精确最大熵谱的研究报告

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地磁场变化的最大熵谱分析

地磁场变化的最大熵谱分析

地磁场变化的最大熵谱分析
胡文常;康国发
【期刊名称】《地震地磁观测与研究》
【年(卷),期】1990(011)004
【摘要】本文利用最大熵谱分析方法对北京、佘山、拉萨、泉州、广州、琼中等6个全国Ⅰ类地磁台所观测到的地磁场水平、垂直分量的月均值作4个月到4年范围内的周期分析。

结果发现:①在相同时间段内,各台地磁场水平分量所含周期成分基本相同,而垂直分量所含周期成份却存在较大的差异;②一些周期成分只存在于一定的时间段内,所取时间段越长,所提取的周期成分越丰富;③各台两个分量皆存在不受时间段限制的半年、1年和近2年的周期成分。

另外,本文也对消去趋势性变化对周期分析的影响作了分析讨论。

【总页数】7页(P26-32)
【作者】胡文常;康国发
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P318.2
【相关文献】
1.胸径的功率谱分析与最大熵谱分析 [J], 柳运海
2.最大熵谱分析方法和MATLAB中对短记录资料的谱分析 [J], 聂士忠;王玉泰
3.挠力河流域降水量序列的功率谱分析和最大熵谱分析 [J], 李平;卢文喜;辛欣;于
福荣
4.非等间距日长变化的最大熵谱分析研究 [J], 李燕侠;赵娟
5.汾渭地震带时间序列的最大熵谱分析及未来中强震发震概率的最大熵原理估计[J], 许俊奇
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最大熵谱估计

最大熵谱估计

与AR功率谱等价
Fejer-Riesz定理:
W ( z)
k p k z W ( ) k p
z e j
k p
j k e k
p
p
若 W ( ) 0 ,则一定可以找到一个A( z ) a(i) z i 满足
i 0
W ( z ) A( z )
,m
前向
反射系数
后向预测系数
* 特殊值:⑴ i 0, am (0) am1 (0) Kmam1 (m) am1 (0)
m 1, 取初始值a1 (0)=1 a1 (0) a2 (0)
* ⑵ i m, am (m) am1 (m) Kmam1 (0)
k k xk k
k
连续型随机变量:
H ( X ) p( x) I ( x)dx p ( x) log p ( x)dx E I ( x)
(功率)谱熵: H P( )
已知: R(k ), k 0, 1,
1 log P( )d 2
, p 2p+1个样本相关函数,使
am (0) 1 am (m) Km
* a ( i ) a ( i ) K a m 1 m m 1 ( m i ) m K m am (m) 2 P 1 K m Pm 1 预测误差功率 m


但 K m 如何递推?
Burg递推解决
以2为底:bit(比特)
性质1: I ( xk ) 0, 若P k 1 性质2 (非负性): I ( xk ) 0 0 P k 1
性质3: I ( xk ) I ( x j ), 若Pk Pj

气象历史序列的最大熵谱分析

气象历史序列的最大熵谱分析

气象历史序列的最大熵谱分析的报告,600字
报告标题:气象历史序列的最大熵谱分析
报告内容:
本文将对气象历史序列的最大熵谱(MES)分析做一个概述。

最大熵谱分析(MES)是一种统计学分析方法,用于从气象
历史序列中提取关键信息并评估其影响。

MES可以利用测量
到的气象数据,从多个角度获得更多信息,从而更准确地判断其影响。

首先,MES依据温度、湿度、风力等气象参数,以及同一地
区观测资料的变化规律,采用时间最大熵(TME)方法计算
时间序列的熵,以的到条件熵的数值,以此来评价序列的随机性。

其次,MES通过研究气象历史序列的特定特征,如平均值、标准差、偏差等,对该序列的不同阶段的空间分布和变化规律进行检测,以判断气象变化的方向和影响范围,以及其对气候系统的影响。

最后,MES根据不同关联幅度,检测气象
序列之间的相关性,进一步获得气象序列表现出的气象特征,如极大值、极小值等,最终分析气象变化的特性和趋势。

综上所述,MES分析可以帮助我们精确分析气象历史序列,
预测气象状况,以及把握气候变化趋势,准确掌握气候变化的影响,从而采取正确的应对措施,保护我们的环境。

基于最大熵谱估计的频谱感知方法的研究

基于最大熵谱估计的频谱感知方法的研究

set m sni ae nM x u n oyset l s m t n( S p c e s gb sdo a i m e t p c a et a o ME E)i po oe .T er ia aay u r n m r p r i i s rp sd hoe cl nl t —
tv rl s o i e wiee sc mmu i ain y tm . n c to s s se
Ke r s:Co n t e Ra i y wo d g ii d o;S e tu Se sn v p cr m n i g;MES E
的不确 定 性对 能 量 检 测 的影 响 很 大 J 。匹 配 滤 波
Tlcmm nctn , eig10 7 ,C ia e o uia os Bin 0 86 h ) e i j n
A b t a t p cr s r c :S e tum e sn st e ke e h oo y o o n tv a i y t ms I s a e t e s o ttr s n ig i h y tc n l g fc g iie r d o s se . tmu th v h h r—e m
0 引 言
频谱感知是认 知无线电的重要组成部分 , 通过
主动 检测 授权 用 户 ( U,r ayues 频 段 闲置 的 P pi r sr) m
器法可 以获 得好 的频 谱 感知 结 果 , 是必 须 知道 主 但 用户信 号 的先验 知识 , 系统 实 现 复 杂。循 环谱 检 测
第 5期 21 0 0年隍罾 .
J u n l fC I o r a AE T o
V0. . 15 No 5 0c . 2 0 t 01

