导读:本文包含了空间分解论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分解,空间,特征值,星系,噪声,奇异,张量。
空间分解论文文献综述
鲁川[1]（2019）在《基于差分隐私空间分解研究》一文中研究指出如今,隐私保护受到越来越多的重视,但是k-匿名、聚类等传统方法在抵御背景知识攻击时效果较差,而差分隐私一种具有严格数学基础的隐私模型,对于隐私泄露风险给出了定量的表示和证明。差分隐私在运用时,常常因为敏感度原因,需要进行一定的操作,而空间分解是一种十分有效而且常用的方法。通过对空间分解的发展分析,讨论其中存在的问题和未来发展方向。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
魏明洋,鄢社锋[2]（2019）在《基于子空间分解的阵列流形向量估计新方法》一文中研究指出实际阵列装配完成后的阵列流形向量与理论值存在偏差,这种偏差会导致阵列预设波束图的旁瓣升高、阵列高分辨算法的性能下降,严重影响阵列的实际应用。实际中先依据估计的部分实际阵列流形向量选取合适的误差模型,再根据模型得到逼近实际的阵列流形向量。现有的实际阵列流形向量估计方法有直接定义法和最小二乘法,这两种方法计算复杂度很高且估计精度随快拍数波动。对此本文给出一种新的阵列实际流形向量估计方法,它利用阵列接收数据协方差矩阵的信号子空间与阵列流形向量张成空间相同的特性来估计阵列的实际幅度相位响应,结合估计的波达方向,最后得到实际的阵列流形向量。仿真结果表明,本文所提方法比现有的两种估计方法估计精度高一倍且计算复杂度降低了一个数量级。(本文来源于《信号处理》期刊2019年09期）
邴龙基[3]（2019）在《利用空间分解光谱研究近邻星系中的反馈过程》一文中研究指出我们利用SDSS-ⅣV/MaNGA巡天的观测数据,研究了发生在近邻星系中的两类反馈过程——活动星系核反馈和恒星反馈对于星系演化的影响。我们对活动星系核反馈的研究主要关注其对宿主星系中恒星形成的影响。通过MaNGA空间分解的光谱中不同电离气体发射线流量的相对强度,我们首先测最了星系中不同区域中电离气体辐射的激发机制,利用BPT图从近5000个MaNGA星系中选择出14个中心区域存在显着活动星系核辐射,而外围星系盘上存在恒星形成的星系。这些星系均为存在显着盘结构的旋涡星系或棒旋星系。此外,针对这14个活动星系样本,我们还为它们各自选择了一批总恒星质量,星系形态以及外围恒星活动强度一致的,中心没有活跃吸积的超大质量黑洞的恒星形成星系作为研究中的控制样本。利用MaNGA获得的Hα发射线流量以及Pipe3D程序对恒星连续谱进行的简单星族拟合,我们分别在从星系中心到1.5倍有效半径范围内的5个区域测量了这14个存在活动核的星系及其控制样本中的恒星形成率和恒星质量,并比较每个活动星系在这些区域中的比恒星形成率与控制样本在同样区域中的平均比恒星形成率的差异。通过上述过程的分析,我们发现,在我们研究中的活动星系样本中,中心0.6倍有效半径内的比恒星形成率相对其控制样本的平均值整体偏低。对样本进行多次,从同样样本大小的正常恒星形成星系中,在中心0.3倍有效半径内和0.3-0.6倍有效半径内重现出与我们的活动星系样本类似或更低的中心恒星形成率的概率分别仅有0.76%和3.5%,表明活动星系样本中心的恒星形成活动相对其他物理条件类似的正常恒星形成星系在一定程度上偏低。我们认为,我们样本活动星系的中心恒星形成活动相对控制样本中的正的恒星形成星系偏弱,反映了活动星系核反馈对宿主星系中心区域的恒星形成产生了抑制作用,即活动星系核对恒星形成存在负反馈。在过去的研究中,活动星系核对宿主星系中恒星形成的负反馈被认为是并合系统以及大质量椭圆星系的演化中的重要物理过程,而我们的工作显示,活动星系核的反馈对处于缓慢演化的旋涡星系的演化同样起到了重要的调控作用。同时,我们还在MaNGA样本中发现了 1个在恒星形成率,恒星质量以及金属丰度上与高红移宇宙中的恒星形成星系相似的星暴矮星系。在对这个星系的观测数据进行的分析中,我们在其中心星暴区东南方向发现其电离气体发射线轮廓存在显着的不对称性,在蓝端的轮廓出现展宽。我们认为,这样特殊的谱线轮廓暗示星系中存在显着的高速电离气体外流。通过对发射线进行双高斯拟合,我们分解出了显着蓝移和展宽的外流气体对应的成分,并测量了外流气体的运动学特征以及空间分布。从中,我们发现,发射线中的电离气体外流成分可以延展至距离星系中心星暴区约8kpc的区域,且外流成分的线心速度可能超出了星系所处暗物质晕的逃逸速度。如经进一步观测证实,这一发现将提供类似高红移中的物理条件下恒星反馈影响矮星系演化的重要观测证据。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-10）
