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《西北工业大学》 2003年
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多尺度自回归随机模型及其实现

沈皓  
【摘要】: 1989年美国麻省理工学院A.Willsky教授、法国数学与控制理论专家A.Benvenisse教授等提出了多尺度自回归随机过程(Mulsiscale Ausogressive process,简称MAR)的概念,首次给出了定义在同态树上的时间序列模型。这一奠基性研究工作不仅拓宽了时间序列自身的研究内容和范围,也为模式识别、结构辨识、图象处理及计算机视觉等学科提供了新的数学工具。 MAR的模型实现问题是人们关注的焦点,本文也就该问题展开了一些讨论,主要工作如下: 1) 论证了MAR模型的Markov性,介绍了内联MAR模型的基本性质及其模型实现算法,给出了关于内联MAR模型描述能力的一个充分条件; 2) 首次提出了一种借助小波建立MAR模型的新方法及相应的小波-多尺度自回归随机模型; 3) 深入分析了小波-多尺度自回归随机模型的结构特征及其描述能力并讨论了它在高阶分形Brown运动研究中的一些应用; 4) 阐明了借助小波实现MAR模型的优越性和不足之处,并进一步探讨了该方法的改进方式及应用前景。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:O211.62

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 周雪梅;基于多尺度估计理论的组合导航系统研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 崔培玲;王桂增;潘泉;;一类动态多尺度系统融合估计算法的分析[J];控制理论与应用;2007年01期
2 崔培玲;王桂增;潘泉;;基于M带小波的动态多尺度系统融合估计[J];自动化学报;2007年01期
3 崔培玲,潘泉,张磊,张洪才;基于Haar小波的一类动态多尺度系统最优估计算法[J];西北工业大学学报;2004年02期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 句彦伟;几类多尺度非线性随机模型与SAR图像Bootstrap分割研究[D];西北工业大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 蒲爱香;基于动态多尺度的火箭飞行数据模糊Kalman融合[D];重庆大学;2009年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙红岩,毛士艺;推广的多传感器数据的分层融合算法[J];北京航空航天大学学报;1996年01期
2 胡文龙,毛士艺;弱信噪比条件下的多传感器最优数据互联[J];北京航空航天大学学报;1996年05期
3 程向红,万德钧,房建成;船用捷联惯导系统在系泊状态下的快速初始对准方法[J];船舶工程;1997年06期
4 胡战虎,李言俊;一种改进的小波包变换多尺度滤波[J];电光与控制;1999年03期
5 何友,彭应宁,陆大;多目标多传感器模糊双门限航迹相关算法[J];电子学报;1998年03期
6 胡文龙,毛士艺;基于数据融合的多传感器系统有源特征抑制[J];电子学报;1998年03期
7 郑容,文成林,施晨鸣,张洪才;多分辨多模型机动目标跟踪[J];电子学报;1998年12期
8 何兵,毛士艺,张有为,李少洪;不同类型传感器的分层融合算法研究[J];电子学报;2000年06期
9 文成林;多传感器单模型动态系统多尺度数据融合[J];电子学报;2001年03期
10 文成林,金锋,周东华;单传感器单模型动态系统多尺度分解与估计新算法[J];电子学报;2002年06期
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2 余波;四元数值函数的小波变换及多尺度分析[D];南京师范大学;2003年
3 姚三;小波变换与Kalman滤波在信号处理中的联合应用[D];武汉理工大学;2003年
4 闫莉萍;多尺度数据融合状态估计算法研究[D];河南大学;2003年
5 胡健闻;多尺度估计理论在工程表面评价中的应用研究[D];武汉理工大学;2003年
6 赵昆;动态多尺度系统投影算子及非线形滤波器设计[D];西北工业大学;2004年
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8 任彦;多传感器信息融合技术研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
9 崔华;小波分析及其在信号处理中的应用[D];西安电子科技大学;2005年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 何昆鹏;MEMS惯性器件参数辨识及系统误差补偿技术[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 任孝平;汽车状态软测量和车载组合导航系统故障检测技术研究[D];中南大学;2012年
3 谭平;智能车辆的惯性传感器故障诊断研究[D];中南大学;2012年
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4 张广来;基于信息融合技术的电弧炉终点预报方法的研究[D];长春工业大学;2011年
5 王子健;基于多尺度预测的电弧炉输入能量优化方法的研究[D];长春工业大学;2011年
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