第6讲 谱估计4.最大熵法

第6讲 谱估计4.最大熵法
P
(M ) min
k =1
= σ = E e( n)
2 p *
[
2
]
M ( = E e( n)( x ( n) + ∑ ak M ) x ( n k ))* k =1
M * (M ) = E e ( n ) x ( n ) = E x ( n ) + ∑ a k x ( n k ) x ( n ) k =1 ( ( = Rx (0) + a1( M ) Rx (1) + a2M ) Rx ( 2) + + a MM ) Rx ( M )
n 1 H = E I j = ∑ p j log10 = ∑ p j log10 p j pj j =1 j =1
[ ]
n
信息量
可见熵是消息源发出每个消息的平均信息量。
对于高斯分布的随机变量,布卡乔夫证明了其熵和
1 自协方差矩阵间存在关系:H = log 10 det [c x ] 2
当时间序列为零均值时,熵和自相关函数之间存在 关系 : H = 1 log10 det[R x ]
[
]
合并整理,得到:
R x ( 0) R (1) x R x ( 2) Rx ( M ) Rx (1) R x (0) Rx (1) Rx ( M 1)
(M Rx ( M ) 1 Pmin ) Rx (1) Rx ( M 1) a1( M ) 0 (M ) R x ( 0) R x ( M 2) a 2 = 0 ( R x ( M 2) Rx (0) a MM ) 0
k =0

M
当估值均方误差达到最小时,满足正交原理。即 简化后,得:
∧ E[e(n) x(n m)] = E(x(n) x(n))x(n m) = 0 m = 0,1,2,, M

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用
李强
【期刊名称】《地震》
【年(卷),期】1998(018)002
【摘要】最大熵谱分析方法具有分辨率高、灵敏度和稳定性好等优点。

把它引用到应力应变学科中,为该学科在在震预报中开辟一条新路,也是对最大熵谱分析方法应用的推广。

选用了徐州台、溧阳台近年来的体应观测资料,着重研究了南黄海6.1级地震、苍山5.2级地城和射阳4.6级地震。

研究结果表明,地震前的短监阶段体应变谱结构第一主频均有不同程度的衰减或增强。

这种变化反映了地震前兆信息,因而可用于地震的短临预报。

【总页数】5页(P184-188)
【作者】李强
【作者单位】江苏省地震局
【正文语种】中文
【中图分类】P315.63
【相关文献】
1.官厅水库及邻区地震活动的最大熵谱分析及其未来50年内强震危险性预测 [J], 武安绪;吴培稚;鲁跃;张丽芳;赵文忠
2.地震波时间线性度在安徽及邻区中强震中短期预报中的应用研究 [J], 刘东旺;凌学书;何小伟;童国林
3.体应变加卸载响应比在江苏及邻区中强震预报中的应用 [J], 李强;张绍治
4.用模糊综合评判方法研究江苏及邻区中强震的预报 [J], 黄耘;郑建华
5.江苏及邻区地震活动自仿射分形特征及预报应用 [J], 李强;徐桂明
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最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用

最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用
中 国卫 生 统 计 2 1 0 0年 l 第 2 O月 7卷 第 5期
最 大 熵 方 法 一功 率 谱 密 度分 析 法 在 时 间序 列 资 料 研 究 中的应 用
罗同勇 周 敦金 Ayk u 余 滨 陈邦华 余松 林 ao S mi
【 提
要】 目的
介绍一种应用较为广泛 的新 的时 间序列分析方法 “ 最大熵方法一 功率谱密度分析法 ” 。方法 对 时
的内在特征 即 分形结 构 进 行 深 人 分 析 , 而 在 深刻 了 从
b C S 2 fO } O (  ̄.
() 2
在方程 ( ) , 知参 数 包 括 、 、 和 b ( 2中 未 。O L n=
I2 …, ) (=1 t, ,, , / t 为周 期 ) r次周期 波 动 的 为 t 频 率 , 和 b a 分别 为 第 ,次周 期 波 动 的振 幅 , 为 构 z , z
由决 定 分形 结 构 的 系 统 部 分 ( yt t at 和 包 括 ss ma cp r e i ) 噪音 的波 动 部 分 ( u ta n a ) 成 , l f cu t gp r 组 i t 可用 方 程 式
( ) 表达。 1来 ( )=ss ma cpr l cut gpr f yt t at+f ta n at e i u i () 1
解序列 的内部 结构 的基 础 上 , 进行 拟合 预测 分析 。
图 I所示 时 间序列 , 为英 国伦敦 14 9 8~1 6 9 7年 麻 疹 报告 发病数 据 。通 过 肉眼 观察 即 能发 现 , 列 周 序
成 周期 的 总 数 , 为 代 表 时 间 序 列 平 均 值 的一 个 常 a
分析 , 出序列 的决定性 变 量特 征 , 后再 通过 曲线 外 得 然

