高电压试验技术及外绝缘技术等方面的研究。

檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪殏殏殏殏电气工程 DOI:10.7688/j.issn.1000-1646.2023.06.04结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法杨翠茹,彭向阳,余 欣(广东电力公司科学研究院,广东广州510062)摘 要:针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。

该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法滤除噪声。

利用自适应神经网络学习小波变换后的特征,最终完成PD信号的识别分类。

基于某变电站实测PD信号波形对所提方法进行实验分析结果表明,信号降噪处理后的信噪比与均方误差分别为5 439dB、0 251,且整体的识别准确率超过了88%,均优于其他对比方法,具有良好的应用前景。

关 键 词:电缆局放信号;信号识别;信号降噪;最大重叠离散小波变换;数学形态学;自适应神经网络;白噪声;脉冲噪声中图分类号:TM247 文献标志码:A 文章编号:1000-1646(2023)06-0619-06RecognitionanddenoisingmethodofcablepartialdischargesignalbasedonwavelettransformandmathematicalmorphologyYANGCuiru,PENGXiangyang,YUXin(ScientificResearchInstitute,GuangdongElectricPowerCo.,Ltd.,Guangzhou510062,Guangdong,China)Abstract:Aimingattheproblemsoflowrecognitionaccuracyandwaveformdistortionofmostpartialdischarge(PD)signalrecognitionmethodsundertheinfluenceofnoise,aPDsignalrecognitionanddenoisingmethodbasedonwavelettransformandmathematicalmorphologywasproposed.Themaximumoverlapdiscretewavelettransformwasusedtoextractthehigh frequencyandlow frequencyfeaturesofPDsignals.Thereconstructionandmathematicalmorphologywerecombinedtofilteroutthenoise.Inaddition,theadaptiveneuralnetworkwasusedtolearnthefeaturesofwavelettransformforthefinalrecognitionandclassificationofPDsignal.TheexperimentalresultsshowthattheSNRandMSEoftheas proposedmethodare5 439dBand0 251,respectively,andtheoverallrecognitionaccuracyismorethan88%,outperformingothersimilarmethodsforcertainapplicationprospect.Keywords:cablepartialdischargesignal;signalrecognition;signalnoisereduction;maximumoverlapdiscretewavelettransform;mathematicalmorphology;adaptiveneuralnetwork;whitenoise;impulsenoise 随着对城市美化和环境保护要求的逐步提高,城市架空线路的电力电缆作为电力系统的骨架正在被逐步取代,但是例如局部放电(partialdischarge,PD)等影响电缆安全稳定的问题也日益凸显[1-2]。

于博士信号完整性分析入门(修改)

于博士信号完整性分析入门(修改)

于博士信号完整性分析入门于争 博士for more information,please refer to 电设计网欢迎您什么是信号完整性?如果你发现,以前低速时代积累的设计经验现在似乎都不灵了,同样的设计,以前没问题,可是现在却无法工作,那么恭喜你,你碰到了硬件设计中最核心的问题:信号完整性。

早一天遇到,对你来说是好事。

在过去的低速时代,电平跳变时信号上升时间较长,通常几个ns。

器件间的互连线不至于影响电路的功能,没必要关心信号完整性问题。

但在今天的高速时代,随着IC输出开关速度的提高,很多都在皮秒级,不管信号周期如何,几乎所有设计都遇到了信号完整性问题。

另外,对低功耗追求使得内核电压越来越低,1.2v内核电压已经很常见了。

因此系统能容忍的噪声余量越来越小,这也使得信号完整性问题更加突出。

广义上讲,信号完整性是指在电路设计中互连线引起的所有问题,它主要研究互连线的电气特性参数与数字信号的电压电流波形相互作用后,如何影响到产品性能的问题。

主要表现在对时序的影响、信号振铃、信号反射、近端串扰、远端串扰、开关噪声、非单调性、地弹、电源反弹、衰减、容性负载、电磁辐射、电磁干扰等。

信号完整性问题的根源在于信号上升时间的减小。

即使布线拓扑结构没有变化,如果采用了信号上升时间很小的IC芯片,现有设计也将处于临界状态或者停止工作。

下面谈谈几种常见的信号完整性问题。

反射:图1显示了信号反射引起的波形畸变。

看起来就像振铃,拿出你制作的电路板,测一测各种信号,比如时钟输出或是高速数据线输出,看看是不是存在这种波形。

如果有,那么你该对信号完整性问题有个感性的认识了,对,这就是一种信号完整性问题。

很多硬件工程师都会在时钟输出信号上串接一个小电阻,至于为什么,他们中很多人都说不清楚,他们会说,很多成熟设计上都有,照着做的。

或许你知道,可是确实很多人说不清这个小小电阻的作用,包括很多有了三四年经验的硬件工程师,很惊讶么?可这确实是事实,我碰到过很多。

压气机失速信号分析

压气机失速信号分析

压气机失速信号分析作者:姜椿阳来源:《科技传播》2016年第11期摘要以压气机失速信号分析为目标,选用MATLAB作为信号分析平台,采用时域分析法、频域分析法进行信号分析,并考虑在得到压气机叶片参数和转数等信息后,采用滤波的方法做更深入的分析。

关键词压气机;失速信息;信号分析中图分类号文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2016)164-0229-02在本课题中,由于未给出压气机转子叶片数量、压气机转速等信息,所以,这些信息我们必须通过信号分析得到,此外,我们还需得到失速征兆以及由扰动产生到进入失速所经历的时间,同时,在可能的情况下,我们还应判断出失速的基本类型,包括辨析出是突变失速还是渐进失速、全展向失速还是部分展向失速等,以及失速团的个数。

为了得到以上信息,我选用MATLAB作为信号分析的平台,主要采用了时域分析法、频域分析法进行信号分析,并考虑在得到压气机叶片参数和转数等信息后,采用滤波的方法做更深入的分析。

1 信号分析时域分析:信号1:105800A.dat如图1所示,即为近设计点工况时域图,横坐标按采集点个数均分,由于采样频率恒定为12K,采样时间为5s,所以采集点个数也就表征了时间。

由上图可以看出,近工况状态下,前缘、50%弦长和尾缘的压强信号基本保持稳定,只是在小范围内有脉动,将测得参数按按时间平均,并设前缘静压平均量为P1,50%弦长处P2,尾缘P3,则有P1=2.544,P3=3.013,于是得近设计点工况增压比n1=P1/P3=1.184。

如图2所示,压气机的近失速点实际即为压气机叶片气流分离点位于50%弦长处时,此时,微小扰动即可导致压气机进入失速状态。

按上一数据的处理方法,我们得到近失速点压比为n2=1.156,较近设计点工况略小,这是由于流动的分离导致压气机效率降低造成的/但是当进入失速状态时(近失速状态),我们可以定性的分析出尾缘处静压与前缘处静压在数值上呈现近似的负相关关系,这是由失速团的性质决定的,并且,节流阀开启后,压气机增压绝对值突然上升又剧烈下降,最后,成周期性变化,由此可以初步判定该失速类型为突变型失速。

《战略推演:获取竞争优势的思维与方法》随笔

《战略推演:获取竞争优势的思维与方法》随笔

《战略推演:获取竞争优势的思维与方法》读书随笔目录一、内容概括 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目的和方法 (5)二、战略推演概述 (6)2.1 战略推演的定义 (7)2.2 战略推演的特点 (8)2.3 战略推演的重要性 (9)三、战略推演的核心要素 (10)3.1 情景设定 (12)3.2 目标设定 (13)3.3 推演过程 (14)3.4 结果分析与反馈 (15)四、战略推演的方法与技术 (17)4.1 定性分析方法 (18)4.2 定量分析方法 (20)4.2.1 数据包络分析 (21)4.2.2 博弈论 (22)4.2.3 实验设计法 (23)4.3 技术支持 (24)4.3.1 计算机模拟 (26)4.3.2 大数据分析 (27)4.3.3 人工智能辅助 (28)五、战略推演在实践中的应用 (29)5.1 企业战略规划 (31)5.2 项目管理 (33)5.3 军事战略 (34)5.4 其他领域的应用 (36)六、战略推演的挑战与未来展望 (37)七、结论 (39)7.1 主要研究发现 (40)7.2 对实践的启示 (41)7.3 研究不足与展望 (42)一、内容概括《战略推演:获取竞争优势的思维与方法》是一本深入探讨如何在竞争激烈的市场环境中获取竞争优势的书籍。

