导读:本文包含了随机级联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:级联,信号,稳态,微弱,序列,系统,轮廓。
随机级联论文文献综述
赵凤,梁静[1]（2019）在《一种混合级联混沌的伪随机序列生成方法》一文中研究指出针对单混沌系统的参数空间较小及计算机有限精度限制问题,提出了一种混合级联混沌的伪随机序列生成方法.该方法利用混沌数值二进制序列的汉明重量控制选择不同的级联混沌映射进行迭代产生伪随机序列,然后再对其转换成二进制序列.生成的序列通过仿真表明其具有良好的密码学特性.(本文来源于《洛阳师范学院学报》期刊2019年08期）
张刚,杨玉蕾,张天骐[2]（2019）在《Levy噪声下自适应级联叁稳随机共振系统研究》一文中研究指出在Levy噪声驱动下,以级联叁稳态随机共振为模型,首先研究了不同特征参数、对称参数条件下输入信噪比随噪声强度D的变化;然后以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标,针对高、低频信号级联叁稳随机共振现象进行了研究;最后将其应用到轴承故障检测中。研究表明,通过自适应算法选取最优参数a、b和c,可诱导级联叁稳系统发生随机共振,从而实现对目标信号的检测。结果表明,特征参数越大,输入信噪比达到稳定状态需要的噪声强度越大,而对称参数几乎没有影响;选取相同的系统参数a=0. 5、b=0. 5、c=0. 8时,级联叁稳系统的检测效果要比单级叁稳系统有更好的随机共振输出,在小参数信号检测中,单级输出平均信噪比增益为25. 46 d B,第2级输出平均信噪比增益为28. 38 d B。此外,在轴承故障检测中级联叁稳系统也显示出更好的检测效果。此系统对于微弱信号的检测具有重要的研究意义也有着良好发展前景。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年04期）
丁琳,杨泉,Ishimwe,Bahati,Parfait,Thierry[3]（2018）在《边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响》一文中研究指出针对复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题,考虑节点权重和边的方向,通过扩展经典的全局介数方法定义节点负载,提出了新的随机网络级联故障模型.应用叁种边方向确定策略,在具有单向边和双向边的随机网络上探讨了级联故障行为,分析了全局负载分布机制下定向边对网络抵制级联攻击鲁棒性的影响.仿真结果表明,对于随机网络,所使用的边定向方法均可以使得网络更加鲁棒.但是,不同的边方向确定策略和单向边比例对随机网络抵制级联故障鲁棒性的优化效果影响不大.(本文来源于《南华大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
陆兵,顾苏杭[4]（2019）在《基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法》一文中研究指出在运动目标检测与跟踪的过程中,实际环境下的目标旋转、目标遮挡以及光照变化等因素时常出现,而目标检测与跟踪的性能对这些复杂环境因素极为敏感,甚至易导致目标跟踪丢失。为了提高复杂环境下运动目标跟踪的鲁棒性和稳定性,提出一种基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法。该算法首先在保留目标关键信息的ASIFT特征中级联目标轮廓信息作为正样本,训练正样本生成随机森林分类后续序列图像特征;在此基础上将CamShift算法确定的目标搜索窗口中的非目标特征作为负样本,训练负样本并更新随机森林以改善特征分类性能;最后通过对正负样本特征加权计算目标搜索窗口质心以改善跟踪性能。实验结果表明,该算法能够在光照突变、遮挡以及目标旋转等复杂环境下有效地实现运动目标跟踪。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年05期）
马超,刘亚淑,骆功宁,王宽全[5]（2019）在《基于级联随机森林与活动轮廓的3D MR图像分割》一文中研究指出针对医学磁共振(Magnetic resonance, MR)图像叁维分割中随机森林(Random forest, RF)方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型(Active contour model, ACM)不能自动分割发生信号混迭的组织结构的问题,提出了一种整合了级联随机森林与活动轮廓模型的磁共振图像叁维分割方法.该方法首先从多模态磁共振体数据中提取图像多尺度局部鲁棒统计信息,以此驱动级联随机森林对磁共振图像进行迭代的体素分类,从而获得对组织结构的初步分割结果,进一步将此结果作为初始轮廓与形状先验,整合进一个尺度可调的活动轮廓模型中,将独立的体素分类转化为轮廓曲线演化,最终得到具有几何约束的精确分割结果.在公开数据集上的实验结果表明,本文的自动化分割方法在分割精度和鲁棒性等方面,相比其他同类方法具有较大的性能提升.(本文来源于《自动化学报》期刊2019年05期）
张刚,高俊鹏,李红威[6]（2018）在《级联叁稳态随机共振的特性研究及应用》一文中研究指出针对强噪声环境下存在的微弱信号检测困难的问题,以级联叁稳态随机共振系统为研究对象,利用信噪比增益和特征频率的频谱峰值作为判断指标,对叁稳态随机共振的特性进行分析。仿真结果验证了通过调节级联叁稳态随机共振系统的相关参数,能够获得比单级叁稳态随机共振系统更好的随机共振输出特性。此外,针对弱信号在实际的齿轮故障诊断中难以提取的问题,提出级联叁稳态随机共振齿轮故障的诊断方法。结果表明,该方法可以有效提取齿轮故障的微弱特征,进而实现齿轮的早期故障诊断,具有广泛的工程应用前景。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年09期）
王爱珍,胡姣,韩航程[7]（2018）在《基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法》一文中研究指出在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪(SNR)比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换(FFT)谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年07期）