最大熵原理和分析

最大熵原理和分析

最大熵原理和分析最大熵原理是一种常用的概率模型方法,用于求解在给定约束条件下具有最大不确定性的分布。

最大熵原理的核心思想是,在缺乏先验知识的情况下,选择使得其中一分布最不确定的情况作为最优解。

最大熵原理在统计学、信息论、机器学习等领域都有广泛应用。

最大熵分析是基于最大熵原理进行的一种数据建模方法。

最大熵分析通过解决约束优化问题,找到在给定约束条件下最大熵模型的参数估计。

最大熵分析除了用于求解概率模型参数估计之外,还可以用于特征选择、文本分类、自然语言处理等多个领域。

最大熵原理的数学表述为:在已知的约束条件下,选择熵最大的分布作为模型的最优解。

熵是表示不确定程度的指标,熵越大表示随机性越高,不确定性越大。

在最大熵原理中,使用的熵定义是香农熵(Shannon entropy),具体计算公式为:H(p) = -Σp(x)log(p(x))其中,p(x)是事件x发生的概率,Σ表示对所有可能的事件求和。

最大熵原理的核心思想是找到一个分布,使得在已知的约束条件下,熵取得最大值。

最大熵分析的步骤如下:1.定义特征函数:将问题中的特征转化为特征函数,每个特征函数对应一个约束条件。

2.定义约束:将要满足的约束条件表示为期望。

3.构建优化问题:将最大熵原理转化为一个约束优化问题。

4.求解模型参数:使用优化算法求解约束优化问题,得到最大熵模型的参数。

最大熵分析的特点是可以融合多个特征,并通过最大熵原理确定不同特征的权重,从而对目标进行准确建模。

最大熵分析能够解决非线性分类问题,并且对非线性特征的处理具有很大优势。

最大熵分析在文本分类中有广泛应用。

在文本分类任务中,最大熵分析可以通过特征函数的定义,将文本转化为向量表示,然后使用最大熵原理求解分类模型的参数。

最大熵分析还可以处理学习样本不平衡问题,通过调整不同类别的权重,使得建模更加准确。

最大熵原理和分析的优点是在缺乏先验知识的情况下,能够最大程度地利用给定的约束条件,反映数据的真实情况。

最大熵方法范文

最大熵方法范文

最大熵方法范文最大熵方法(Maximum Entropy Method)是一种用于概率模型学习的统计学方法,最早由J. Peter Hansen于1982年提出。

它的核心思想是在给定有限的观测数据的情况下,选择一个最平坦的模型,以避免引入不合理的偏见和先验知识。

最大熵方法在机器学习、自然语言处理、信息检索等领域广泛应用。

它通过最大化模型的熵来推导出模型的参数,从而使模型对未知数据具有最大的不确定性。

最大熵模型是一种可以同时满足所有已知约束的概率模型,它的好处在于能够灵活地处理各种约束,能够适应不同数据集的特点。

在最大熵方法中,熵用来衡量不确定性的度量。

当一些事件的概率分布平坦时,它的熵最大。

而当一些先验知识或约束条件存在时,模型的熵应该小于最大熵,这样可以通过最大化熵来尽量避免引入额外的偏见。

最大熵方法的核心问题就是如何定义模型的约束条件。

最大熵模型使用特征函数的形式来定义约束条件。

特征函数是一个关于输入特征和模型参数的函数,它在特征满足时取值为1,否则为0。

通过选择合适的特征函数,可以将已知的约束条件转化为特征函数的期望值。

最大熵模型的学习可以看作是一个最优化问题,通过求解最优化问题,可以得到最优的模型参数。

常用的求解方法有改进的迭代尺度法和拟牛顿法。

学习得到的模型可以用于分类、预测、概率估计等任务。

最大熵方法的一个重要应用是文本分类。

在文本分类中,通过选择合适的特征函数,可以将文本的词频、词性等特征转化为特征函数的期望值,从而建立最大熵模型。

最大熵模型可以根据文本的特征预测其类别,从而实现文本的分类。

另一个重要的应用是自然语言处理中的语言模型。

语言模型的目标是预测下一个词的概率,最大熵方法可以通过选择合适的特征函数来建立语言模型。

通过最大熵方法建立的语言模型可以应用于机器翻译、语音识别等任务中。

最大熵方法的优点是可以灵活地处理各种约束条件,能够适应不同数据集的特点。

另外,最大熵方法也可以通过引入不同的特征函数来增加模型的表达能力。

水文频率分析中最大熵参数估计方法研究的开题报告

水文频率分析中最大熵参数估计方法研究的开题报告

水文频率分析中最大熵参数估计方法研究的开题报告开题报告一、选题依据水文频率分析是水文学研究中的重要内容之一,通过对历史水文资料的分析,可以揭示时间和空间上的水文变化规律,为水文预测和水资源规划提供重要参考。