书中主要介绍了战略推演的概念、思维方式和方法论,帮助读者理解并应用战略推演来指导企业或个人的发展。

本书首先阐述了战略推演的重要性,指出在当今快速变化的时代,企业和个人都需要通过战略推演来明确自身的目标和发展方向。

书中详细介绍了战略推演的基本框架和步骤,包括环境分析、竞争态势分析、资源与能力分析等方面。

这些步骤为进行战略推演提供了系统的指导。

在内容方面,本书强调了竞争优势的来源和创造方式。

作者通过案例分析,展示了如何通过战略推演发现潜在的竞争优势,并将其转化为实际竞争力。

书中还探讨了如何利用创新思维、团队协作等关键能力来强化竞争优势,提升企业和个人的市场地位。

基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

能体研究的基础,它具有较低的运作成本、较好的容错性、较高的鲁
棒性、较强的机动性以及自适应性等不可比拟的优势. 然而目前基于
多智能体协同控制的研究面临着许多问题,例如同步问题、剧集蜂拥
问题、编队控制问题等,这些问题归根结底都是一致性问题,而一致
性问题又是多智能体协同控制中最具挑战性的问题之一.所谓的多智
余数据传输量. 由于智能体间无线通信
网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通
信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了
一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能
体系统数学模型. 基于此模型,通过利用
Lyapunov 稳定性理论、多智能体一致性
理论和线性矩阵不等式技术分别给出多
智能体一致性控制的稳定性条件和控制
器设计算法.最后,通过仿真算例验证了
DOI:10.13878 / j.cnki.jnuist.2019.04.003
王誉达1 查利娟1,2 刘金良1 费树岷3
基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制
摘要
本文研究了基于事件触发和欺骗攻
击的多智能体一致性问题. 为了降低智
能体间无线通信网络负载,本文引入事
件触发机制来减少智能体之间通信的冗
示智能体 j 收到智能体 i 的信息,但是反之则不一定.
替换,最终破坏系统的稳定性或使系统完成攻击者
的指令.近年 来, 欺 骗 攻 击 成 为 网 络 安 全 的 热 点 问
有向边 E = { e ij = ( v i ,v j ) } ⊂ V × V 和一个具有非负
项的加权邻接矩阵 W = [ a ij ] 组成.边 e ij = ( v i ,v j ) 表
3 东南大学 自动化学院,南京,210096

数字化定量分析徐小明优秀课件

数字化定量分析徐小明优秀课件

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数字化定量分析之速率分形图
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数字化定量分析之定量趋势
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数字化定量分析之控制时间因素
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数字化定量分析之控制时间因素
4=2*3/1=16.49*13.74/11.70=19.36元。航天动力在2007年9月4 日形成了的最高价格19.99元只在上影线的位置出现过,收盘为 19.28元
数字化定量分析徐小明优秀课件
数字化定量分析之空间的1、2、3求4
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4=2*3/1=2.0133*1.9621/1.9181=2.0594。英镑兑美元在 2007年7月23日到达2.0594后,精确见顶反身向下。

高速数字电路设计中信号完整性分析与思考

高速数字电路设计中信号完整性分析与思考

高速数字电路设计中信号完整性分析与思考作者:魏红艳来源:《西部论丛》2017年第01期摘要:提高信号的完整性,是提高高速数字电路设计水平及性能的主要途径。

本文简要分析了与高速数字电路信号完整性有关的因素,强调了控制各因素的重要性。

基于此,主要从反射、串扰、噪声三方面出发,详细探讨了各因素的控制方法。

并通过建立仿真模型、观察仿真效果的方式,证实了本课题所提出的设计方案的有效性。

关键词:高速数字;电路设计;信号完整性1高速数字电路的概念分析高速数字电路指的是信号在高速变化和电路模拟特性的情况下发生变化的电路,其模拟特征主要包括电容、电感等。

高速数字电路主要包括总参数系统和分布参数系统两部分,其中总参数系统中的电流与电压都不会受到其它因素影响,因此在信号日常传输的过程中不会出现畸形问题。

现阶段,分布参数系统已经在数字电路设计过程中得到了广泛应用,同时取得了很好的应用效果,该系统的主要优势是:设计与其实际运行情况接近,并充分考虑了信号传输过程的影响因素。

2信号的完整性简单来说,信号的完整性实质上指的就是信号在电路中传输的质量,信号的传输路径可以是金属线、光学器件,或者其他媒介物质等。

当信号完整性良好时,信号在需要的时候具备其需要达到的电压电平均值。

但在实际中,信号往往会受到各种因素影响,从而造成信号完整性变差。

其中最为常见的信号完整性问题便是信号反射噪音问题。

3数据的高速采集与处理技术要点分析如图1所述的数据采样与处理过程示意图,要想实现数据的高速采集与处理,就必须使检测装置、信号线、数据处理单元都能够满足相应速度的工作条件。

以常用的电流或电压传感器为例,其响应时间就代表着它能够多快的响应外部激励,也就决定着其多能实现的最高采样速度。

所以要想获得有效的高速数据首先要从检测装置选型做起。

图1数据采样与处理过程示意图信号线对信号质量有着重要的影响,尤其在高频以及恶劣的电磁环境下。

所以要选满足对应频率、屏蔽条件、阻抗特性的信号线,以保证信号质量,确保数据的正确性。

雷达信号分析与处理第一章第二章

雷达信号分析与处理第一章第二章

s(t) S ( f )e j2 ftdf
S(W) 或 S(f) 存在的充分条件是 s(t) 绝对可积,即 s(t)dt
雷达信号分析与处1理3
第二章 雷达信号与线性处理系 统
在雷达工程术语中,时间函数 s(t)称为雷达信号的时间波形,频率函数 S(W) 或 S(f) 称为雷达信号的频谱密度或频谱。
s(t) S( f ) 表示信号s(t) 和其频谱S(f)
复数表示
s(t) s1(t) js2 (t) S( f ) R( f ) jI ( f )
e j2 ft cos(2 ft) j sin(2 ft)
s1(t)
R( f ) cos(2 ft) I ( f )sin(2 ft)df
雷达信号分析与处理6
第一章 绪论
雷达发明之前的防空:盲人雷达;光学测距仪
1935年,英国皇家物理研究所的沃森.瓦特博士进行无线电科学考察 荧光屏上的亮点 载重汽车上的第一台雷达 东海岸对空警戒雷达网
雷达信号分析与处理7
第一章 绪论
二 、雷达测量原理
Radar-- Radio detection and ranging(无线电探测和测距)
测距 测高 测速
三、雷达与通信信号区别 1电磁波频率;
3天线方向性;
5信号处理;
2传输目的; 4主要考虑方面;
雷达信号分析与处理8
第一章 绪论
1.2 研究雷达信号的目的和意义
一、雷达所面临的问题 四大威胁 电子干扰 (干扰机:压制式、欺骗式)
徘徊者EA-6B
低空突防(巡航导弹)
咆哮者EF-18G
新型运8电子干扰机
第一章 绪论
二、新型雷达 1.低截获概率雷达; 2.超宽带雷达; 3.稀疏布阵雷达; 4.无源雷达; 5.双/多基地雷达; 6.星载毫米波雷达; 7.雷达组网; 8.多域融合探测系统