闫大芹[8]（2018）在《基于级联随机共振对2DPSK信号传输误码率的研究》一文中研究指出本文就强噪声背景下,数字信号接收端误码率较高的问题,分别在只存在加性噪声以及加性和乘性噪声同时存在时提出了一种基于级联随机共振理论降低二进制差分相移键控信号(简记为:2DPSK)传输误码率的新方法。首先理论推导了在两种噪声背景下的2DPSK信号通过非线性系统的稳态误码率,并利用MATLAB中的Simulink模块库建立了仿真模型。将2DPSK信号随机共振系统与传统2DPSK信号相干解调系统进行对比,仿真实验结果表明当只有加性噪声时,在接收端增加一个非线性接收器后,输出的2DPSK信号的时域波形相较于传统模型有明显的周期性,单级随机共振系统输出信号的频谱峰值是传统模型的4.77倍。且输入信噪比在-15dB至5dB时,单级双稳随机共振系统模型输出误码率相较于传统模型输出误码率有很大幅度的下降,其中在-7dB时,误码率可下降86.15%。2DPSK信号通过级联双稳随机共振系统输出误码率较单级双稳随机共振系统输出误码率又可下降约17.88%。当乘性和加性高斯白噪声共同存在时,乘性噪声与加性噪声共同作用的系统输出误码率低于只有加性噪声的系统。在参数a1取值为0.2-0.6范围时,乘性和加性噪声共同激励的2DPSK级联随机共振系统的输出误码率较只有加性噪声时2DPSK级联随机共振系统的输出误码率降低约50.5%。通过模拟仿真并与传统方法比较发现,级联随机共振在小信噪比下的作用效果明显,预示着可能的潜在应用。(本文来源于《天津工业大学》期刊2018-01-20）
张刚,李红威[9]（2018）在《小波-EMD和随机共振级联微弱信号检测》一文中研究指出针对低信噪比下微弱信号检测困难问题,提出了一种叁级级联微弱信号联合检测系统;首先将含噪信号通过小波阈值降噪,然后将降噪后的信号进行经验模态分解(EMD),利用信噪比定位模态法选取信噪比较高模态分量,对选取的模态进行合成使其待测特征得到突出;最后将其送入欠阻尼叁稳态系统,使用果蝇智能参数寻优算法将稳态系统达到最佳随机共振状态,便于检测结果精确可靠。经过单频小信号及混频大信号仿真分析和滚动轴承内外圈故障诊断表明,该系统能够使-30 dB左右微弱信号的信噪比至少增加20 dB,扩大了微弱信号的检测范围,提高了检测的有效性。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年01期）
郝静,杜太行,江春冬,陈通海[10]（2017）在《调参级联随机共振系统加强策略》一文中研究指出为了更好地实现微弱信号的检测,提高输出信号的信噪比,提出叁级级联随机共振加强系统.研究阻尼系数和系统形状参数对级联系统发生随机共振现象的影响,通过分别调节每级主控参数(阻尼系数、跃迁宽度和跃迁阈值),使得级联随机共振系统的输出性能明显优于传统方法,证实了选取合适的系统参数,能够实现大参数微弱信号的检测;有针对性地对参数进行设置,可以控制系统输出,提高输出信噪比.仿真数据与实际应用表明,该方法简单可行,根据需求设置参数能够实现强噪声背景下微弱信号的检测.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2017年10期）
随机级联论文开题报告
（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：
在Levy噪声驱动下,以级联叁稳态随机共振为模型,首先研究了不同特征参数、对称参数条件下输入信噪比随噪声强度D的变化;然后以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标,针对高、低频信号级联叁稳随机共振现象进行了研究;最后将其应用到轴承故障检测中。研究表明,通过自适应算法选取最优参数a、b和c,可诱导级联叁稳系统发生随机共振,从而实现对目标信号的检测。结果表明,特征参数越大,输入信噪比达到稳定状态需要的噪声强度越大,而对称参数几乎没有影响;选取相同的系统参数a=0. 5、b=0. 5、c=0. 8时,级联叁稳系统的检测效果要比单级叁稳系统有更好的随机共振输出,在小参数信号检测中,单级输出平均信噪比增益为25. 46 d B,第2级输出平均信噪比增益为28. 38 d B。此外,在轴承故障检测中级联叁稳系统也显示出更好的检测效果。此系统对于微弱信号的检测具有重要的研究意义也有着良好发展前景。
（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。
随机级联论文参考文献
[1].赵凤,梁静.一种混合级联混沌的伪随机序列生成方法[J].洛阳师范学院学报.2019
[2].张刚,杨玉蕾,张天骐.Levy噪声下自适应级联叁稳随机共振系统研究[J].电子测量与仪器学报.2019
[3].丁琳,杨泉,Ishimwe,Bahati,Parfait,Thierry.边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响[J].南华大学学报(自然科学版).2018
[4].陆兵,顾苏杭.基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法[J].计算机技术与发展.2019
[5].马超,刘亚淑,骆功宁,王宽全.基于级联随机森林与活动轮廓的3DMR图像分割[J].自动化学报.2019
[6].张刚,高俊鹏,李红威.级联叁稳态随机共振的特性研究及应用[J].计算机科学.2018
[7].王爱珍,胡姣,韩航程.基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法[J].计算机应用.2018
[8].闫大芹.基于级联随机共振对2DPSK信号传输误码率的研究[D].天津工业大学.2018
[9].张刚,李红威.小波-EMD和随机共振级联微弱信号检测[J].电子测量与仪器学报.2018
[10].郝静,杜太行,江春冬,陈通海.调参级联随机共振系统加强策略[J].浙江大学学报(工学版).2017
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