而参数估计是水文频率分析的关键环节,如何正确地估计参数,直接关系到频率分析结果的准确性和可靠性。

当前国内外已有许多参数估计方法被提出,其中最大熵(Maximum Entropy, ME)参数估计方法在近年来逐渐受到关注并应用于水文频率分析中。

ME方法是一种基于信息论的参数估计方法,可以自适应地寻找水文现象中的最大不确定性,以获得更准确的参数估计值。

虽然ME方法已被证明在一些学科中有很好的效果,但在水文学中其应用仍然较为有限,因此本研究将探讨ME方法在水文频率分析中的应用和对比其他常用参数估计方法的优劣。

二、研究目的本研究旨在研究和探讨ME参数估计方法在水文频率分析中的应用和效果,具体目的包括:1. 掌握最大熵(Maximum Entropy)参数估计方法的基本原理和思想。

2. 建立ME方法在水文频率分析中的模型,并对模型进行验证。

3. 利用水文资料,对比ME方法和其他常用的参数估计方法在水文频率分析中的应用效果和优劣。

4. 对比不同参数估计方法得到的结果,在实际水文预测和水资源规划中的应用效果。

三、研究内容和方案1. 研究内容(1) 介绍水文频率分析的背景和意义,阐述参数估计的重要性。

(2) 综述和分析ME参数估计方法的基本原理和思想,探讨其在水文学中的应用和优势。

(3) 建立ME参数估计模型,并通过实例验证模型,并与其他常用参数估计方法进行对比分析。

(4) 基于不同参数估计方法得到的水文频率分析结果,对比分析其应用效果。

(5) 提出水文频率分析中ME方法的局限性及未来发展方向。

2. 研究方案(1) 文献综述,了解ME参数估计方法在水文学中的应用状况。

(2) 收集并预处理相关水文资料,建立ME参数估计模型。

最大熵模型的理论与应用分析

最大熵模型的理论与应用分析

最大熵模型的理论与应用分析随着信息时代的发展,数据的获取与处理越来越便利化,大数据分析成为了信息技术的重要研究领域。

在数据分析中,分类问题一直是一个重要的研究方向。

最大熵模型(maximum entropy model)作为一种灵活、有效的分类模型,在分类问题中得到了广泛的应用。

本文将从理论与应用两个方面,对最大熵模型进行详细的分析。

一、理论分析1、最大熵原理最大熵模型的核心是最大熵原理(maximum entropy principle)。

从信息熵的角度来看,最大熵原理认为,在未知的条件下,应选择使信息熵最大的随机变量作为概率分布。

设我们有一个随机变量$X$,它的取值为$x_1,x_2,\cdots,x_n$,对应的概率为 $p_1,p_2,\cdots,p_n$。

它的熵为:$$H(X)=-\sum_{i=1}^np_i\log_2p_i$$对于已知条件 $\{f_m(X)=a_m\}(m=1,2,\cdots,M)$,应满足以下约束条件:$$\sum_{i=1}^np_i=1$$$$\sum_{i=1}^n f_m(x_i) p_i =a_m, m=1,2,\cdots,M$$根据最大熵原理,当所有的 $\{p_i\}$ 的可能值中使得$H(X)$ 最大的概率分布应该被选出来成为 $X$ 的分布,这就是最大熵模型的基本思想。

式子表述为:$$P(X=x_i)=\exp\bigg(\sum_{k=1}^K \lambda_k f_k(x_i)\bigg) / Z$$其中 $Z$ 为规范化因子,$\lambda_k$ 为 Lagrange 乘子,$f_k(x_i)$ 是定义在取值为 $x_i$ 的样本上的特征函数,$K$ 表示特征函数的个数。

注意到 $\lambda_k$ 即决定了特征 $f_k(x)$ 对预测的影响,因此他们也被称为权重。

2、最大熵模型的优点在分类任务中,最大熵模型具有以下优点:①最大熵分类可应用于多分类、二分类以及文本分类领域,且具有很强的灵活性;②最大熵分类的理论基础是最大熵原理,具有严格的数学基础,具有较好的可解释性和推荐问题;③最大熵分类假设了特征函数可以任意选择,也即无论特征是离散的还是连续的,都可以自由选择,这种灵活性增加了最大熵分类的泛化能力;④判断每个特征的重要性,有助于增加模型的可解释性。

最大熵谱估计在旋转设备故障诊断中的应用研究

最大熵谱估计在旋转设备故障诊断中的应用研究

参数 的过程 。估 计 参 数 常 用 的计 算 方法 有 自相关
收穑 日期 : 0 , - (_ 2 6 4 9 .改稿) 0 . 2 } 0
维普资讯
第 3期
李玉华. 最大熵谱估计在旋转设备故障诊断 中的应用研究
‘ 5・ 6
法 、 ug法 、 进 协 方 差 法 和递 推 极 大 似 然估 计 Br 改 法 。在实 际的工程 应用 中, “ 由于改 进协 方差 函
李玉华
( 华中科技大学 计算机科学与技术学 院 , 武汉 4 0 " ) 30 4 /
摘要 : 采用基 于最大熵谱估计 ( S ) 方法对机 电设备故 障诊 断 中的实时 工程 非平 稳信 号进行 频谱 估 ME E 的 计, 以期进 一步提 南其分析精 度和准确性 , 并与传统的谱 分析方法进行 了对 比。
2 最大熵谱估计方法
茹 =一 口 ( () , 一蠡 茹 )+u ) (