基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计

基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计

JournalofMechanicalStrength2023,45(3):633⁃639DOI:10 16579/j.issn.1001 9669 2023 03 018∗20210830收到初稿,20211017收到修改稿㊂军队军内科研项目资助㊂∗∗薛光明,男,1990年生,山东菏泽人,汉族,中国人民解放军63969部队工程师,博士,主要研究方向为车辆动力系统优化及试验㊂∗∗∗宁㊀鹏,男,1994年生,山东烟台人,汉族,中国人民解放军63969部队工程师,学士,主要研究方向为车辆试验理论㊂基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计∗INTERVALESTIMATIONOFWEIBULLDISTRIBUTIONBASEDONMODIFIEDPIVOTALVARIABLEMETHOD薛光明∗∗㊀宁㊀鹏∗∗∗㊀傅耀宇㊀㊀何弘瑞㊀㊀周㊀军(中国人民解放军63969部队,南京211113)XUEGuangMing㊀NINGPeng㊀FUYaoYu㊀HEHongRui㊀ZHOUJun(PLATroop63969,Nanjing211113,China)摘要㊀针对威布尔分布传统区间估计方法计算复杂且不同参数下适用性不强的问题,提出一种多参数适用的简单区间估计方法㊂基于威布尔分布表达式得到卡方分布枢轴量,并对其自由度进行修正;然后结合最大似然法的点估计值以及形状参数的经验估计结果,确定威布尔分布双参数的区间估计方法;同时通过蒙特卡罗仿真对区间估计置信度进行验证,分析不同参数下估计方法的适用性,并与传统的最小二乘法和极大似然区间估计结果进行对比㊂结果表明,提出的修正枢轴量方法计算简单,在不同参数下的计算置信度与名义置信度差距较小,且较传统方法更加有效㊂关键词㊀威布尔分布㊀区间估计㊀置信度㊀蒙特卡罗仿真㊀修正枢轴量中图分类号㊀TB114 3Abstract㊀TosolvetheproblemsofcomplexcalculationandweakapplicabilityofthetraditionalintervalestimationmethodssuchasWeibulldistributionwiththedifferentparameters,asimpleintervalestimationmethodsuitabletotheconditionsofmulti⁃parameterswasproposed.ThroughtheexpressionofWeibulldistribution,thepivotal⁃variableobeyingchi⁃squaredistributionwasobtainedandthedegreesoffreedomweremodified.CombinedwiththepointestimationresultsfrommaximumlikelihoodestimationandtheempiricalestimationshapeparameterintheWeibulldistribution,theintervalestimationmethodoftwoparametersinWeibulldistributionwasestablished.TheconfidenceofproposedintervalestimationmethodwasverifiedbyMonteCarlosimulation,andtheapplicabilityofthemethodondifferentparameterswasalsoanalyzed.Furthermore,comparisonswiththeresultscomputedfromtraditionalleastsquareandmaximumlikelihoodestimationmethodswerecarriedoutbyusingsimulation.Simulationresultsindicatedthatthemodifiedpivotal⁃variablemethodhassimplecalculationprocessandsmalldeviationfrompredefinednominalconfidencewiththedifferentparameters.Therefore,itcanbeconcludedthatproposedmethodexecutesthemoreeffectiveestimationthanthetraditionalmethods.Keywords㊀Weibulldistribution;Intervalestimation;Confidence;MonteCarlosimulation;Modifiedpivotal⁃variableCorrespondingauthor:XUEGuangMing,E⁃mail:yy0youxia@163.comTheprojectsupportedbytheInternalScientificResearchProjectsofChineseArmy.Manuscriptreceived20210830,inrevisedform20211017.0㊀引言㊀㊀二参数威布尔分布是机械产品可靠性试验中常用的分布模型之一,在可靠性试验方案设计和统计分析中占据非常重要的位置[1]㊂二参数威布尔模型是一个适用性很强的模型,包含尺度和形状两个参数,当调整形状参数数值时,可描述失效率快增㊁失效率慢增㊁失效率递减和失效率恒定等多种情况㊂因此,威布尔分布在机电产品㊁磨损类零部件㊁无线通信㊁自然状况等多个工程领域的可靠性分析中均有应用实例[2]1⁃8[3]217⁃240[4][5]191⁃194㊂威布尔分布的抽样特性较为复杂,其参数的区间估计比较困难,由于形状参数点估计值的偏差是两个参数的函数,导致其区间估计尤其困难[2]1⁃8[6]㊂针对威布尔分布的区间估计及在各个领域的应用非常重要,常用的方法有枢轴量法㊁极大似然法㊁最小二乘法㊁贝叶斯法等,众多学者开展了研究并取得了较好的成㊀634㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀效㊂GUIDAM基于极大似然估计结果,直接给出了小样本截尾数据的威布尔区间估计表格,但并未指出计算过程和估计偏差[3]217⁃240㊂LEEJB等提出威布尔分布的近似区间估计结果,他们认为大量截尾或无截尾时,形状参数估计值大致服从特定自由度的卡方分布,并给出了可方便使用的经验公式㊂该结果的工程实用性很强,被国际标准采用,我国的威布尔分析标准也是基于该方法进行区间估计计算[7][8]6⁃10㊂经验公式使用简单,但是对近似环节以及误差情况不够清楚㊂比较容易理解的是基于中心极限定理的Fisher矩阵方法,该方法适用于样本量较大的情况,当样本量较小时效果不如极大似然类方法㊂曾国桓对比了Fisher矩阵方法㊁极大似然比方法的计算效果,同时通过枢轴量法和贝叶斯方法计算了下限,通过了小范围的计算,结果表明,在合理先验的前提下,贝叶斯方法在小样本情况下的点估计和区间估计具有更优的效果[9];贝叶斯方法依赖先验分布信息,分布方面依据依赖性较弱㊂李慧亮等直接采用卡方分位点计算了数控机床平均故障间隔时间的区间估计结果,实际上采用了指数分布的区间估计格式[5]191⁃194㊂贾祥等提出一种改进配分布曲线法,得到一种同时包含点估计和区间估计结果的少/零失效样本的参数估计方法,并验证了方法的合理性[10]㊂最小二乘计算方面,一般情况下,最小二乘计算结果均是偏窄的,对应的置信水平比名义值要低[8]6⁃10,YASUDAK指出当双参数的相关系数不小于0 90时,作图法 一种特殊的最小二乘拟合可取得较好的估计效果[11]㊂上述方法在一定程度上取得了较优的计算效果,但是计算过程复杂,部分还需要给定的先验信息,对于全新产品来说并不完全适用,因而在部分领域的使用并不方便[12];同时对特定参数下的计算示例展示较多,对不同参数下计算效果的评价较少,难以判断计算偏差㊂本文提出一种较为简单的威布尔分布区间估计方法,基于极大似然点估计值和部分卡方分位点即可得到有效的区间估计结果,同时设计蒙特卡罗仿真方案,验证了估计方法在不同的形状参数㊁不同样本量和不同置信水平下的适用性㊂1㊀威布尔分布区间估计1 1㊀极大似然点估计㊀㊀二参数威布尔分布在可靠性寿命分布中十分常用,其概率密度函数和累积分布函数描述为f(t)=βλ(tλ)β-1e-(tλ)βF(t)=1-e-(tλ)βìîíïïïï(1)式中,λ为尺度参数,大致决定均值幅度;β为形状参数,决定曲线走向㊂对于产品寿命或平均故障间隔里程分析,一般有λ>0,β>0,t>0㊂区间估计依赖点估计值,考虑极大似然法处理截尾样本的方便性,同时本文区间估计要用到极大似然求解格式,本文方法需基于极大似然的点估计结果㊂对于可靠性试验数据,若获得了1 r个完全样本 明确得到r个样本的失效时间,1 n-r个非完全样本 