周柱,张茂军,周典乐[4]（2018）在《运用滑窗定阶的噪声子空间分解》一文中研究指出地面接收的导航信号易受人为干扰,用空时二维阵列处理可有效抑制接收信号中的干扰。多级维纳滤波(MWF:Multistage Weiner Filter)可用于空时二维处理以避免大矩阵特征分解,但噪声子空间估计不准。对此本文提出一种方法:首先用经典MWF粗略估计噪声子空间维数,然后运用滑窗逐步找到噪声和白噪声子空间的分界点,最后用MWF的综合部分即可算得最优权值以进行抗干扰处理。仿真证明该方法在噪声子空间估计上比传统MWF方法具有更高的区分度,并且获得更优的抗干扰效果。由此得出结论:该方法能够大幅提高噪声子空间估计的鲁棒性,增强空时二维阵的抗干扰能力。(本文来源于《信号处理》期刊2018年12期）
高煜妤,王柏娜[5]（2019）在《核张量子空间分解EEG特征提取方法研究》一文中研究指出针对共空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)对源信号和记录的脑电信号之间严格的线性模式的假设关系,充分发挥张量在多维上同时处理的优势,研究了一种核张量子空间分解EEG特征提取方法。首先生成EEG数据的张量,利用带二次等式约束的最小二乘问题解决张量分解问题,并将张量扩展到子空间,减小计算的压力,最后推广到核空间,将数据投影到高维特征空间来增强辨别能力。实验数据采用2005年BCI竞赛Ⅲ的数据集Ⅲ_3a,实验结果表明,KTSD方法能够从多类运动想象任务的EEG数据中提取相应的特征,并得到较好分类结果和运行效率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年07期）
关泽文,陈建文,鲍拯[6]（2018）在《天波雷达子空间分解类海杂波抑制方法评估》一文中研究指出构建了基于子空间分解的天波超视距雷达海杂波抑制方法统一模型,并在该模型下阐释了基于特征值分解、奇异值分解和高阶奇异值分解叁种典型方法的机理,给出了模型预设参数的选取方法,结合信杂比改善因子比较分析了叁种方法在不同数据条件下的性能,并讨论比较了实现复杂度.最后通过对实测海杂波数据的处理分析验证了叁种典型方法在存在低可探测舰船目标下的有效性和鲁棒性,试验表明:基于高阶奇异值分解的海杂波抑制方法的有效性和鲁棒性较优.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年09期）
钱小宇,葛洪伟,蔡明[7]（2019）在《基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法》一文中研究指出针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。(本文来源于《智能系统学报》期刊2019年03期）
付荣荣,侯培国,时培明,孟宗[8]（2017）在《基于子空间分解的脑电信号眼电伪迹自动去除方法研究》一文中研究指出针对脑电信号中的眼电伪迹去除问题,提出了一种基于几何子空间分解的眼电伪迹去除方法。最大噪声分量分析帮助构建几何子空间并将多维脑电信号分解成一系列分量,利用眼电分量间的高相关度,使用Spearman秩相关准则确定相关程度从细节中实现眼电伪迹分量的抽取;将处理后各个分量投影回信号空间并进行重构,于是在无需记录眼电的情况下得到去除眼电伪迹后的脑电信号。为了验证该方法的有效性,分别对自行迭加眼电伪迹的脑电信号及实际测量的脑电信号进行了研究,结合脑地形图能量分布可视化的优势,结果表明该方法能够对脑电信号进行有效降噪。(本文来源于《计量学报》期刊2017年06期）
