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为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。 相似文献
944.
针对战时装备维修保障资源调度面临维修保障资源需求量不确定、调度时间不确定、调度路径可靠性不确定的问题,通过引入三角模糊数,将不确定信息量化,构建了以维修保障资源调度时间最短、维修保障资源调度路径可靠性最高和维修保障资源调度成本最小为目标的多目标调度模型,并给出了确定各目标相对重要度的方法,然后通过极大极小法将多目标模型转换为单目标模型,并结合LINGO软件对模型进行求解得出维修保障资源的最优调度方案。最后,引入算例进行了分析计算,结果证明了该模型的有效性,对于战时开展装备维修保障资源调度具有一定参考价值。 相似文献
945.
在原精密三点法的基础上,对插值方法进行了改进,对随机误差采用了相应的数据处理方法,使得分离结果更加接近真实值,并有效地去除了随机误差的影响,得到了采样值加密的曲线,文中给出了改进的精密三点法的算法和流程图。从仿真和实验结果来看,该方法是具有可行性和可靠性的。 相似文献
946.
本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Bayes数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。 相似文献
947.
主要研究了乘法分解弹塑性在大变形有限元程序中的实现.首先建立了纠正的拉格朗日描述下的平衡方程.并导出了其一致线性化形式,然后以中间构形弹性对数应变张量及与其功共轭的应力张量为共轭应力应变度量代入平衡方程对其进行简化与对称化处理以形成便于程序实现的Jaco-bian矩阵.采用所建立的有限元公式对圆柱形试件的单向拉伸过程进行了数值模似. 相似文献
948.
949.
950.