基于重叠变换的扩频通信盲源分离抗干扰方法研究

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作者 陈竦 《长春工程学院学报（自然科学版）》 2023年第2期74-78,共5页

扩频通信技术虽然具有误码率低、保密性强的优势,但由于受多种因素影响,其自身的抗干扰性能仍存在局限性,为了保证通信系统在干扰信号下的性能,研究基于重叠变换的扩频通信盲源分离抗干扰方法。建立扩频通信系统模型,衡量扩频信号;基于... 扩频通信技术虽然具有误码率低、保密性强的优势,但由于受多种因素影响,其自身的抗干扰性能仍存在局限性,为了保证通信系统在干扰信号下的性能,研究基于重叠变换的扩频通信盲源分离抗干扰方法。建立扩频通信系统模型,衡量扩频信号;基于盲源分离处理信号,实现中心化、白化与分离处理;通过干扰信号建模,分析不同信号干扰自相关函数;基于重叠变换抑制干扰信号,经重构恢复后,得到期望信号。经试验论证分析,以TDC方法和DSSC方法为对照,在单通道的单音干扰和多址干扰下,误码率均为最低,具有更好的误码率性能;在多径衰落信道干扰下,在4种情形中的比特差错性能均好于其他两种方法,抗干扰性能更佳,具有可靠性。 展开更多

关键词 重叠变换 多径衰落信道 扩频通信系统 盲源分离法 高斯白噪声 抗干扰

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一种直扩系统窄带干扰抑制技术研究 被引量：1

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作者 龚小维 《无线通信技术》 2020年第3期7-11,共5页

直扩系统具有功率谱密度低、信号隐蔽性好、多址通信能力强,抗噪声/干扰能力强等特点,在航天测控系统中得到广泛应用,但其自身抗干扰能力有限,需开展直扩测控系统中窄带干扰抑制技术的研究。本文介绍了基于变换域的FFT变换干扰抑制算法... 直扩系统具有功率谱密度低、信号隐蔽性好、多址通信能力强,抗噪声/干扰能力强等特点,在航天测控系统中得到广泛应用,但其自身抗干扰能力有限,需开展直扩测控系统中窄带干扰抑制技术的研究。本文介绍了基于变换域的FFT变换干扰抑制算法和SVD奇异值分解干扰抑制算法,并对FFT变换干扰抑制算法进行了加窗处理和重叠变换改进设计与仿真。通过仿真对比,改进设计后干扰的频谱泄露大为降低,同时减小对有用信号的损伤。该方法在数字电路中易于实现,对数字接收机的设计具有较大的参考价值。 展开更多

关键词 直接序列扩频 窄带干扰 FFT 重叠变换

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基于负荷数据频域特征和LSTM网络的类别不平衡负荷典型用电模式提取方法 被引量：18

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作者 唐子卓 刘洋 +1 位作者 许立雄 郭久亿 《电力建设》 北大核心 2020年第8期17-24,共8页

现有用户用电模式提取技术主要基于负荷数据时域特征提取,无法准确分辨时域上欧式距离接近但频域上波动特性差异较大的负荷数据,且对类别不平衡负荷数据的分类准确率较低。为解决上述问题,文章首先通过基于样本支持向量的过采样方法(sup... 现有用户用电模式提取技术主要基于负荷数据时域特征提取,无法准确分辨时域上欧式距离接近但频域上波动特性差异较大的负荷数据,且对类别不平衡负荷数据的分类准确率较低。为解决上述问题,文章首先通过基于样本支持向量的过采样方法(support vector machines-synthetic minority over-sampling technique,SVM-SMOTE)对存在类别不平衡问题的负荷数据进行处理;然后,通过极大重叠离散小波变换(maximal overlap discrete wavelet transform,MODWT)对负荷数据进行分解,并将分解后的尺度系数和细节系数组成频域的特征矩阵;最后将频域特征矩阵输入深度长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络进行负荷分类并通过求取各个类别质心来获取典型用电模式。实验结果表明,该方法具有良好的类别不平衡数据处理能力和负荷分类效果。 展开更多