得到n-r个样本的非失效时间,基于式(1),可得到完全样本数据和非完全样本数据的似然函数L(β,λ)为L(β,λ)= ri=1βλ(tviλ)β-1e-(tviλ)β n-ri=1e-(tτiλ)β(2)式中,tvi㊁tτi分别为完全样本和非完全样本数据㊂式(2)包含了两部分:前部分为完全样本数据发生故障的似然函数,该部分由概率密度函数给出;后半部分为非完全样本数据未发生故障的似然函数,该部分由可靠度函数给定㊂这也展现了极大似然估计的方便性㊂对式(2)取对数后并对两个变量取偏导可得点估计方程组为∂lnLβ^,λ^()∂λ=-rβ^λ^+β^λ^-β^-1ðni=1tβ^i=0∂lnLβ^,λ^()∂β=rβ^-rlnλ^+ðri=1lntvi-㊀㊀㊀㊀㊀ðni=1tiλ^æèçöø÷β^lntiλ^=0ìîíïïïïïïïïïï(3)㊀㊀消除变量可得到极大似然点估计格式为-rλ^β^+ðni=1tβ^i=0rβ^+ðri=1lntvi-rðni=1tβ^ilntiðni=1tβ^i=0ìîíïïïï(4)式中,λ^㊁β^分别为尺度参数极大似然点估计和形状参数极大似然点估计值㊂先通过式(4)第二式求得β^㊂β^方程为非线性方程,目标是求解rβ^+ðri=1lntvi-rðni=1tβ^ilntiðni=1tβ^i的零点,可采用插值或最优化求解,最优化计算式为minrβ^+ðri=1lntvi-rðni=1tβ^ilntiðni=1tβ^i(5)㊀㊀通过一维搜索即可完成对β^的求解,再代入第一式求解得到λ^㊂1 2㊀基于修正枢轴量的区间估计㊀㊀对式(1)中的累积分函数进行变量代换,令te=㊀第45卷第3期薛光明等:基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计635㊀㊀tβ,θe=λβ,可得Fe(te)=1-e-teθe(6)㊀㊀由式(6)可知,对于威布尔分布样本t,通过变量代换,形成新的随机变量te=tβ服从参数为θe=λβ的指数分布,那么定数试验前提下的求和ðtβ服从参数为(r,1/λβ)的Gamma分布㊂对应的枢轴量2ðtβ/λβ服从自由度为2r的卡方分布,即2ðtβλβχ2(2r)(7)㊀㊀执行风险为α或置信水平为1-α的区间估计,其形式为Pχ2α/2(2r)ɤ2ðtβλβɤχ21-α/2(2r)æèççöø÷÷=1-α(8)式中,P(∗)表示∗事件发生的概率;χ2α(2r)表示自由度为2r的下α卡方分位点,同时等于自由度为2r的上1-α卡方分位点㊂因此,枢轴量在1-α下的置信区间为χ2α/2(2r)ɤ2ðtβλβɤχ21-α/2(2r),一般地,形状参数作为自变量λ作为β的函数进行处理,当代入β的点估计值β^,即可求得λ的区间估计结果为2ðtβ^χ21-α/2(2r)éëêêùûúú1β^ɤλɤ2ðtβ^χ2α/2(2r)éëêêùûúú1β^(9)㊀㊀考虑极大似然估计第一式可知rλ^β^=ðni=1tβ^i,将该等式代入式(9)中,可得尺度参数λ的区间估计结果为λ^2rχ21-α/2(2r)éëêêùûúú1β^ɤλɤλ^2rχ2α/2(2r)éëêêùûúú1β^,同时根据定时截尾试验的自由度修正,一般将区间估计下限自由度增加2,最终确定1-α置信水平下尺度参数λ的区间估计结果为λ^2rχ21-α/2(2r+2)éëêêùûúú1β^ɤλɤλ^2rχ2α/2(2r)éëêêùûúú1β^(10)㊀㊀结合式(4)给出的极大似然点估计公式,ðtβ^/r()1β^为λ点估计值λ^,代入式(10)即可得到对应的区间估计结果㊂该公式计算简单,同时能够保证区间估计计算结果能够包围点估计值㊂为求解β的区间估计,可直接采用分布及近似经验公式,标准[8]6⁃10中也给出这些公式:β^χ2α/2[C(r-1)]rCæèçöø÷11+q2ɤβɤβ^χ21-α/2[C(r-1)]rCæèçöø÷11+q2(11)式中,q为故障比,q=r/n;C为经验数,C=2 14628-1 361119q㊂上述计算执行的是双侧对称估计,卡方数对应的置信度为1-α/2,若进行单侧下限或单侧上限估计,卡方数采用1-α置信度即可,如风险为α下λ㊁β的单侧区间估计下限分别为λ^2rχ21-α(2r+2)éëêêùûúú1β^㊁β^χ2α[C(r-1)]rCæèçöø÷11+q2㊂因此,单侧估计可从对应的双侧区间估计结果中得到,不需单独验证㊂依据式(10)和式(11),同时结合式(4)和式(5)给出的极大似然点估计方法,即可得到威布尔分布参数的区间估计结果㊂2㊀蒙特卡罗仿真验证2 1㊀计算方法㊀㊀为验证算法有效性,需对不同威布尔参数β㊁不同置信水平1-α㊁不同样本个数n的情况进行分析㊂1)不同形状参数β下的威布尔分布代表了不同失效状态,为验证不同分布下的区间估计效果,设定形状参数β的取值分别为0 8㊁1㊁2㊁3 44,既能覆盖β<1㊁β=1㊁β>1的情况,也是工程可靠性分析中常用的取值(后三种也分别表示指数分布㊁瑞利分布和近似正态分布);尺度参数λ不影响分布类型,也不影响各种方法下的区间估计效果,此处设为定值5,仿真结果表明取其他值时的估计效果与取5时相同㊂2)针对风险α和置信水平1-α,令风险分别为工程中常用的0 1㊁0 2㊁0 4㊁0 6,对应置信水平为90%㊁80%㊁60%和40%的双侧区间估计结果,同时可拆分为置信水平分别为95%㊁90%㊁80%㊁70%的单侧区间估计上限和下限结果㊂3)需要对不同样本量尤其是小样本量情况下的估计效果进行计算,重点进行样本量n不高于40的对比,从n=4间隔4计算至40,共计10种样本情况㊂因此,共计在4ˑ4ˑ10种情况下进行计算㊂依据约定的参数生成随机数,约定的λ㊁β参数值则为理论/实际解,根据生成的随机样本进行区间估计㊂任一种参数情况下生成N=5000次随机数,进行N次计算,得到N个区间估计结果,统计区间估计结果包含约定参数值的次数为Ne,则Ne/N为区间估计结果的置信度㊂与名义上的置信度进行对比,越接近名义置信度则表明估计方法越有效㊂同时与最小二乘拟合和极大似然法估计结果进行对比,考虑到小样本适用性,最小二乘法基于Bernard中位秩作为累积分布函数F进行拟合计算㊂㊀636㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀2 2㊀计算示例(部分计算结果展示)㊀㊀以形状参数β=0 8㊁样本量n=8㊁置信水平1-α=90%为例给出计算过程,图1展示了三种方法的计算效果对比㊂由于计算次数N过大影响显示效果,仅截取400次计算结果予以展示㊂图1㊀区间估计散点图截取(β=0 8㊁n=8㊁1-α=90%)Fig.1㊀Interceptedintervalestimationscatterdiagram(β=0 8,n=8,1-α=90%)㊀㊀由图1可以看出,在置信度1-α=90%的情况下,极大似然法和本文提出的修正枢轴量方法的计算上限和计算下限大致包含实际值曲线,说明大部分计算区间包含了实际值,因而置信度较高;而最小二乘拟合方法计算的上限和下限大致均匀分布在实际值曲线两边,意味着估计的区间结果较少地包含了理论值,因而置信度较低㊂从图1也能大致看出计算的区间宽度,最小二乘法估计下限和上限结果距离较近,说明估计的区间宽度较小,而极大似然法和修正枢轴量方法得到的区间宽度较大,其效果如图2所示㊂依据结果计算得到三种估计方法的置信度如图3所示㊂由图3可知,与名义置信度90%对比,无论是尺度参数λ还是形状参数β,最小二乘拟合的置信度远低于名义值,说明估计效果较差,而极大似然估计和本文提出的修正枢轴量估计与名义值相差不大,说明计算效果较好㊂结合图2给出的区间宽度,最小二乘拟合方法在计算尺度参数λ时小得多,这与该方法的置信度较低是对应的,而在计算形状参数β时会散落地出现大宽度噪点;对比极大似然法,本文提出的用修正枢轴量方法计算的λ区间较大,而β区间较小,同时置信水平图2㊀区间估计宽度(β=0 8㊁n=8㊁1-α=90%)Fig.2㊀Intervalestimationwidth(β=0 8,n=8,1-α=90%)更接近名义值,说明计算β方面,本文采用的方法更加有效(在β=0 8㊁n=8㊁1-α=90%情况下)㊂㊀第45卷第3期薛光明等:基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计637㊀㊀图3㊀三种估计方法的置信水平(β=0 8㊁n=8㊁1-α=90%)Fig.3㊀Calculatedconfidenceslevelofthreeestimationmethods(β=0 8,n=8,1-α=90%)对于区间估计,计算置信度更接近名义置信度,同时区间估计宽度越小,说明估计方法以较小的偏差获得了较高的精度,估计效果越好㊂但总体来看,对于最小二乘拟合㊁极大似然和本文提出的修正枢轴量方法,若要获得更高的置信度,对应的计算区间宽度需更大㊂图4㊀不同名义置信水平下三种估计方法计算结果(β=0 8㊁n=8)Fig.4㊀Calculatedresultsofthreeestimationmethodswithdifferentnominalconfidenceslevel(β=0 8,n=8)图4给出了不同名义置信度下三种估计方法的实际置信度㊂由计算结果可知,最小二乘拟合估计得到的实际置信度偏低,不建议选用;本文提出的修正枢轴量方法较极大似然法大致上更趋近于名义置信度,计算效果最好㊂3 