() 1
式中 : ( —— 方 差 为 c u ) r 白噪 声 序 列 ; 2的 P—— A B模型的 阶次 ; , 口 ——A R模 型 的参数 , r= 12 ,,


PO
最大熵谱估计 的思路 是把所观 测 的有 限数
2 1 最大熵谱估计算法 .
异常 ( 故障 ) 在系统 中会 不断地传 播 , 这也是非 平稳 过程 。旋转设 备状态 变化反 映在其动 态信号 之 中 ,
因此研究旋转设备 的非平稳信号和特征提取方法是
对一个研究对象建立数学模 型是现代 工程 中常
用 的方法 , 对实 际工程信号选 定分析模型时 , 除了遵 循“ 节俭” 原理n 外 , 主要考 虑模 型能否表 示被 表征

用最大熵谱法分析玉门地震序列的频谱变化

用最大熵谱法分析玉门地震序列的频谱变化

用最大熵谱法分析玉门地震序列的频谱变化
许玉红;李兴坚;雷功明
【期刊名称】《西北地震学报》
【年(卷),期】2013(35)B12
【摘要】采用Burg最大熵谱分析方法对玉门地震序列进行了频谱分析计算。

结果显示:当主震发生时,频谱主频向高频方向变化,当整个序列接近尾声时,频率逐渐恢复。

这个结果可解释为,随着应力的积累,孕震区介质部分裂隙闭合,挤出裂隙水,密度相对增大,品质因数提高,高频成分的衰减降低,使频谱的主频率移向高频。

【总页数】3页(P78-80)
【关键词】最大熵谱法;玉门地震序列;频谱分析
【作者】许玉红;李兴坚;雷功明
【作者单位】甘肃省地震局嘉峪关地震台,甘肃嘉峪关735100;甘肃省地震局高台地震台,甘肃高台734300
【正文语种】中文
【中图分类】P315.3
【相关文献】
1.最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用 [J], 罗同勇;周敦金;Ayako Sumi;余滨;陈邦华;余松林
2.用最大熵谱分析法研究心音频谱:148例正常人心音频率特性分析 [J], 张维耀;
邵玉海
3.首都圈地区地震时间序列的最大熵谱分析方法及地震危险性预测 [J], 贾炯;刁桂苓;平建军;张瑞芳;王梅德;郭学增;于仁宝
4.最大熵谱法在华北地震活动幕式结构分析中的应用 [J], 李文英
5.汾渭地震带时间序列的最大熵谱分析及未来中强震发震概率的最大熵原理估计[J], 许俊奇
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

3-4 第三章 levinson、最大熵谱估计

3-4 第三章 levinson、最大熵谱估计

1 Burg(功率)谱熵定义: H S ( ) ln S( ) d 2 已知: R(k ), k 0, 1,, p 共2p+1个样本相关函数,使
max H S ( )

问题:求 S ( ) 估计功率谱时,应该使谱熵最大。
约束优化问题: 1 max H S ( ) max 2 1 ˆ 约束条件:R (k ) 2
R(-k - 1) 1 Pk 1 R(1 - k) R(-k) k 1,1 0 R(0) R(-1) k 1,k 0 R(1) R(0) k 1,k 1` 0 R(-k)
ARMA谱估计:差分模型 最大熵方法 (MEM: Maximum Entropy Method):信息论 信息量:事件X,事件 X xk 发生时(概率 Pk ),带来的信息
1 I ( xk ) log Pk log Pk
以e为底:nat (奈特)
以2为底:bit (比特)
R (-2) R (-1) R (0)

条件:
R (p - 2)
R (-p) 1 Pp R (1 - p) 1 0 R (2 - p) 2 0 R (0) p 0



S ( )e jk d R(k ), k 0, 1, , p
下其谱熵 H S ( ) 最大。这样估计出来的功率谱 称为最大熵谱。
ˆ S ( )
构造目标函数:
1 J S ( ) 2 1 ˆ ln S ( )d kp k Rx (k ) 2

基于Burg算法的最大熵谱估计

基于Burg算法的最大熵谱估计

基于Burg 算法的最大熵谱估计一、 实验目的使用Matlab 平台实现基于Burg 算法的最大熵谱估计二、 Burg 算法原理现代谱估计是针对经典谱估计方差性能较差、分辨率较低的缺点提出并逐渐发展起来的,其分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计。

而参数模型谱估计主要有AR 模型、MA 模型、ARMA 模型等,其中AR 模型应用最多。

ARMA 模型功率谱的数学表达式为:212121/1)(∑∑=-=-++=p i i j i q i i j i j e a e b e P ωωωσ其中,P(e j ω)为功率谱密度;s 2是激励白噪声的方差;a i 和b i 为模型参数。