关键词 深度学习 类别不平衡 极大重叠离散小波变换(MODWT) 负荷分类 长短期记忆神经网络(LSTM)

原文传递

基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类 被引量：17

4

作者 谢善益 肖斐 +1 位作者 艾芊 周刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-86,共7页

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实... 为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。通过应用于现场实测扰动数据表明,所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 电能质量 极大重叠离散小波变换 并行隐马尔科夫模型 分类识别

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基于交叉重叠差分变换关联性分析的配电网故障选线 被引量：16

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作者 束洪春 李一凡 +1 位作者 田鑫萃 方毅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期137-144,176,145-151,共10页

线缆混合线路的谐振接地系统的自由振荡频率一般在300～3 000Hz之间,且故障初期,配电网暂态信息丰富,交叉重叠差分(SOD)变换能反映零序电流的暂态特征,因而提出基于SOD变换关联性分析的单相接地故障选线方法。结合零序电压梯度和作为选... 线缆混合线路的谐振接地系统的自由振荡频率一般在300～3 000Hz之间,且故障初期,配电网暂态信息丰富,交叉重叠差分(SOD)变换能反映零序电流的暂态特征,因而提出基于SOD变换关联性分析的单相接地故障选线方法。结合零序电压梯度和作为选线的启动,提高了选线的灵敏性及快速性。通过小波变换提取出暂态零序电流0～2.5kHz频带的信息,并对其作SOD变换。经SOD变换后,增大了健全线路之间的相似性以及健全线路与故障线路之间的差异,故对SOD变换的结果进行关联性分析。通过关联性分析形成故障线路判别矩阵,若故障线路判别矩阵中全为"1"则为母线故障,否则判别矩阵中"-1"所对应的线路即为故障馈线。仿真表明,该方法有效性几乎不受故障的初始角度、过渡电阻和故障位置的影响,选线结果准确、可靠。 展开更多

关键词 谐振接地系统 单相接地故障 交叉重叠差分变换 零序电压梯度和 故障选线

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基于交叉重叠差分变换的MMC-HVDC线路故障识别方法 被引量：14

6

作者 束洪春 代月 +2 位作者 安娜 田鑫萃 王广雪 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期203-214,226,共13页

在基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电系统中,高效可靠地识别线路故障是系统安全经济运行的重要保证之一。为快速可靠识别线路故障,提出一种基于交叉重叠差分(SOD)变换的区内外故障识别方法。首先分析MMC等效阻抗模型形成的物... 在基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电系统中,高效可靠地识别线路故障是系统安全经济运行的重要保证之一。为快速可靠识别线路故障,提出一种基于交叉重叠差分(SOD)变换的区内外故障识别方法。首先分析MMC等效阻抗模型形成的物理边界对高频分量的衰减作用,当线路发生内部故障时,其故障电压起始变化陡峭、幅值大、长时窗时域波形有振荡;当线路发生外部故障时,其故障电压起始变化平缓、幅值小。其次利用交叉重叠差分对故障电压和故障电流进行变换,变换后的电压和电流信号相乘得到SP,定义K为SP绝对值的最大值,根据K值判断区内外故障。在PSCAD/EMTDC上搭建MMC-HVDC系统仿真模型,仿真结果表明,该方法能可靠准确地识别区内外故障,速动性好,具有较强的耐过渡电阻能力和适用性。 展开更多

关键词 高压直流输电 模块化多电平换流器 物理边界 交叉重叠差分变换 故障特性分 析 故障识别

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基于深度置信网络的电能质量扰动事件分类 被引量：9

7

作者 王玥 肖斐 +2 位作者 艾芊 张宇帆 李昭昱 《供用电》 2019年第1期40-45,53,共7页

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和深度置信网络(DBN)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种可靠的电能质量暂态事件检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取暂态事件的起止... 为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和深度置信网络(DBN)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种可靠的电能质量暂态事件检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取暂态事件的起止时刻。接着提取暂态事件的电压谐波成分并组成特征向量。然后用DBN分类器对扰动信号进行分类识别,DBN方法比常用的分类方法具有更高的分类准确率和更短的训练时间。通过应用于现场实测扰动数据表明:所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,在少样本情况下具有优越的分类性能。 展开更多