误差分析㊀㊀第2节对β=0 8㊁n=8的某种情况进行了分析,下面对约定的所有情况(威布尔形状参数βɪ[0 8,3 44],名义置信度度1-αɪ[40%,90%],抽取样本量nɪ[4,40])下的区间估计计算的置信度进行对比分析,评估三种方法在不同情况下的估计效果,以抽取样本量n为横轴,其结果如图5所示㊂由图5可知,极大似然估计法和本文提出的修正枢轴量方法估算置信度比较接近名义值1-α,尤其是置信度1-α不低于60%㊁样本量n不小于12时,两种方法置信度曲线与名义值曲线几乎重合,说明取得了㊀㊀较好的效果㊂从曲线形式上看,这两种估计方法计算的置信度曲线受威布尔分布形状参数的影响不大,但估计效果随样本的增大而有所提升,随置信水平1-α的增大也有所提升㊂最小二乘拟合的估计效果偏差较大,同时随样本量的增大估计效果也未变好,整体计算置信水平偏低,大致意味着估计区间偏窄㊂因而在执行威布尔分布的最小二乘区间估计时,应注意得到的估计结果偏窄,可采用合理的方法予以修正㊂图6给出了极大似然法和修正枢轴量方法的计算误差,分图由左至右表达置信风险α变化,由上至下表达形状参数β变化㊂同时,列举不同β下相对误差最大值如表1所示㊂由相对误差计算结果可知,对于置信度1-α不低于60%的常见情况,当样本量n不小于12时,极大似然法对尺度参数λ和形状参数β的估计误差小于7 9%,本文提出的修正枢轴量法的估计误差不高于3 7%,展现了较好的计算效果㊂当样本量不高于8时,极大似然法和指数估计方法偏差较大,但本文提出的修正枢轴量法明显误差较小:极大似然法相对误差高达20%以上,修正枢轴量法相对误差控制在15%以内㊂置信度1-α=40%情况下,极大似然法在样本量n不小于12时的估计偏差小于10%,同时能够随样本量的增大而迅速减小,取得了较好的效果;本文提出的修正枢轴量法在计算形状参数β时效果尚可,但计算尺度参数λ时相对误差约为10%,且相对误差并不随样本量增大而明显下降,意味着计算精度并未有效提升㊂因而低置信度情况下的威布尔分布尺度参数λ的推荐采用极大似然法估计㊂如分图标记自左向右,随名义置信风险α的增加,修正枢轴量法估计渐优;如分图标记自上向下,区间估计精度受威布尔分布参数β的影响很小,说明本文提出的修正枢轴量法适用于不同参数下的威布尔分布㊂㊀638㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀图5㊀不同情况下的估计效果对比Fig.5㊀Comparisonofestimationeffectsunderdifferentconditions图6㊀极大似然法和修正枢轴量法的计算误差Fig.6㊀Relativeerrorsofmaximumlikelihoodestimationandmodifiedpivotmethods㊀第45卷第3期薛光明等:基于修正枢轴量方法的威布尔分布区间估计639㊀㊀表1㊀极大似然法和修正枢轴量法的计算误差对比Tab.1㊀ComparisonofcalculationerrorsofmaximumlikelihoodestimationandmodifiedpivotmethodsNote: ML and MP respectivelyrepresentmaximumlikelihoodestimationmethodandmodifiedpivotalvariablemethod.4㊀结论㊀㊀本文提出一种基于修正枢轴量的威布尔分布区间估计方法,该方法基于极大似然点估计值,结合卡方数即可得到区间估计结果,计算十分简便,同时通过蒙特卡罗仿真与最小二乘拟合和极大似然法进行对比,验证了区间估计方法的有效性㊂1)对于不同参数下的分布㊁不同样本量和不同置信度等多种情况,本文提出的修正枢轴量方法的计算效果均可接受,估计置信度趋近于名义置信度㊂2)对于一般置信度情形,样本量不小于12时,本文提出修正枢轴量方法的估计相对误差不高于6%,当样本量不高于8时,相对误差可控制在15%以内㊂3)除偏低置信度情况下对尺度参数估计效果一般,本文提出的参数区间估计方法优于传统最小二乘拟合和极大似然估计方法㊂参考文献(References)[1]㊀WEIBULLW.Astatisticaldistributionfunctionofwideapplicability[J].JournalofAppliedMechanics,1951,18(3):293⁃297.[2]㊀MAKINOT.MeanhazardrateanditsapplicationtothenormalapproximationoftheWeibulldistribution[J].NavalResearchLogisticsQuarterly,2010,31(1):1⁃8.[3]㊀GUIDAM.OntheconfidencelimitsforWeibullreliabilityandquantiles:thecaseofmaximumlikelihoodestimationfromsmallsizecensoredsamples[J].ReliabilityEngineering,1985,12(4):217⁃240.[4]㊀付㊀涛,王德成,程㊀鹏.基于威布尔分布的圆柱螺旋压缩弹簧疲劳寿命分析[J].机械强度,2020,42(1):81⁃86.FUTao,WANGDeCheng,CHENGPeng.FatiguelifeanalysisofcylindricalhelicalcompressionspringbasedonWeibulldistribution[J].JournalofMechanicalStrength,2020,42(1):81⁃86(InChinese).[5]㊀李慧亮,贾现召,张㊀涛.基于威布尔分布的数控机床可靠性分析[J].机床与液压,2014,42(19):191⁃194.LIHuiLiang,JIAXianZhao,ZHANGTao.ReliabilityanalysisofNCmachinetoolsbasedonWeibulldistribution[J].MachineTool&Hydraulics,2014,42(19):191⁃194(InChinese).[6]㊀于晓红,张来斌,王朝晖,等.基于新的威布尔分布参数估计法的设备寿命可靠性分析[J].机械强度,2007,134(6):932⁃936.YUXiaoHong,ZHANGLaiBin,WANGChaoHui,etal.ReliabilitylifeanalysisoftheequipmentbasedonnewWeibulldistributionparameterestimationmethod[J].JournalofMechanicalStrength,2007,134(6):932⁃936(InChinese).[7]㊀LEEJB,MAXE.Statisticalanalysisofreliabilityandlife⁃testingmodels:theoryandmethods[M].2nded.BocaRaton:Routledge,1991:302⁃340.[8]㊀全国电工电子产品可靠性与维修性标准化技术委员会.威布尔分析:GB/T34987 2017[S].北京:中国标准出版社,2017:6⁃10.NationalTechnicalCommitteeforStandardizationofReliabilityandMaintainabilityofElectricalandElectronicProduct.Weibullanalysis:GB/T34987 2017[S].Beijing:StandardsPressofChina,2017:6⁃10(InChinese).[9]㊀曾国桓.两参数威布尔分布下定时截尾试验的参数评估方法研究[D].成都:电子科技大学,2018:18⁃31.ZENGGuoHuan.Methodsofparameterestimationoftwo⁃parameterWeibulldistributionfortype⁃icensoringtest[D].Chengdu:UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,2018:18⁃31(InChinese).[10]㊀贾㊀祥,王小林,郭㊀波.极少失效数据和无失效数据的可靠性评估[J].机械工程学报,2016,52(2):182⁃188.JIAXiang,WANGXiaoLin,GUOBo.Reliabilityassessmentforveryfewfailuredataandzero⁃failuredata[J].JournalofMechanicalEngineering,2016,52(2):182⁃188(InChinese).[11]㊀YASUDAK.InfluenceoflinearityinWeibullplotonaccuracyofparameterestimation[J].MaterialsToday:Proceedings,2019(16):124⁃129.[12]㊀ELSAYEDAE.Reliabilityengineering[M].3rded.USAHoboken:Wiley,2021:5⁃16.。

