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上传时间: 2009-10-28
详细说明： 年来，高阶谱H(igher一derrsPectar一05)和神经网络引起了广泛的兴趣。在理论研究 和应用方面都取得很大的进展。我们研究高阶谱主要有下歹纽三方面的原因:提取偏离高 斯特性以外的信息;恢复信号的正确的相位信息;在时间序列分析中，检测和表征信号的 非线性特性。在时间序列分析和系统辨识中，利用神经网络的一个主要原因就是前向神 经网络逼近任意连续有界函数的能力。 本论文基于高阶谱和神经网络，在随机信号的处理方面作者作了以下几方面的工作: 我们首先提出Sims-aPi一l让改de回归神经网络，推导其学习算法，并成功 将此神经网络 用于线性和非线性系统辨识及天气预测。 在第三章，我们提出基于高阶谱的线性测试方法，该方法用来测试时间序列或未知模 型的线性和非线性特性。 对三相电机不对称故障检测和条件监视，我们提出了基于双谱的分析的新方法。 作者提出推广矩特征空间G(MF)s方法，GMFS方法能提供比传统的矩特征空间伍『S) 更多的信息，易于实现信号的辨识和分类。我们并将CM咫方法用于三相电机的故障分类 和条件监视，并取得了满意的实验结果。 提出了基于双倒谱的非最小相位系统的辨识算法，该算法独立的重建系统的最小相位 和最大相位分量，同时不需要相位解卷运算。 提出了基于三阶累积量的非最小相位系统辨识CRI巧新算法，并从理论上分析了算法 的统计特性。这个算法完全适用于AR，MA，ARM人模型。 最后，我们提出模型阶数递推算法，用于非最小相位模型的定阶。该算法是基于信号 的二阶和三阶统计特性，该算法能同时获得模型的阶数和模型的参数。 ...展开收缩
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