关键词 电能质量 极大重叠离散小波变换 深度置信网络 分类识别

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从颈部多帧图像序列获取脉搏波信号 被引量：3

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作者 陶嘉庆 项华中 郑刚 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期317-322,共6页

脉搏波是表征人体生理状况的重要指标,基于成像式的非接触式脉搏波检测技术在医疗健康领域具有重要的研究意义。鉴于目前非接触式获取脉搏波的方法存在波形细节丢失的缺点,提出一种利用近红外光源照明,多帧连续照相颈动脉搏动来获取脉... 脉搏波是表征人体生理状况的重要指标,基于成像式的非接触式脉搏波检测技术在医疗健康领域具有重要的研究意义。鉴于目前非接触式获取脉搏波的方法存在波形细节丢失的缺点,提出一种利用近红外光源照明,多帧连续照相颈动脉搏动来获取脉搏波信号的方法。实验中,在波长为850nm的光源照明环境下,由工业级近红外相机远距离拍摄颈动脉搏动引起的表皮振动。选取感兴趣区域后提取到原始脉搏波信号,进而利用极大重叠离散小波变化对信号进行滤波处理,最终得到保留细节特征的脉搏波。对不同受试者的测量结果显示,方法获得的波形可以观察到主波、潮波及重搏波等特征,对于非接触式获取脉搏波具有重要的参考价值。 展开更多

关键词 近红外 非接触 脉搏波 极大重叠离散小波变换 特征点

原文传递

煤矿直流微电网设备线损故障测试方法

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作者 李瑞龙 《通信电源技术》 2023年第21期94-96,100,共4页

针对现有矿山直流微电网设备线损测试故障识别准确率和分类准确率较低等问题,提出一种煤矿直流微电网设备线损故障测试方法。采用最大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT)法提取煤矿直流微电网设备线... 针对现有矿山直流微电网设备线损测试故障识别准确率和分类准确率较低等问题,提出一种煤矿直流微电网设备线损故障测试方法。采用最大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT)法提取煤矿直流微电网设备线损故障特征,并联合反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)构建GA-BP神经网络,提高BPNN的全局寻优能力。对训练后的GA-BP神经网络模型进行优化,以测试煤矿直流微电网设备线损故障情况。实验结果表明,所提方法的故障识别准确率和分类准确率较高。 展开更多

关键词 煤矿直流微电网 线损故障测试 最大重叠离散小波变换(MODWT) 反向传播神经网络(BPNN) 自适应遗传算法(AGA)

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一种VC-1中over lapped transform功能的硬件实现

10

作者 焦虎 周开伦 林涛 《大众科技》 2012年第10期22-23,共2页

为了消弱块效应,VC-1协议中要求在环路滤波之前进行平滑处理。文章综合考虑面积和性能两个方面,设计了一种overlapped transform的硬件实现。

关键词 VC-1 overlapped transform SOC

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基于Simulink的直接序列扩频通信系统仿真研究 被引量：1

11

作者 王家明 於维程 +2 位作者 何勇 王炜 孙晨 《信息与电脑》 2021年第15期201-204,共4页

本文详细阐述了扩频通信系统中快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)重叠变换干扰抑制、数字匹配滤波器捕获算法、延迟锁相环跟踪算法以及Costas环载波同步的基本原理和仿真模型,并通过Simulink工具对直接序列扩频通信各阶段波... 本文详细阐述了扩频通信系统中快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)重叠变换干扰抑制、数字匹配滤波器捕获算法、延迟锁相环跟踪算法以及Costas环载波同步的基本原理和仿真模型,并通过Simulink工具对直接序列扩频通信各阶段波形和频谱变化进行了仿真验证。结果表明此仿真模型不仅能够抑制窄带干扰信号、完成伪码的快速捕获跟踪和载波的精确同步,实现基带信号的复原,还可为直接序列扩频通信的开发应用提供理论支撑和仿真验证,加快其工程化应用进程。 展开更多

