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  1. 非等间隔加权G(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

  2. 文中针对建筑物沉降监测数据量少、贫信息和非等时距等特点,引入单位时间差系数,将非等时距序列转化成等时距序列,建立非等间隔G(1,1)预测模型,依据监测数据对模型的贡献大小,引入权重矩阵以提高模型的预测精度。实践表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型的预测精度更高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-03
    • 文件大小:745472
    • 提供者:weixin_38752628
  1. 阵列信号处理试题及答案_国科大.pdf

  2. 本资源是国科大阵列信号处理课程考试的一套题,附有当时考生的个人完整答案总结在误差(协方差矩阵估计精度受样本数目的限制),会影响波束形成器的性能。随着 快拍数增加,波束形成器性能逐渐趋向于 波束形戊器。数据样本中不存在期 望信号时,要保证波束输出比最优情况下损失在以内,样本快拍数大约需 要大于2M。数据样本中期望信号越大,波束形成器的性能下降约严重。 如下图所示,假设M=2 泼束形成器加权向量为 WMVDR=a924,主要考虑以 下几种情况:只有空间白噪声时,Rx=1 波束形成器蜕化为常规波東形成
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-08
    • 文件大小:586752
    • 提供者:cxk207017