若ARMA 模型中b i 全为0,就变成了AR 模型,又称线性自回归模型,其是一个全极点模型: 2121/)(∑=-+=p i i j i j e a e P ωωσ研究表明,ARMA 模型和MA 模型均可用无限阶的AR 模型来表示。

且AR 模型的参数估计计算相对简单。

同时,实际的物理系统通常是全极点系统。

要利用AR 模型进行功率谱估计,必须由Yule - Walker 方程求得AR 模型的参数。

而目前求解Yule - Walker 方程主要有三种方法: Levinson-Durbin 递推算法、Burg 算法和协方差方法。

其中Burg 算法计算结果较为准确,且对于短的时间序列仍能得到较正确的估计,因此应用广泛。

研究最大熵谱估计时,Levinson 递推一直受制于反射系数K m 的求出。

而Burg 算法秉着使前、后向预测误差平均功率最小的基本思想,不直接估计AR 模型的参数,而是先估计反射系数K m ,再利用Levinson 关系式求得AR 模型的参数,继而得到功率谱估计。

Burg 定义m 阶前、后向预测误差为:∑=-=mi m m i n x i a n f 0)()()( (1)∑=*--=mi m i n x i m a n g m 0)()()( (2) 由式(1)和(2)又可得到前、后预测误差的阶数递推公式:)1()()(11-+=--n g K n f n f m m m m (3))1()()(11-+=--*n g n f K n g m m m m (4)定义m 阶前、后向预测误差平均功率为:∑=+=Nmn m m m n g n f P ])()([2122(5) 将阶数递推公式(3)和(4)代入(5),并令0=∂∂mmK P ,可得∑∑+=--+=*---+--=N m n m m Nm n m m m n g n f n g n f K 12121111])1()([21)1()((6)三、 Burg 算法递推步骤Burg 算法的具体实现步骤:步骤1 计算预测误差功率的初始值和前、后向预测误差的初始值,并令m = 1。

最大熵频谱分析与反褶积研究的开题报告

最大熵频谱分析与反褶积研究的开题报告

最大熵频谱分析与反褶积研究的开题报告目录一、研究背景与意义二、研究内容与方法三、研究进展与计划四、预期成果与创新性五、论文结构与安排六、参考文献一、研究背景与意义噪声与信息共存于几乎所有的物理系统中。

处理这些系统所产生的非平稳信号的过程是一个中心问题,它不仅包括挖掘他们所携带的信息,还需要开发处理技术以提高信号的质量和可用性。

频谱分析是处理信号最基本的方法之一。

然而,传统频谱分析方法存在一些问题,例如具有瞬间突发特征的非平稳信号不易处理。

因此,研究新的频谱分析方法是极其重要的。

最大熵频谱分析(Maximum entropy spectral analysis, 简称MESA)是近年发展起来的一种分析非平稳信号的方法。

MESA可以直接分析具有瞬时突发特征的信号,这是传统频谱分析方法所无法做到的。

MESA还可以通过调整参数灵活地处理不同方面的信号。

因此,MESA是一种非常有前途的频谱分析方法。

另一个与频谱分析密切相关的问题是反褶积。

反褶积是一种用于恢复被卷积信号的技术,它与频谱分析密切相关。

当信号传输经过线性系统时,其信号被卷积。

通过反褶积,我们可以恢复原始信号。

二、研究内容与方法本文将研究最大熵频谱分析方法和反褶积技术。

具体来说,本文将探讨以下方面:1.分析最大熵频谱分析的数学基础,包括最大熵原理和谱估计的基本概念。

2.探讨最大熵频谱分析的应用范围,包括声信号处理、图像处理、经济数据分析等。

3.研究最大熵频谱分析方法的算法和实现。

4.研究反褶积技术的数学基础和算法实现。

5.结合最大熵频谱分析和反褶积技术,提出一种新的信号处理方法,使得在处理非平稳信号方面具有更高的效率和准确性。

三、研究进展与计划本文目前的进展是基于文献的调研,深入了解了最大熵频谱分析与反褶积技术的相关知识。

接下来的计划是:1.深入学习最大熵原理和谱估计的基础知识,掌握相关算法。

2.针对不同领域的应用场景,研究MESA的参数选择方法。

应用最大熵谱估计检测微弱信号

应用最大熵谱估计检测微弱信号

应用最大熵谱估计检测微弱信号
张建明;程丽萍
【期刊名称】《宇航计测技术》
【年(卷),期】2003(023)003
【摘要】频谱分析是数字信号处理的主要内容之一,近年来,由于最大熵算法的一些优点,使它成为现代谱估计中一个比较活跃的领域.最大熵算法是1967年由Burg 提出来的一种现代谱估计方法.提出了应用最大熵谱估计及LMS自适应算法,根据有限数据,在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号的方法及应用MATLAB语言进行的仿真.
【总页数】5页(P30-34)
【作者】张建明;程丽萍
【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,西安,710068;中国兵器工业第204研究所,西安,710065
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用 [J], 陈敏;胡茑庆;秦国军
2.互相关检测法在微弱信号检测中的应用 [J], 冯晨;秦工;詹昊思;蔡婷
3.相关检测技术及其在微弱信号检测中的应用 [J], 刘守善;黄世明
4.脉冲噪声下微弱信号相似度检测方法及应用 [J], 祝海宁;刘文红
5.微弱信号检测讲座第五讲超导电子器件在微弱电磁信号检测中的应用 [J], 杨沛然
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高斯小波—最大熵谱分析及其应用