关键词 直接序列扩频 FFT重叠变换干扰抑制 数字匹配滤波器 延迟锁相环跟踪 SIMULINK

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基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测 被引量：17

12

作者 陈亚玲 赵智杰 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期339-345,共7页

采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24h季节项,以实... 采用最大重叠小波分解与重构方法,将影响O3小时浓度的不同时间尺度的物化过程分离出来,以提高序列的光滑性.同时,选择合适的传统时间序列模型(如ARIMA模型等)来描述不同过程的序列特征,并分别拟合预报.最后,在建模中引入24h季节项,以实现提前24h一次性预测未来1d的O3逐时浓度.结果表明,预报的平均相对误差为12.92%,平均绝对误差和均方根误差分别为10.04μg·m-3和13.98μg·m-3,预报值与实测值的相关系数和匹配指数分别为0.96和0.98.随着预测期的延长,预报误差仍处于可接受范围内.该方法同样适用于每日最大O3小时浓度预报,研究结果为发布天气预报式的空气质量预报提供了新思路,便于公众规划出行并减少大气污染暴露. 展开更多

关键词 最大重叠小波变换 自回归滑动平均法(ARIMA) 臭氧小时浓度 多步预测

原文传递

基于先验知识的移动通信话务量预测 被引量：13

13

作者 彭宇 雷苗 +3 位作者 郭嘉 彭喜元 于江 陈强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页

本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解... 本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型. 展开更多

关键词 移动通信 话务量预测 极大重叠离散小波变换 先验知识

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基于MODWT和ANN的微电网故障诊断 被引量：7

14

作者 杨茁蓬 高彦杰 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2022年第2期19-22,共4页

近年来,微电网的故障诊断研究变得越来越重要,因为它可以确保微电网安全稳定运行。基于此背景提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和人工神经网络(ANN)的微电网故障诊断方法。首先利用MODWT对采集到的电流信号进行故障检测,判断... 近年来,微电网的故障诊断研究变得越来越重要,因为它可以确保微电网安全稳定运行。基于此背景提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和人工神经网络(ANN)的微电网故障诊断方法。首先利用MODWT对采集到的电流信号进行故障检测,判断是否发生故障;再利用MODWT对故障电流进行特征提取,得到相应的特征向量;随后使用ANN得到故障分类结果。结果表明,该方法可以准确的检测到故障发生时刻。此外,和其他几种智能故障分类方法相比,具有更好的故障分类精度。 展开更多

关键词 微电网 故障诊断 极大重叠离散小波变换

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地缘政治风险是中国原油期货市场的驱动因素吗?——基于小波多分辨的非参数分位数因果检验方法 被引量：2

15

作者 杨坤 魏宇 +1 位作者 李守伟 何建敏 《中国管理科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期51-62,共12页

地缘政治突发事件对于原油市场的重要影响早已得到广泛认可,但尚未有直接证据表明地缘政治风险是我国原油期货市场的驱动因素。引入基于新闻报道的地缘政治风险(geopolitical risk,GPR)指数,使用极大重叠离散小波变换与非参数分位数因... 地缘政治突发事件对于原油市场的重要影响早已得到广泛认可,但尚未有直接证据表明地缘政治风险是我国原油期货市场的驱动因素。引入基于新闻报道的地缘政治风险(geopolitical risk,GPR)指数,使用极大重叠离散小波变换与非参数分位数因果检验方法,详细讨论了不同时间尺度与原油条件分布下,地缘政治风险对我国原油期货收益与波动的非线性影响。在此基础上,利用上海原油期货5分钟高频交易数据计算7类原油日内波动,进一步分析地缘政治风险对原油高频价格动态的作用。研究发现:(1)地缘政治风险在频域视角下对我国原油期货收益具有显著影响,而原油价波动同时在时频域范围内对地缘政治风险变化表现出明显的响应。(2)地缘政治风险对我国原油期货已实现波动率和3类跳跃性波动均具备可预测性。(3)地缘政治风险对原油期货市场的影响具有明显的非对称特征,具体而言,对于原油收益的冲击更多地表现在极端分位点,并且对于原油收益和波动的长期影响均大于短期冲击。 展开更多