一本信号完整性分析的好书

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第一章互连设计的重要性光速已经太慢了,当前大规模生产的普通数字电路要求时序控制达到皮秒的范围。

光从人的鼻子传输到耳朵所需要的时间大概为100ps(在100ps的时间里,光将传输1.2英寸)。

这样级别的时序控制不但要维持在硅芯片里,而且还必须在级别更大的系统板上实现,比如一个计算机的主板。

在这些系统中,将器件互连的导体不应再被看作一根简单的导线,而是呈现了高频效应的传输线。

如果这些传输线没有被合理的设计,他们将在不经意间毁灭系统时序。

有些数字设计(并非全部)的复杂程度已经达到甚至超过了模拟电路设计。

数字技术经历了令人瞩目的空前发展。

确实,在技术公司的市场部存在着这样的信条:如果让市场来告诉你公众需要什么,那已经太迟了!本书将要解决由于数字电路的迅速发展而而带来的技术瓶颈。

这要求现代数字电路设计者们掌握以前不需要的知识,而很多人却没有。

相关知识的缺乏导致了大量的错误信息在工程师中流行起来,高速设计的概念经常成为了谬论,由于知识的缺乏,这些谬论一直没有得到解决。

事实上,许多相同的概念已经在电子工程的其他学科被用了几十年。

例如射频设计和微波设计。

问题是阐述相关主题的参考书都太抽象而不能立即的被电子工程师接受,又或者工程师们太注重实际而没有足够多的理论知识来完全理解相应的主题。

本书将直接针对数字设计领域,以一种让工程师或学生能够理解的方式来讲解一些必要的概念,以使他们能理解并解决目前及将来的问题。

值得注意的是,本书所讲的内容已经被成功的运用到了现代设计当中。

1.1 基础知识读者应该知道,数字设计的基本思想是进行信号通讯,这些信号以0s或1s来表达并传递信息。

典型的数字电路是发送或接受一系列的梯形电压波(如图1.1所示)来进行通讯,这里,高电平代表1,低电平代表0,数字电路之间用来传输信号的路径被称作互连。

互连是从发送信号的芯片到接收信号芯片间的完整的电子路径,它包括芯片封装、连接器,插座及许多其他的结构。

北斗接口文件

北斗接口文件

5.3.1 5.3.2 5.3.3
6

缩略语 ........................................................................................... 73
II
BDS-SIS-ICD-2.1 2016-11
2016 中国卫星导航系统管理办公室
I BDS-SIS-ICD-2.1 2016-11
2016 中国卫星导航系统管理办公室
5
5.1
导航电文 ......................................................................................... 9
导航电文概述 ............................................................................................ 9 导航电文划分 ...................................................................................... 9 导航电文信息类别及播发特点 .......................................................... 9 导航电文数据码纠错编码方式 ........................................................ 12
3 北斗系统概述
3.1 空间星座
北斗卫星导航系统简称北斗系统,英文缩写为 BDS,其空间星座由 5 颗地球静止轨道(GEO)卫星、27 颗中圆地球轨道(MEO)卫星和 3 颗倾 斜地球同步轨道(IGSO)卫星组成。GEO 卫星轨道高度 35786 千米,分别 定点于东经 58.75 度、80 度、110.5 度、140 度和 160 度;MEO 卫星轨道高 度 21528 千米,轨道倾角 55 度;IGSO 卫星轨道高度 35786 千米,轨道倾 角 55 度。

共振信号:技术指标实战经典组合

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阅读感受
在股市的海洋中,投资者们总是希望找到一种可靠的导航工具,帮助他们预测 未来的趋势,规避潜在的风险。最近,我阅读了一本由麻道明编著的《共振信 号:技术指标实战经典组合》,这本书为我揭示了一种全新的视角和思考方式, 让我对股市的技术分析有了更深的理解。
这本书的核心观点是利用技术指标的组合来分析股市的共振信号,从而预测未 来的趋势。共振信号,简单来说,就是多个技术指标在同一时间点上发出的买 卖信号。这种信号的出现往往意味着市场的趋势即将发生重大变化。通过学习 和掌握这些共振信号,投资者可以更加准确地把握市场的节奏,做出更加明智 的投资决策。
共振信号:技术指标实战经典组合
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
技术
投资者
经典
共振
心态
信号
实战
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信号
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内容摘要
内容摘要
《共振信号:技术指标实战经典组合》是一本深入探讨技术分析中指标共振现象的书籍,旨在帮 助投资者更准确地把握市场走势,提高交易的胜率。本书从多个角度,通过丰富的案例和实践经 验,详细解析了技术指标的运用及其之间的相互关系。 在投资市场中,单一的技术指标往往存在局限性,不能全面反映市场的真实情况。而多个指标的 结合运用,尤其是当它们发出相同或相似的信号时,其有效性往往能得到显著提高。这就是技术 指标的共振现象。本书首先介绍了如何识别和利用这些共振信号,以及如何通过这些信号来制定 更有效的交易策略。 书中深入探讨了多种常见的技术指标,如移动平均线、相对强弱指数、动量指标等,并详细解析 了它们在实战中的应用方法和要点。同时,作者还结合实际案例,分析了不同指标之间如何产生 共振效应,以及这些共振效应如何影响市场的走势。

(完整版)希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)

(完整版)希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)

希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)0前言传统的数据分析方法都是基于线性和平稳信号的假设,然而对实际系统,无论是自然的还是人为建立的,数据最有可能是非线性、非平稳的。

希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform,HHT)是一种经验数据分析方法,其扩展是自适应性的,所以它可以描述非线性、非平稳过程数据的物理意义。

1HHT简介[贺礼平.希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用研究口.湖南:中南大学,2009]HHT的发展。

1995年,NordenE.Huang为研究水表面波构思出一种所谓“EMD--HSA”的时间序列分析法,通过这种方法他发现水波的演化不是连续的,而是突变、离散、局部的。

1998年,NordenE.Huang等人提出了经验模态分解方法,并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法,美国国家航空和宇航局(NASA)将这一方法命名为Hilbert-HuangTransform,简称HHT,即希尔伯特-黄变换。

HHT是一种新的分析非线性非平稳信号的时频分析方法,由两部分组成:第一部分为经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)(thesiftingprocess,筛选过程),它是由Huang提出的,基于一个假设:任何复杂信号都可以分解为有限数目且具有一定物理定义的固有模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF;也称作本征模态函数);EMD方法能根据信号的特点,自适应地将信号分解成从高到低不同频率的一系列IMF;该方法直接从信号本身获取基函数,因此具有自适应性,同时也存在计算量大和模态混叠的缺点。

第二部分为Hilbert谱分析(HilbertSpectrumAnalysis,HSA),利用Hilbert变换求解每一阶IMF 的瞬时频率,从而得到信号的时频表示,即Hilbert谱。

地面目标HRRP识别的稳健性特征选择方法

地面目标HRRP识别的稳健性特征选择方法

第45卷 第12期2023年12月系统工程与电子技术SystemsEngineeringandElectronicsVol.45 No.12December2023文章编号:1001 506X(2023)12 3726 08 网址:www.sys ele.com收稿日期:20220809;修回日期:20221119;网络优先出版日期:20221229。

网络优先出版地址:https:∥kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20221229.2014.016.html 通讯作者.引用格式:刘丹阳,吴 ,朱永锋,等.地面目标HRRP识别的稳健性特征选择方法[J].系统工程与电子技术,2023,45(12):3726 3733.犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋:LIUDY,WUK,ZHUYF,etal.RobustfeatureselectionmethodforgroundtargetHRRPrecognition[J].SystemsEngineeringandElectronics,2023,45(12):3726 3733.地面目标犎犚犚犘识别的稳健性特征选择方法刘丹阳1, ,吴 2,朱永锋1,张永杰2,周剑雄1(1.国防科技大学电子科学学院,湖南长沙410073;2.北京遥感设备研究所,北京100854) 摘 要:特征选择是雷达高分辨一维距离像目标识别的关键步骤,可降低特征维度,提高特征稳健性。