高斯小波—最大熵谱分析及其应用

高斯小波—最大熵谱分析及其应用
王俊;李友荣
【期刊名称】《振动工程学报》
【年(卷),期】1999(012)004
【摘要】充分利用小波和现代谱分析的优点,提出了一种新的谱分析方法-高斯小波-最大熵谱分析方法,文中介绍了该方法的分析步骤,并应用于减速机的故障诊断,该方法实现了在机械故障诊断中不令中件故障信息的分离和提取。

【总页数】5页(P565-569)
【作者】王俊;李友荣
【作者单位】华中理工大学CAD中心;华中理工大学CAD中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP206.3
【相关文献】
1.难加工材料高速切削力非线性特征规律的最大熵谱分析与小波分析 [J], 龙震海;王西彬;王好臣
2.最大熵谱分析及其在时间谱分析中的应用 [J], 吴永刚;王建民
3.高斯小波-最大熵谱分析法及其在机械故障诊断中的应用 [J], 王俊;李友荣
4.基于小波分析与最大熵谱分析的矿井提升机故障诊断 [J], 唐传贵
5.汾渭地震带时间序列的最大熵谱分析及未来中强震发震概率的最大熵原理估计[J], 许俊奇
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最大熵谱分析中的置信区间估计和显著性周期检验方法

最大熵谱分析中的置信区间估计和显著性周期检验方法

最大熵谱分析中的置信区间估计和显著性周期检验方法马继瑞;付世杰
【期刊名称】《海洋通报》
【年(卷),期】1989(000)001
【摘要】最大熵谱对隐含周期振动具有较高的分辨力,因而被广泛用来研究海洋时间序列的周期变化特征。

