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地震动瞬时谱估计的Unscented Kalman滤波方法 被引量:7
1
作者 李英民 董银峰 赖明 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第11期1370-1378,共9页
用时变ARMA模型描述地震动时程,提出了采用Unscented Kalman滤波技术实现地震动瞬时谱估计的思路.算例分析表明,Unscented Kalman滤波方法较Kalman滤波方法适用范围广,具有较高的时间和频率分辨率,能够更好地跟踪地震动的局部特性,适合... 用时变ARMA模型描述地震动时程,提出了采用Unscented Kalman滤波技术实现地震动瞬时谱估计的思路.算例分析表明,Unscented Kalman滤波方法较Kalman滤波方法适用范围广,具有较高的时间和频率分辨率,能够更好地跟踪地震动的局部特性,适合处理非线性模型或有突变特性的模型的辨识问题.不同阶数ARMA模型的估计结果还表明,以往被忽略的ARMA模型的理论频率分辨力对地震动瞬时谱估计精度有重要影响,应作为一个参考指标在ARMA模型的判阶中加以考虑. 展开更多
关键词 Unscented KALMAN滤波 地震动 瞬时谱 时变arma模型
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Instantaneous spectrum estimation of earthquake ground motions based on unscented Kalman filter method
2
作者 李英民 董银峰 赖明 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2007年第11期1535-1543,共9页
Representing earthquake ground: motion as time varying ARMA model, the instantaneous spectrum can only be determined by the time varying coefficients of the corresponding ARMA model. In this paper, unscented Kalman f... Representing earthquake ground: motion as time varying ARMA model, the instantaneous spectrum can only be determined by the time varying coefficients of the corresponding ARMA model. In this paper, unscented Kalman filter is applied to estimate the time varying coefficients. The comparison between the estimation results of unscented Kalman filter and Kalman filter methods shows that unscented Kalman filter can more precisely represent the distribution of the spectral peaks in time-frequency plane than Kalman filter, and its time and frequency resolution is finer which ensures its better ability to track the local properties of earthquake ground motions and to identify the systems with nonlinearity or abruptness. Moreover, the estimation results of ARMA models with different orders indicate that the theoretical frequency resolving power of ARMA model which was usually ignored in former studies has great effect on the estimation precision of instantaneous spectrum and it should be taken as one of the key factors in order selection of ARMA model. 展开更多
关键词 unscented Kalman filter earthquake ground motion instantaneous spectrum time varying arma model
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非平稳随机信号 ARMA 模型时变参数与其 WVD 的关系 被引量:1
3
作者 王文华 王宏禹 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期704-709,共6页
研究了非平稳随机信号自回归滑动平均(ARMA)模型时变参数与其对应的离散WVD以及ARMA模型时变参数与连续WVD之间的关系,使WVD可以用ARMA模型的时变参数表示.计算机仿真结果验证了理论推导.
关键词 信号分析 随机信号 时变 arma模型 WVD
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Hilbert-Huang变换端点效应问题的探讨 被引量:46
4
作者 程军圣 于德介 杨宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期40-42,47,共4页
为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF(In... 为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF(IntrinsicModeFunction)分量进行延拓后再进行Hilbert变换,有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 端点效应 时变参数arma模型
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时变线性/非线性结构参数识别及系统辨识方法研究进展 被引量:32
5
作者 于开平 庞世伟 赵婕 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第20期3147-3156,共10页
对线性时变结构系统参数识别方法进行了简要回顾,总结了时频分析方法、时间序列分析方法以及子空间方法近几年国内外相关研究进展,重点介绍了子空间方法用于时变结构系统模态参数识别方法相关研究成果.介绍了用于非线性时变系统辨识的... 对线性时变结构系统参数识别方法进行了简要回顾,总结了时频分析方法、时间序列分析方法以及子空间方法近几年国内外相关研究进展,重点介绍了子空间方法用于时变结构系统模态参数识别方法相关研究成果.介绍了用于非线性时变系统辨识的主要的神经网络方法,以及基于自回归滑动平均模型的时间序列分析方法.最后指出了该领域研究中存在的一些问题和今后的主要研究方向. 展开更多
关键词 非线性时变系统 系统辨识 参数识别 子空间 神经网络 arma模型 结构系统
原文传递
非平稳信号的一种ARMA模型分析方法 被引量:15
6
作者 张海勇 马孝江 盖强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期992-996,共5页