提出一种基于散度的特征选择方法,采用该方法对适用于距离像地面目标识别的特征集合进行特征选择,得到优选的特征子集后再进入分类器网络进行识别。

采用地面目标仿真数据和实测数据进行神经网络分类器识别实验。

实验结果表明:在距离像信噪比、俯仰角和距离分辨力参数变化的情况下,基于散度的特征选择方法在基本保持或提升特征集的识别性能的前提下,能保持甚至提升识别的稳健性,具有较好的应用价值。

中间位置操纵稳定性的客观评价方法

中间位置操纵稳定性的客观评价方法

3)转向灵敏度比 转向灵敏度与最小转向灵敏度的比值。因为在某种程度上最小转向灵敏度
也与0.1g处的转向灵敏度成比例的变化,因此可以将二转向灵敏度进行比较, 可以排除由转向柔性对系统分析的干扰,通用公司后来定义此比值为“线性 度”。此项指标也可作为车辆易于驾驶程度的评价指标,线性度越高,说明车 辆响应变化率与输入变化率的比例化程度越高,车辆也就越容易驾驶,这一点 对新司机而言尤显重要。
1)平均方向盘力矩梯度 将数据进行线性回归,其直线斜率定义为平均方向盘力矩梯度。因为驾驶
员对车辆感觉有滞后,特别对新手来说对细微处不能很好感觉,更多感觉到的 是一种平均程度,它是中心区转向时“路感”的平均度量。用此指标能反映大 多数司机的情况。
2)平均方向盘力矩梯度方差 实验数据与回归后直线的方差为平均方向盘力矩梯度方差。由于静摩擦、转向 系统柔性特别是动力转向助力等原因造成了系统非线性,因此,此项指标也是 对总体非线性程度的评价。方差越小,说明这些影响非线性的因素较小,反之 就越大。
2、方向盘转角VS侧向加速度
从图中提取的评价指标:转向灵敏度、最小转向灵敏度和转向迟滞。 1)转向灵敏度 侧向加速度为0.1g时曲线斜率的倒数反映的是转向灵敏度。单位g/°。 2)最小转向灵敏度
图上侧向加速度0g-0.1g之间的曲线上最大斜率处,其值的倒数为最小转向 灵敏度,这个灵敏度通常比0.1g的转向灵敏度低很多,主要原因在于非线性的 转向柔性,在中间位置转向系比较高的转向柔性和横摆冲击会减小最小转向灵 敏度。
中间位置操纵稳定性的客观评 价方法
一、前言
中间位置指的是车辆高速行驶时在直线行使位置附近,方向盘转动范围不 太大,转动速度缓慢,侧向加速度较小时的一个区域,这个操纵区域称为中间 位置(on-center)统计结果显示,车辆在高速行驶时,驾驶员绝大多数操纵行 为发生在方向盘转动范围不太大,侧向加速度较小的一个区域内,需要急打方 向的紧急情况相对较少,在高速公路上尤其如此。在评估车辆高速行驶的操纵 性能时,中间位置的路感是一个非常重要的问题,汽车的很多高速操纵稳定性 能指标,例如经常评价的车辆是否发飘的问题就需要在这个区域内进行评估。 另外,转向系统的非线性特性在转向过程中起着非常重要的作用,尤其是在中 间位置。因此,在研究路感各影响因素的同时,重点需要研究干摩擦、液压助 力等非线性特性的影响。评价采用的客观评价指标,主要是那些与主观性评价 相关性好的中间位置操纵稳定性客观评价指标。

多方追涨不杀跌继续看涨__

多方追涨不杀跌继续看涨__

第3、4期49多方追涨不杀跌继续看涨●东方证券高子剑孟卓群Trend ·责任编辑:周道本周(1月16日至1月20日)沪深300指数3涨2跌,每天的涨跌幅都在1%以上,波动剧烈。

在周二上涨4.88%,创下股指期货上市以来当日最大涨幅的帮助下,全周累计上涨4.58%,周K 线2连阳。

日K 线继续在60日均线以下,但是距离只有0.53%;季均线斜率也向下,仍然是偏空格局。

元旦后就反复提到持仓量下降是现阶段最好的止跌讯号。

本周依旧是这个基调,近月合约持仓量22日移动平均值仍然保持下降。

首先看到的是IF1201持仓量的快速下降,参与本周五结算的意愿是近期最低。

以周四的收盘持仓量为准,IF1201竟然是IF1011以后的最低值。

请注意,当时的持仓量水平仅为3万手。

由此可见,持仓量下降明显。

IF1202合约5个交易日收盘持仓量的数字:16710手、30702手、36775手、40609手、38757手。

接着是IF1201同期的收盘持仓量:9983手、15369手、23988手、37624手、44916手。

从这两排数字来看,前4天是IF1202持仓量高,但是周五在春节长假效应下,IF1202少了6159手。

假期结束后能否追上,值得关注。

但是价差形态本周有些不同,最明显的是价差高涨。

IF1202本周5个交易日的平均升水为+0.81%、+1.03%、+0.99%、+0.85%、+0.69%。

除了周五因为长假在即,价差收敛外,其余四个交易日都超过+0.80%的套利区间。

从5分钟图也可以看到,大部分的时间接近升水1.00%。

按5分钟计算一次,本周53.6%的时间升水超过+0.80%。

价差很高,怎么来的?最关键就是周二的大涨。

价差图可以明显看到,周二下午升水一路飙升,收盘时竟然达到2.10%。

然而,需要注意的是,多方追涨不杀跌。

以下是5个交易日最低点时的现货价格和价差———周一,15点整,2345.63点,+0.80%;周二,10点35分,2329.25点,+0.90%;周三,14点50分,2414.53点,+0.79%;周四,9点45分,2414.99点,+1.29%;周五,9点55分,2462.59点,+1.11%。

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6 (in/ns) c BW BW (GHz )
(保守估计)
计算信号有效波长λ:(信号在PCB上的速度:6in/ns)