关键词 原油期货市场 地缘政治风险 非参数分位数因果检验 极大重叠离散小波变换 日内波动

原文传递

基于多数据源融合的电网故障判别与告警技术研究

16

作者 朱轶伦 俞一峰 +3 位作者 虞明智 杜晟炜 姚高 许杰 《电气自动化》 2024年第2期32-35,39,共5页

针对国家电网故障判别误差率较高的问题,设计一种基于多数据源融合的电网故障判别与告警方案。利用最大离散小波变换技术和长短期记忆网络算法结合的方法提高电网故障判别与告警能力;利用最大重叠离散小波变换技术具有的扩充冗余自成正... 针对国家电网故障判别误差率较高的问题,设计一种基于多数据源融合的电网故障判别与告警方案。利用最大离散小波变换技术和长短期记忆网络算法结合的方法提高电网故障判别与告警能力;利用最大重叠离散小波变换技术具有的扩充冗余自成正交特性对故障类型进行划分;将长短期记忆网络算法由单向进程转为双向网络,避免了反馈传输过程中的网络层无法得到合适的偏导数等梯度消失情况。试验结果表明,通过所提算法进行数据质量核查的准确度高达九成以上,表明所提研究系统对解决提升故障判别准确度的提升具有较强的实用性、优越性。 展开更多

关键词 故障判别 最大重叠离散小波变换技术 长短期记忆网络算法 类型划分 双向网络

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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 被引量：1

17

作者 杨翠茹 彭向阳 余欣 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期619-624,共6页

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... 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5.439 dB、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。 展开更多

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

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股指期货套期保值率的小波分析方法 被引量：4

18

作者 王欣 刘彦初 方兆本 《预测》 CSSCI 北大核心 2009年第6期60-64,75,共6页

本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加... 本文运用极大交迭离散小波变换对新加坡新华富时A50股指期货合约原始数据进行逐尺度分解,在不同时间尺度下以半方差最小化为套期保值目标对最优套期保值率进行估计,并与最小小波方差套期保值率进行比较。实证结果表明随着时间刻度的增加,期现货收益率间的相关性及套期保值率均相应递增;以半方差作为套期保值目标可以使套期保值组合获得更好的超额收益性质,并且随着套期保值期限长度的增加,超额收益性质的相对表现更为优良。 展开更多

关键词 套期保值率 股指期货 极大交迭离散小波变换 半方差 小波方差

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基于MODWT变换的海洋重力观测航行数据滤波方法 被引量：4

19

作者 孙鹤泉 金绍华 张宇 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期426-430,共5页

厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航... 厄特弗斯效应是动态海洋重力测量的主要误差来源,厄特弗斯改正精度与航速和航向角精度密切相关。本文从最大重叠离散小波变换系数的分布特性入手,利用改进的定量化Lipschitz条件来确定观测曲线的正则性,提出了一种海洋重力观测中含噪航行数据的滤波方法,该方法在抑制噪声干扰的同时能够很好地保留测量信号的局部特征。本文提供了两组海洋重力测量中航速和航向角数据的处理结果,充分验证了本文方法的可靠性与有效性。 展开更多

关键词 海洋重力测量 最大重叠离散小波变换 厄特弗斯改正 LIPSCHITZ条件

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基于MODWT的运动想象脑电信号识别 被引量：3

20

作者 李东明 王典洪 +3 位作者 严军 王永涛 宋麦玲 余蓓蓓 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期161-167,共7页

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系... 对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 极大重叠小波变换 能量曲线 模式分类 电机转向控制

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