在应用最大熵谱时,一般只作定性比较分析,并不给出估计的置信区间和显著周期的统计学检验结果。

本文根据 Kro mer(1970)关于最大熵谱估计的期望、方差和自由度的论述,探讨了最大熵谱的置信区间估计扣谱峰的显著性检验方法。

【总页数】6页(P75-80)
【作者】马继瑞;付世杰
【作者单位】国家海洋局海洋科技情报研究所;国家海洋局海洋科技情报研究所;天津;天津
【正文语种】中文
【中图分类】P7
【相关文献】
1.基于最大熵谱估计的工程非平稳信号的频谱分析研究与实践 [J], 吴道虎
2.目标机动时刻估计的声特征变化显著性检验方法 [J], 唐建生;靳云姬;江向东
3.具有先验估计的最大熵谱分析 [J], 吉培荣;何振亚
4.基于最大熵谱估计的超声检测回波频谱分析 [J], 任月清;张泽
5.汾渭地震带时间序列的最大熵谱分析及未来中强震发震概率的最大熵原理估计[J], 许俊奇
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图 15 精熵谱 21 点幅值谱和时域波形
图 16 精熵谱 21 点功率谱和时域波形
图 17 常规熵谱 21 点功率谱和时域波形
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现代振动与噪声技术论文集
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图 18 精熵谱 28 点幅值谱和时域波形
图 19 精熵谱 28 点功率谱和时域波形
P( f ) =
p m +1 ⋅ ∆t 1 − ∑ a mn EXP(− j 2πf ⋅ n ⋅ ∆t )
n =1 m 2
其中:
f :频率,应小于或等于奈奎斯特频率;
2 Pm +1 :载止阶数为 m 的 m + 1 点预测误差滤波器的输出功率(在去均值时等于方差 σ m ) ;
a mn :自回归系数或线性预测系数, Pm +1 和 a mn 由下面关系式给出:
分析点数 幅值谱 精熵谱 功率谱 常规熵谱(功率谱) 7 9.7971 × 10 4.7835 × 10
2 5
14 1.0256 × 10 5.3115 × 10
3 5
21 9.7200 × 10 4.0173 × 10
2 5
28 9.9324 × 10 4.8750 × 10
2 5
2.6734 × 105
精熵谱与常规频谱计算结果对比计算结果
1、精熵谱与常规熵谱分析点数分别为 128 点、256 点、512 点、1024 点的功率谱分析结果比较
分析点数 精熵谱分析 常规熵谱分析
128 4 .9553 × 10 3.3877 × 10
5
256 4.9909 × 10
5
512 4.9944 × 10
5
1024 4.9948 × 10
55Βιβλιοθήκη 1.0868 × 1053.7939 × 10 4
6.5150 × 103
图1
精熵谱分析 128 点的功率谱
图2
常规熵谱分析 128 点的功率谱
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图3
精熵谱分析 256 点的功率谱
图4
常规熵谱分析 256 点的功率谱
R(0) R(1) R ( m)
R(m) 1 Pm +1 − a R(0) R(m − 1) m 0 R(m − 1) R(0) a mm 0 R(1)
概述
最大熵谱 MEM 是由伯格(J.P.Burg)于 1967 年提出来的,最大熵谱的思路是把自相关函数外推至无 穷,然后再作频域变换,信号分析中的所谓“熵” ,只表示单位信号中所含有的信息量。 最大熵谱方法原理可概述为:利用已有的自相关函数值,在保证最大熵的前提下,构造出已知自相关 函数的相邻值。重复这个步骤,把自相关函数向两边外推,直至正负无穷处,最后作频域变换,求得连续 的功率谱估计。这实际上是一个泛函取极值过程。目前在实际计算中,经常采用自回归模型来求最大熵的 功率谱,因此我们实际计算中的公式为:
桥梁振动的 ARMA 法分析及 AR、MEM 和 FFT 算法的比较研究 《铁道学报》
5. 应怀樵 沈松 刘进明
变时基最大熵谱(VTBMEM)谱阵的变频分析技术的研究.《信号处理》学报 .1999 年 1 期. 短时最大熵谱(STMEM)谱阵的时频分析研究 .《应用力学学报》.1999 年第 1 期.
1.0335 × 10 6
1.7981 × 10 6
1.1984 × 10 6
图 9 精熵谱 7 点幅值谱和时域波形
图 10 精熵谱 7 点功率谱和时域波形
图 11 常规熵谱 7 点功率谱和时域波形
图 12 精熵谱 14 点幅值谱和时域波形
图 13 精熵谱 14 点功率谱和时域波形 图 14 常规熵谱 14 点功率谱和时域波形
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现代振动与噪声技术论文集
北京东方振动和噪声技术研究所
最大熵方法的主要特点
1、频率分辨率高(灵敏度高) ,现论上可以达到无穷小 2、没有窗函数的影响 3、没有与样本等价于资料长度 T 为周期的周期函数。 4、通常用自相关函数求功率谱是相关函数的线性变换,而最大熵谱估计是相关函数的非线性变换。 5、由于最大熵方法频率分辨率高。因此,对短时间序列的谱估计,特别有效。样本点从 7~16 点以上就有 足够的精度。对长时间序列的平稳随机信号,也可采用较短时间序列进行计算,减少计算的工作量。 这时寻找混在随机信号中的周期信息效果较好。 6、熵谱计算中所取时间序列长度,不受 2 P ( p :为正整数)限制,可以任意选取。这对爆炸波形取点特 别有利,不象 FFT 法有时需添零或截去部分数据。
图5
精熵谱分析 512 点的功率谱
图6
常规熵谱分析 512 点的功率谱
图7
精熵谱分析 512 点的功率谱
图8
常规熵谱分析 512 点的功率谱
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现代振动与噪声技术论文集
北京东方振动和噪声技术研究所
点数为 7、14、21、28 时精熵谱(幅值谱分析、功率谱分析)与常规熵谱 (功率谱)的对比
图 20 常规熵谱 28 点功率谱和时域波形
东方所通过三十来年研究,采取了特殊的方法(正在申请专利中)已解决了这个难题,从计算结果的 对比中,可以看出精熵谱效果非常好,结果比较稳定,这是重大的突破,值得推广,本方法已编入了 DASP 软件中。
结束语
最大熵谱从 1967 年到 2000 年经过了三十三的漫长发展,作者找到了这种独创的有效方法,解决了常 规熵谱不稳定的难题,会使最大熵谱焕发青春,掀起研究的新高潮,值得进一步研究和应用推广。
现代振动与噪声技术论文集
北京东方振动和噪声技术研究所
精熵谱:最大熵谱频率谱值准确的研究
应怀樵 刘进明 沈松 (北京东方振动和噪声技术研究所,100085) 摘要:本文给出了东方所最新研究成果——精确最大熵谱的研究结果,众所周知,最大熵谱是非线性 谱,多种文献介绍,熵谱的频率是可靠的,但谱值一直不稳定,不可靠,作者创新的方法解决了这个难题, 实现了谱值和频率都准确的结果。文内给出了精确最大熵谱与常规最大熵谱的研究对比结果。 Abstract: This Paper Introduce an up to date study outcome of China Orient Institute of Noise & Vibration (COINV), Precise Maximum Entropy Method. As well known, Maximum Entropy Method (MEM) is nonlinear spectrum. According to many references, the frequency of MEM spectrum is credible, but its amplitude is incredible. The author of this paper put forward a new method that solves this difficult problem, both the precise amplitude and the precise frequency can be gotten at the same time. In this paper the studying outcome contrast of precise MEM to common MEM is given out.
参考文献
1. 应怀樵 2. 应怀樵 温德超 3. 敖清波 应怀樵 4. 应怀樵 敖清波 最大熵法新倒频谱分析——倒熵谱研究 AR 和 MEM 谱值的一种快速算法 力学学报 1985 年 9 月 《振动与冲击》 《信号处理学报》 1986 年第三期 1987 年 8 月 1988 年第 1 期
最大熵法在动力学参量信号分析中的应用研究
6. 应怀樵 沈松 刘进明
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