导读:本文包含了局部统计量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:局部,分布式,分解,高阶,模型,图像,经验。
局部统计量论文文献综述
彭炜文,吴奇宝,郑云海,张国灿,林涌艺[1]（2018）在《一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法》一文中研究指出电力变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。本文在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混迭的白噪声成分;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。(本文来源于《福建省电机工程学会2018年学术年会获奖论文集》期刊2018-10-30）
彭炜文,田慕琴,宋建成,温敏敏,朱晶晶[2]（2016）在《一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法》一文中研究指出矿用干式变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。文中在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混迭的白噪声成份;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。(本文来源于《高压电器》期刊2016年05期）
张汉元,田学民,邓晓刚,蔡连芳[3]（2015）在《局部全局统计量模式分析方法及其在过程故障识别方面的应用（英文）》一文中研究指出Traditional principal component analysis(PCA) is a second-order method and lacks the ability to provide higherorder representations for data variables.Recently,a statistics pattern analysis(SPA) framework has been incorporated into PCA model to make full use of various statistics of data variables effectively.However,these methods omit the local information,which is also important for process monitoring and fault diagnosis.In this paper,a local and global statistics pattern analysis(LGSPA) method,which integrates SPA framework and locality preserving projections within the PCA,is proposed to utilize various statistics and preserve both local and global information in the observed data.For the purpose of fault detection,two monitoring indices are constructed based on the LGSPA model.In order to identify fault variables,an improved reconstruction based contribution(IRBC)plot based on LGSPA model is proposed to locate fault variables.The RBC of various statistics of original process variables to the monitoring indices is calculated with the proposed RBC method.Based on the calculated RBC of process variables' statistics,a new contribution of process variables is built to locate fault variables.The simulation results on a simple six-variable system and a continuous stirred tank reactor system demonstrate that the proposed fault diagnosis method can effectively detect fault and distinguish the fault variables from normal variables.(本文来源于《Chinese Journal of Chemical Engineering》期刊2015年11期）
陈一祥,秦昆,冯霞[4]（2014）在《一种使用局部空间统计量的高分辨率影像显着结构提取方法》一文中研究指出使用叁个局部空间统计量(局部Moran’s I、局部Geary’s C和Getis)来建模影像的空间依赖性,提出了一种简单有效的获取影像显着结构的方法。该方法通过对空间依赖强度特征图像进行3D阈值化来获取影像的同质区或边缘结构,实验结果表明了这叁个局部空间统计量在建模影像空间依赖性和获取显着结构方面的性能差异。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2014年05期）
聂斌,张军军[5]（2014）在《基于T~2统计量的Phase Ⅰ线性轮廓局部变化变点识别方法》一文中研究指出研究Phase Ⅰ线性轮廓的局部数据发生变化时的变点识别问题。通过分割轮廓,将各段轮廓特征值视为多元变量,结合T2统计量设计变点识别方法。仿真性能比较研究的结果表明当线性轮廓的斜率或截距出现局部变化时,新方法的变点识别能力优于现有方法。因此本方法是一种有效识别线性轮廓局部变点的Phase Ⅰ分析工具。(本文来源于《系统工程》期刊2014年01期）