该文提出了一种新的非平稳信号的时变参数ARMA模型分析方法,用它分析数据需两个基本步骤:首先,用一种信号分解方法把信号分解成一些基本模式分量。接着,对分解得到的基本模式分量建立时变参数ARMA模型,从而得出时颇平面上的时变参数ARM... 该文提出了一种新的非平稳信号的时变参数ARMA模型分析方法,用它分析数据需两个基本步骤:首先,用一种信号分解方法把信号分解成一些基本模式分量。接着,对分解得到的基本模式分量建立时变参数ARMA模型,从而得出时颇平面上的时变参数ARMA模型谱。该方法可用于复杂的非线性、非平稳信号的处理。 展开更多
关键词 非平稳信号 arma模型 模式分解 时变参数
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广义时变ARMA模型参数函数的确定方法 被引量:13
7
作者 傅惠民 王治华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期636-641,共6页
提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法... 提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法。该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数 ,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型 ,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式 ,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。 展开更多
关键词 时间序列 非平稳序列 均值函数 方差函数 时变参数 时变arma模型 广义时变arma模型
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非平稳随机信号的参数模型分析方法 被引量:14
8
作者 张海勇 李勘 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期386-390,共5页
非平稳随机信号的分析与处理是近年来新兴的重要领域。分别从自适应AR谱分析法、可化为平稳随机情况处理的非平稳随机信号的分析方法、时变参数模型法以及基于非参数模型分析的参数模型法等几个方面综述了非平稳随机信号参数模型分析方... 非平稳随机信号的分析与处理是近年来新兴的重要领域。分别从自适应AR谱分析法、可化为平稳随机情况处理的非平稳随机信号的分析方法、时变参数模型法以及基于非参数模型分析的参数模型法等几个方面综述了非平稳随机信号参数模型分析方法的发展现状,评述了这一前沿领域的最新进展。最后指出了这一领域需进一步研究的有关问题。 展开更多
关键词 AR模型 时变arma参数模型 分段平稳AR模型 非平稳随机信号 信号处理
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基于时变ARMA序列的随机地震动模型 被引量:5
9
作者 曾珂 牛荻涛 《工程抗震与加固改造》 2005年第3期81-86,共6页
在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型... 在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型来建立地震动模型。为了使结果更具有普遍性,选用ElCentro波、Northridge波作为原波,分别利用作者编制的WINSIM程序建立了时变ARMA模型,并通过所建模型生成的模拟波与原波的比较,对模型的有效性进行了检验。 展开更多
关键词 地震动模型 arma序列 时变 arma模型 场地条件 随机地震 历史记录 非平稳性 模型生成 地震波 反应时 随机性 普遍性
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基于时变ARMA模型与支持向量机的结构损伤识别 被引量:5
10
作者 张效忠 姚文娟 田芳 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1094-1102,共9页
针对环境激励下结构健康检测信号存在非平稳性和损伤样本非常有限的问题,提出一种基于时变自回归滑动平均(Auto-Regressive Moving Average,ARMA)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的桁架结构损伤识别方法.应用该方... 针对环境激励下结构健康检测信号存在非平稳性和损伤样本非常有限的问题,提出一种基于时变自回归滑动平均(Auto-Regressive Moving Average,ARMA)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的桁架结构损伤识别方法.应用该方法对结构进行损伤识别主要有4个步骤:首先应用数值仿真计算方法以及时变参数ARMA模型构建SVM的训练样本和测试样本;其次应用训练样本和测试样本在SVM中进行训练和测试建立结构损伤识别网络;再次采集环境激励下结构的振动信号,并应用小波分析技术对信号进行降噪处理;最后应用所建立的损伤识别网络对预处理后的信号进行计算分析,从而识别出结构的损伤位置和程度.应用该方法对工作状态下WS-PA矿井架进行损伤识别,识别结果验证了该方法识别环境激励下结构损伤的可行性.WS-PA矿井架损伤识别误差都在25%范围内证明所提出的损伤识别方法具有较高的识别精度.本方法为桁架结构的损伤识别提供了新的途径. 展开更多
关键词 时变arma模型 支持向量机 环境激励 结构损伤识别
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正交Chirp信号数字产生方法 被引量:1
11
作者 李良超 杜雨洺 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期763-766,共4页
提出了一种正交Chirp信号的数字产生算法,具有运算量小和存储容量要求低的特点.该算法用二阶时变参数ARMA模型来表示Chirp信号,避免了Chirp信号产生中常规DDS技术的正弦函数的计算和相位截断效应.通过采用二阶时变参数ARMA模型,由于实... 提出了一种正交Chirp信号的数字产生算法,具有运算量小和存储容量要求低的特点.该算法用二阶时变参数ARMA模型来表示Chirp信号,避免了Chirp信号产生中常规DDS技术的正弦函数的计算和相位截断效应.通过采用二阶时变参数ARMA模型,由于实时计算出了信号的及时值,并不需要有查找表,所以能将数据字长做到很大,可以大大降低幅度量化带来的误差. 展开更多
关键词 CHIRP信号 直接数字频率合成 时变参数 arma模型
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非平稳信号的一种ARMA模型参数估计法 被引量:12
12
作者 王文华 王宏禹 《信号处理》 CSCD 1998年第1期33-37,31,共6页
本文采用一种经过特殊处理的时变自回归滑动平均(ARMA)模型对非平稳随机信号进行分析.将这种模型左边的时变参数假设为一组基时间函数的线性组合,右边时变参数简化为常数,并用反馈线性估计法进行参数估计。该方法的主要特点是简单... 本文采用一种经过特殊处理的时变自回归滑动平均(ARMA)模型对非平稳随机信号进行分析.将这种模型左边的时变参数假设为一组基时间函数的线性组合,右边时变参数简化为常数,并用反馈线性估计法进行参数估计。该方法的主要特点是简单,计算量小,占用存储空间少.并用仿真的方法对算法予以验证,可用于一些常用的非平稳随机信号的分析. 展开更多
关键词 信号分析 arma模型 参数估计 非平稳信号
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