第一主成分论文_李海央

导读:本文包含了第一主成分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:成分,组合,灰度,水印,经济增长,奇异,睡眠。

第一主成分论文文献综述

李海央[1](2018)在《消费信贷政策与经济增长质量——基于第一主成分合成指数和FAVAR模型的实证》一文中研究指出测算消费信贷政策与经济增长的关系单单从"量"的维度进行有失偏颇,在考量经济增长"质"与"量"的全面特性的基础上,探寻消费信贷政策与经济增长质量耦合关系中的作用效力更具系统性。文章从作用机理出发构建测度经济增长质量的评价指标体系,采用第一主成分分析法并以协方差矩阵作为输入,确定各基本指标的系数与特征根,测算各基本指标权重以求得各评价维度指数,并以同样方法求得总体层面上经济增长质量指数,进一步以FAVAR模型测算消费信贷政策对所求指数的作用效力。实证分析结果认为:中国经济增长质量、经济增长过程协调性、经济增长过程持续性和经济增长结果质量呈稳步上升态势,经济增长方式质量逐步下降,经济增长过程稳定性基本平稳;消费信贷政策对经济增长质量、经济增长方式质量、经济增长过程协调性、经济增长过程持续性和经济增长结果质量呈现不同程度的正向影响,对经济增长稳定性呈负向影响。(本文来源于《重庆大学学报(社会科学版)》期刊2018年03期)

彭振,韦明,郭建平,肖蒙,王迎雪[2](2014)在《基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法研究》一文中研究指出目的:脑电信号含多种噪声和伪迹,信噪比较低,特征提取前必须进行复杂的预处理,严重影响睡眠分期的速度。鉴于此,本文提出一种基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法,该方法抗噪性能较强,可省去预处理过程,减少计算量,提高睡眠分期的效率。方法:对未经过预处理的睡眠脑电进行奇异系统分析,研究奇异谱曲线,提取奇异值第一主成分,探索其随睡眠状态变化的规律。并通过支持向量机利用奇异值第一主成分对睡眠分期。结果:奇异值第一主成分不仅能表征脑电信号主体,而且可以抑制噪声、降低维数。随着睡眠的深入,奇异值第一主成分的值逐渐增大,但在REM期处于S1期和S2期之间。经MIT-BIH睡眠数据库中5例同导联位置的脑电数据测试(仅1导脑电数据),睡眠脑电分期的准确率达到86.4%。结论:在未对脑电信号进行预处理的情况下,提取的睡眠脑电的奇异值第一主成分能有效表征睡眠状态,是一种有效的睡眠分期依据。本文运用提出的方法仅采用1导脑电数据,就能得到较为满意的睡眠分期结果。该方法有较强的分类性能,且抗噪能力强,不需要对脑电作复杂的预处理,计算量小,方法简单,很大程度上提高了睡眠分期的效率。(本文来源于《现代生物医学进展》期刊2014年07期)

付剑晶,王珂[3](2012)在《基于第一主成分方向稳定性的图像零水印》一文中研究指出针对灰度值攻击如亮度值的绝对修改、对比度改变、参数直方图均衡化,以及组合攻击破坏数字图像水印,利用第一主成分向量方向的稳定性,提出了一种适应性很强的零水印方法,解决了水印的不可见性与鲁棒性的矛盾。首先分析了第一主成分方向的稳定性,接着通过实验测试它在空域与变换域的表现。在此基础上对输入图像执行多级DT-CWT分解,选择它的两个低频子带并分别进行分块,计算各子块的第一主成分向量;然后分别计算它们与一个秘密参考向量的夹角;最后比较两个低频子带对应子块的夹角关系抽取图像特征。此外对所提出的方案进行了安全性与鲁棒性分析。通过对6幅图像的20种单项攻击以及50种组合攻击进行实验,结果表明所提出的方案在鲁棒性、经受攻击的广泛性、实用性3方面综合性能优越。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2012年07期)

第一主成分论文开题报告

(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:

目的:脑电信号含多种噪声和伪迹,信噪比较低,特征提取前必须进行复杂的预处理,严重影响睡眠分期的速度。鉴于此,本文提出一种基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法,该方法抗噪性能较强,可省去预处理过程,减少计算量,提高睡眠分期的效率。方法:对未经过预处理的睡眠脑电进行奇异系统分析,研究奇异谱曲线,提取奇异值第一主成分,探索其随睡眠状态变化的规律。并通过支持向量机利用奇异值第一主成分对睡眠分期。结果:奇异值第一主成分不仅能表征脑电信号主体,而且可以抑制噪声、降低维数。随着睡眠的深入,奇异值第一主成分的值逐渐增大,但在REM期处于S1期和S2期之间。经MIT-BIH睡眠数据库中5例同导联位置的脑电数据测试(仅1导脑电数据),睡眠脑电分期的准确率达到86.4%。结论:在未对脑电信号进行预处理的情况下,提取的睡眠脑电的奇异值第一主成分能有效表征睡眠状态,是一种有效的睡眠分期依据。本文运用提出的方法仅采用1导脑电数据,就能得到较为满意的睡眠分期结果。该方法有较强的分类性能,且抗噪能力强,不需要对脑电作复杂的预处理,计算量小,方法简单,很大程度上提高了睡眠分期的效率。

(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。

第一主成分论文参考文献

[1].李海央.消费信贷政策与经济增长质量——基于第一主成分合成指数和FAVAR模型的实证[J].重庆大学学报(社会科学版).2018

[2].彭振,韦明,郭建平,肖蒙,王迎雪.基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法研究[J].现代生物医学进展.2014

[3].付剑晶,王珂.基于第一主成分方向稳定性的图像零水印[J].中国图象图形学报.2012

论文知识图

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