逄玉俊,徐涛,李元,张成[9]（2017）在《基于样本空间分解的kNN分类器设计原理》一文中研究指出针对k NN分类器在海量数据集中搜索k近邻计算复杂、耗时长、存储空间大等缺点,提出以单元属性赋值为基础的分类器设计原理和实施方案.分类器将待分类点映射到其所在单元,对待识别单元内的点在其相应窗口内生成k近邻集,并按kNN准则做出类属决策或拒绝决策.对某类样本占明显优势属性单元内的点直接按该类做出类属决策;对具有与给定样本集弱关联以及任一类样本不占优势属性单元内的点和待识型单元内可拒绝决策点给出相应处理办法.同时,对提高分类速度和精度,解决单元分割问题,选定有关参数,估计错分率等进行讨论并提出相应对策.通过仿真实验,与kNN分类器对比分析,进一步证明本文方法的有效性.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2017年11期）
张峰,杨尚君,石现峰[10]（2017）在《旋转机械振动信号奇异值子空间分解滤波》一文中研究指出为了消除振动信号噪声对旋转机械状态检测和故障诊断的干扰.基于奇异值分解构建奇异值子空间法,通过构造Hankel矩阵对振动信号进行了奇异值分解.根据奇异值子空间的分布特性,将奇异值子空间分为信号奇异值子空间和噪声奇异值子空间.通过保留信号奇异值子空间,去除了噪声奇异值子空间,给出了基于奇异值分解振动信号滤波算法.结合汽轮机振动实测信号,对算法进行分析与仿真.结果表明:该算法计算量小于维纳滤波算法,保证了振动信号在线去噪处理的实时性;滤波前后振动信号线性相位特性保持不变,滤波后信号未产生相位失真.(本文来源于《西安工业大学学报》期刊2017年08期）
空间分解论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
实际阵列装配完成后的阵列流形向量与理论值存在偏差,这种偏差会导致阵列预设波束图的旁瓣升高、阵列高分辨算法的性能下降,严重影响阵列的实际应用。实际中先依据估计的部分实际阵列流形向量选取合适的误差模型,再根据模型得到逼近实际的阵列流形向量。现有的实际阵列流形向量估计方法有直接定义法和最小二乘法,这两种方法计算复杂度很高且估计精度随快拍数波动。对此本文给出一种新的阵列实际流形向量估计方法,它利用阵列接收数据协方差矩阵的信号子空间与阵列流形向量张成空间相同的特性来估计阵列的实际幅度相位响应,结合估计的波达方向,最后得到实际的阵列流形向量。仿真结果表明,本文所提方法比现有的两种估计方法估计精度高一倍且计算复杂度降低了一个数量级。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间分解论文参考文献
[1].鲁川.基于差分隐私空间分解研究[J].信息通信.2019
[2].魏明洋,鄢社锋.基于子空间分解的阵列流形向量估计新方法[J].信号处理.2019
[3].邴龙基.利用空间分解光谱研究近邻星系中的反馈过程[D].南京大学.2019
[4].周柱,张茂军,周典乐.运用滑窗定阶的噪声子空间分解[J].信号处理.2018
[5].高煜妤,王柏娜.核张量子空间分解EEG特征提取方法研究[J].计算机工程与应用.2019
[6].关泽文,陈建文,鲍拯.天波雷达子空间分解类海杂波抑制方法评估[J].华中科技大学学报(自然科学版).2018
[7].钱小宇,葛洪伟,蔡明.基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法[J].智能系统学报.2019
[8].付荣荣,侯培国,时培明,孟宗.基于子空间分解的脑电信号眼电伪迹自动去除方法研究[J].计量学报.2017
[9].逄玉俊,徐涛,李元,张成.基于样本空间分解的kNN分类器设计原理[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2017
[10].张峰,杨尚君,石现峰.旋转机械振动信号奇异值子空间分解滤波[J].西安工业大学学报.2017
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