判断:如果信号传输长度 L≥λ/6 = 1/BW (in),则 可以认为此电路为高速电路!
算例1:时钟频率为50MHz,BW=0.25GHz,则尺寸L大于4in(约10cm)
降低串扰的措施
计特点包括以下几个方面: 1. 增加信号路径之间的间距; 2. 用平面作返回路径;
串扰不可能完全消除,它只能减小。通常减小串扰的设
3. 使耦合长度尽量短;
4. 在带状线层布线; 5. 减小信号路径的特性阻抗
6. 使用介电常数较低的叠层
7. ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ封装和接插件中不要共用返回引脚;
三种反射情况:
反射实例
已知:源电压1V, 内阻10 Ω,传输 线的特性阻抗为 50 Ω,时延为1 ns。
-0.56 V信号到达源端后仍然会再次反射,反射电压是
+0.37 V。在远端,总电压 0.56V + 0.37V + 0.37V =1.3V。 开路处的实际电压有时大于源电压。源电压仅 1V,然而远端测得的最大电压是1.68V。高出的电压是怎么
研究SI的必要性
• 原先对方干扰、噪声的三大经典法宝:接地、 滤波、屏蔽,显得感性和粗放(对付外扰) • 在过去的低速时代,电平跳变时信号上升时 间较长,器件间的互连线不至于影响电路的 功能,没必要关心信号完整性问题。 • 但在今天的高速时代,随着IC输出开关速度 的提高,很多都在皮秒级,不管信号周期如 何,几乎所有设计都遇到了信号完整性问题。 • 另外,对低功耗追求使得内核电压越来越低, 1.2v内核电压已经很常见了。因此系统能容 忍的噪声余量越来越小,这也使得信号完整 性问题更加突出。
• 信号上升时间RT约为信号周期Tclk的7%
• 带宽BW(膝频率Fknee)与上升时间RT的 关系: BW = 0.35/RT = 5׃clk
217
5 3
1
• 信号的上升边沿越陡峭,上升时间越短,信号的 带宽越宽!此处时钟频率虽然只有100MHz,但 其有效带宽可能超过500MHz !
• 随着信号上升时间RT的减小,反射、串扰、 轨道塌陷、电磁辐射、地弹等问题变得更 严重,噪声问题更难于解决,上一代产品 中设计方案在这一代产品中可能不适用了。 • 信号陡峭的上升沿,是产生信号完整性问 题的罪魁祸首。
容性耦合
感性耦合
串扰的特点
•耦合长度越短,间距越大,串扰就越小。 •电流反向时的串扰要大于电流同向时的串扰。 •频率越高,串扰幅值增加得越快。 •信号的上升变化越快,串扰越大。 •PCB板层厚度减小时,串扰有明显减小。 •带状传输线的串扰要小于微带传输线的串扰 •如果给动态线和静态线端接电阻,使之待到阻抗匹 配,就能有效抑制串扰。
算例2:时钟频率为20MHz,BW=0.10GHz,则尺寸L大于10in(25.4cm)
均可认为是高速电路!
• 低速信号:集总式思维,认为传输线上各点 状态相同,在分析时可被集中成一点; • 高速信号:分布式思维,认为传输线上各点 状态不同,在分析时应视为不同的多点!
信号上升时间(RT)
• 第一种定义为10-90上升时间,即信号从高 电平的10%上升到90%所经历的时间。 • 另一种是20-80上升时间,即信号从高电平 的20%上升到80%所经历的时间。 • 两种都被采用,从IBIS模型中可看到这点。 对于同一种波形,自然20-80上升时间要更 短。
PCB板上的晶振输出通常要串接一个电阻,为什么?
通用源端端接策略
振铃是由源端和远端的阻抗突变、两端之间不断往复 多次反射引起的。所以,如果我们至少在一端消除反射,
就可以减小振铃噪声。
提示 控制传输线一端或两端的阻抗,从而减小反射的方法称为传输线的端接。 典型的方法是在重要位置上放置一个或多个电阻。
特性阻抗描述了信号沿传输线传播时所受到的瞬态阻 抗,这是影响传输线信号完整性的一个主要因素。
对返回路径的理解
• 任何影响信号电流路径或返回电流路径的 因素都会影响信号受到的阻抗。无论是对 于PCB板、插头、还是IC封装,返回路径 都必须像信号路径一样认真设计。
若电容两端的电压恒定不变,就没有电流流过电容。当 信号加到传输线上时, 信号路径与返回路径两导线之间的电 压就会迅速升高。正是在电压的前沿经过时,电容两端的电 压发生了变化,电流流过第一个电容。
4. 传输线的特性阻抗描述了当信号在均匀线上传输时 所受到的瞬态阻抗。 5. 传输线的特性阻抗与单位长度电容和信号速度呈现 相反的关系。
6. 从传输线始端看进去的输入阻抗随时间而变化。最 初在往返时间内为传输线的特性阻抗,但随着终端、线长 和测量时间的不同,输入阻抗可能为任意值。 7. 可控阻抗电路板的所有线条应有相同的特性阻抗, 这是确保信号完整性的必要条件。 8. 信号沿传输线传播,形成一个电流回路,其中的电 流沿信号路径流出并经返回路径环回来。任何干扰返回路 径的因素都会增加返回路径的阻抗,并产生地弹电压噪声。
2.3 串扰
•串扰是由电磁耦合形成的,耦合分为容性耦合和感性 耦合两种。 •容性耦合是由于干扰源(攻击线Aggressor)上的电压 变化在被干扰对象(静态线Victim)上引起感应电流 从而导致的电磁干扰。 •感性耦合则是由于干扰源上的电流变化产生的磁场在 被干扰对象上引起感应电压从而导致的电磁干扰。
物理互连的电阻、电容、电感和传输线效应影响 了系统性能。Eric将后果归结为四类SI问题:
• 反射(reflection);
• 串扰(crosstalk); • 电源噪声(同步开关SSN、地弹、轨道塌陷); • 电磁干扰(EMI)。
高速电路的简单判断方法
• 根据时钟频率ƒclk估算有效带宽BW BW=5׃clk (GHz) •
高速电路信号完整性分析及 PCB设计基础
北京理工大学珠海学院 方宇杰
内容提要
1. 信号完整性分析的必要性
何谓“高速电路”? 信号上升时间RT与信号带宽BW
2. 信号完整性分析基础
传输线的物理基础 传输线与反射 传输线与串扰 差分对与差分阻抗
3. 高速电路PCB设计基础
当今流行的PCB设计工具简介 电阻、电容的选型及应用 PCB设计要点
产生的?它是有传输线的分布参数 L、C 的谐振产生的。
在上述情况下,内阻小于传输线的特性阻抗,源端出
现的是负反射,这将引起通常所说的振铃现象。
改进措施:采用串联端接,使信号源内阻 与传输线特性阻抗相等!
PCB 板上线条接源端串接电阻40(红色)、不接源端串 联端接电阻(蓝色)负载端不同的电压信号
为了保持良好的信号完整性,最重要方法就是 保持信号受到的瞬态阻抗恒定!
传输线的特性阻抗
• 对于均匀传输线,当信号在上面传播时,在 任何一处受到的瞬态阻抗都是相同的。在瞬 态阻抗不变时,我们将其称为特性阻抗。 • 特性阻抗在数值上与均匀传输线的瞬态阻抗 相等,它是传输线的固有属性,且仅与电容 量有关,而与传输线长度、材料特性、介电 常数和单位长度无关。传输线的特性阻抗为:
流动?电流在平面上是如何分布的? 要计算 需要用二维场
求解器。
小结
1. 传输线是一种新的基础性理想电路元件,它精确地描 述了均匀横截面互连线的所有电气特性。 2. 不再使用“地”这个词, 采用返回路径这一术语。
3. 信号在传输线中的传播速度等于导线周围材料中的 光速,它主要由绝缘体的介电常数决定。
• 这是一个受反射影响的方波数字信号,波形的畸 变仅仅是反射的结果,没有迭加其他噪声。假设 低电平逻辑小于0.7v,高电平大于2v。对于高电 平来说,震荡的低谷部分可能会冲到2v以下,此 时电路处于不定态,可能引起电路误动作。
2. 信号完整性分析基础
传输线的物理基础 传输线与反射 传输线与串扰 差分对与差分阻抗 • 理解阻抗是理解信号完整性问题的关键。
制电流波前沿和电压波前沿都非常重要。做到这一点的最重
要方法就是保持信号受到的瞬态阻抗恒定。 ――提示
任何影响信号电流路径或返回电流路径的因素都会影响信号受到的阻抗。
无论是对于 PCB 板、插头、还是 IC 封装,返回路径都必须像信号路径一样认真设计。
――如果返回路径是一个平面,我们就会问返回电流在哪里
signal current── 信号电流
return current── 返回电流
图 7.19 信号电流经过传输线的分布电容流到返回路径上。只有 信号电压变化的地方,即 dV/dt 不为零的地方,电流才从信号路径流 到返回路径上 这是一个非常不同的视角。
任何干扰电流回路的因素,都会干扰信号并造成信号失 真,这将损害信号完整性。为了保持良好的信号完整性,控
信号完整性(SI)定义
• 信号完整性(Signal Integrety, SI)最原始的含义: 信号是否能保持其应该具有的波形。 • 信号完整性是指在电路设计中互连线引起的所有问 题,它主要研究互连线的电气特性参数与数字信号 的电压电流波形相互作用后,如何影响到产品性能 的问题。 • 主要表现:对时序的影响、信号振铃、信号反射、 近端串扰、远端串扰、开关噪声、非单调性、地弹、 电源反弹、衰减、容性负载、电磁辐射、电磁干扰 等。 • 信号完整性问题的根源在于信号上升时间的减小。 即使布线拓扑结构没有变化,如果采用了信号上升 时间很小的IC芯片,现有设计也可能工作失败。
号上升时间(ns)长,就需要端接,以避免过量的振铃噪声。 3. 源端串联端接是点对点互连常用端接方式。添加串
联电阻,并使此电阻器与源阻抗之和等于导线的特性阻抗。 4. 对于涉足信号完整性问题的工程师而言, SPICE 仿真 器或行为仿真器是不可缺少的。它们可以对由于阻抗突变 而产生的多次反射进行仿真。
coax stripline
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