王洋,左平[6]（2013）在《一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型》一文中研究指出提出一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型.该模型针对射频场所引起的磁共振图像灰度值不均匀问题,将在Rician噪声模型下的最大后验估计与全变差正则化模型相结合,在模型中引入了瞬时变化系数.根据Euler-Lagrange方程,给出了模型的解及方程解的离散形式.数值实验验证了所提算法的有效性.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2013年02期）
魏玺章,黎湘[7]（2010）在《基于局部检测统计量的分布式CFAR检测理论研究》一文中研究指出本文系统研究了融合中心接收局部检测统计量的分布式CFAR检测技术。在假设局部检测器背景杂波功率水平相同以及不同传感器测试单元之间服从独立同分布的前提下,首先推导了局部采用单元平均(CA)检测器时融合中心的检测概率与虚警概率的解析表达式,在此基础上利用Laplace变换的频域微分性质,将其推广到局部采用其它检测器,获得了普适性的融合方法,可适用于局部采用任意数量、形式的均值(ML)类和有序统计量(OS)类CFAR检测器时的情形,避免了传统的融合中心采用MOS类方法时所需要的局部信杂比相同的假设,实验结果表明了算法的有效性。(本文来源于《信号处理》期刊2010年08期）
葛琦,张建伟,陈允杰[8]（2009）在《基于自适应局部统计量的CV模型》一文中研究指出针对传统CV模型的分割结果易受初始曲线位置影响的问题,将传统模型与测地线模型有机结合,提出一种基于自适应局部统计量的全局优化CV模型,通过极小化能量泛函对图像进行分割,避免了收敛于局部极小的问题,采用边缘函数进行边界检测,能够较好地分割对比度较低的边界。仿真实验结果表明,与传统模型相比,该CV模型具有更高的分割精度。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年16期）
冶建华,马明,刘华,马刚[9]（2008）在《失效率局部成比例的伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较》一文中研究指出在独立情形下伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较基础上,给出了随机变量以一般随机序局部大于和局部依序列条件递增的概念.讨论失效率函数局部成比例这种非独立条件下的伽玛分布和威布尔分布的顺序统计量的随机比较,得出当形状参数不变、尺度参数占优条件下二元最小顺序统计量的随机关系.此外,基于这种情形,得出威布尔分布顺序统计量是局部依序列条件递增的.(本文来源于《西北民族大学学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
刘向阳,彭应宁,关键[10]（2006）在《两种基于局部广义符号统计量的融合准则》一文中研究指出为提高基于二元局部判决的分布式广义符号检测器的检测性能,研究了基于广义符号统计量的分布式检测,提出了直接求和与删除求和两种融合准则。在W e ibu ll杂波和Sw erlingII目标下,直接求和融合具有比某参数化的分布式恒虚警检测更好的检测性能,并能达到集中式广义符号检测相同的性能。某些传感器信杂比极低时,采用删除求和融合能获得比直接求和融合更好的检测性能。给出了在多雷达分布式检测中应用各种融合准则的方法。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2006年07期）
局部统计量论文开题报告
（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：
矿用干式变压器绝缘的劣化总是伴随着一定的局部放电,测量局部放电信号的真实性直接影响到变压器绝缘性能评估的准确性。文中在集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)的基础上,结合高阶统计量原理,提出了一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法。首先利用EEMD方法分解得到各阶经验模态分量(IMF);然后通过IMF各分量峭度的计算,结合Bootstrap方法检测并滤除高斯分布的IMF分量;对剩余IMF分量进行自适应阈值处理,去除混迭的白噪声成份;最后将处理结果重构回原信号。分别以仿真信号和实际PD信号为例,证明了该方法的有效性。
（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。
局部统计量论文参考文献
[1].彭炜文,吴奇宝,郑云海,张国灿,林涌艺.一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法[C].福建省电机工程学会2018年学术年会获奖论文集.2018
[2].彭炜文,田慕琴,宋建成,温敏敏,朱晶晶.一种基于EEMD和高阶统计量的局部放电白噪声抑制方法[J].高压电器.2016
[3].张汉元,田学民,邓晓刚,蔡连芳.局部全局统计量模式分析方法及其在过程故障识别方面的应用（英文）[J].ChineseJournalofChemicalEngineering.2015
[4].陈一祥,秦昆,冯霞.一种使用局部空间统计量的高分辨率影像显着结构提取方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2014
[5].聂斌,张军军.基于T~2统计量的PhaseⅠ线性轮廓局部变化变点识别方法[J].系统工程.2014
[6].王洋,左平.一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型[J].吉林大学学报(理学版).2013
[7].魏玺章,黎湘.基于局部检测统计量的分布式CFAR检测理论研究[J].信号处理.2010
[8].葛琦,张建伟,陈允杰.基于自适应局部统计量的CV模型[J].计算机工程.2009
[9].冶建华,马明,刘华,马刚.失效率局部成比例的伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较[J].西北民族大学学报(自然科学版).2008
[10].刘向阳,彭应宁,关键.两种基于局部广义符号统计量的融合准则[J].清华大学学报(自然科学版).2006