导读:本文包含了采样理论论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:信号,认知,信息,计量学,理论,频带,阈值。
采样理论论文文献综述写法
张海鹏[1]（2019）在《基于采样理论的机器学习方法研究》一文中研究指出采样理论是多个学科的基础理论。通过采样方法,不仅可以获得精确推断不可行条件下的近似解,还可以基于采样方法,加速计算。大数据场景下,采样方法得到更加广泛的应用。数据不平衡问题是机器学习领域的经典问题,基于数据层面的解决思路包括数据过采样和欠采样方法。数据驱动的模型在面临真实场景下的问题时,会遇到更多的数据不平衡问题。本文的主要研究工作如下:研究数据不平衡问题对机器学习中分类模型评估指标的影响,借助可视化手段,通过实验证明分析数据不平衡问题会对模型学习带来负面作用。针对从数据层面解决数据不平衡学习问题的两种思路,过采样方法和欠采样方法,分别从理论分析和对比实验角度证明采样方法的有效性,为后续研究工作打下理论和实验基础。已经有相关研究将演化思想引入采样算法中,并结合Lévy分布提出了自适应的采样算法,本文改进了基于Lévy分布的演化采样算法,通过增加该分布α值的选择,使得候选样本的选取不会局限于极端情况,从而实现更加高效地选择。理论分析和实验表明,改进算法在收敛速率和精度上优于基于高斯分布,柯西分布,对称指数分布的演化采样算法和其他自适应的演化采样算法。针对不平衡数据集上的采样问题,在深入分析基于Lévy分布的过采样方法的基础上,认为样本比例生成函数的选择并不一定必须是Lévy分布,因此提出基于高斯分布和分段分布的数据过采样方法。其核心思想是通过构造类Lévy分布的样本比例生成函数,使得从边界样本合成的新样本密度最大,靠近多数类的样本合成的新样本密度次之,靠近少数类的样本合成的新样本密度最小。因此,该算法可以达到增强分类边界的同时减小噪声生成的目的。通过在多个数据集上的实验,表明所提算法的有效性。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
姜莉莉,李华昌,汤淑芳[2]（2019）在《世界采样大会的由来与Pierre Gy采样理论的发展》一文中研究指出简单介绍了世界采样大会的由来与Pierre Gy采样理论的产生与发展。重点阐述了Pierre Gy公式和采样理论的涵义与应用,以及化学计量学对采样理论发展的推动和促进作用。同时,采样理论的发展也推动了过程分析技术的应用以及各类先进采样、制样和混样设备的研制和应用。中国作为全球最大的大宗商品进口国和消费国,对采样理论和实践应用有着迫切的需求,将第九届世界采样与混样大会引入中国,必将促进和提升我国采样理论的研究和实践水平,使其更好地为我国大宗商品交易和检验检测市场服务。(本文来源于《中国无机分析化学》期刊2019年01期）
李琪[3]（2018）在《基于采样理论的小波神经网络在天线辐射建模中的研究》一文中研究指出天线辐射模型是天线性能测试、故障诊断的必要条件和基础,对于天线的设计、维护以及性能保障,具有十分重要的意义。然而,在外场复杂环境下,神经网络等传统建模方法极易受噪声影响而陷入局部最优、发生过拟合,因此往往很难得到精度较高的天线辐射模型,这大大影响了在外场环境下天线维护和故障诊断的效率。为解决上述问题,本文围绕强干扰条件下天线辐射场的在线建模展开研究,提出将基于采样原理的小波神经网络应用于天线辐射建模,使得神经网络的逼近能力和抗干扰得到明显改善。为此,本文完成了以下工作:(1)从频带方向入手,分别研究了小波神经网络和天线辐射函数的频带特性,在理论上得到二者的函数表达式都具有带通特性。进而论证了采用小波神经网络进行天线辐射建模的可行性。(2)将采样理论引入小波神经网络。在外场复杂环境下,训练数据不仅含有大量噪声,且往往分布稀疏、不均匀,使得神经网络的逼近能力大大降低。为解决此问题,本文将采样理论引入小波神经网络中,同时结合小波神经网络的频带有限特性,提出一种基于采样理论的小波神经网络算法,使得小波神经网络的逼近能力得到明显的改善。(3)重新设置了小波神经网络的参数。本文基于新的小波神经网络算法,重新设置了小波神经网络的输入层权值、输出层权值及隐含层节点数。同时,在理论上论证了基于该算法的小波神经网络具有良好的逼近能力和正则性,以及相当于低通滤波器的强滤波能力。(4)为验证本文的研究成果,本文分别在弱噪声和强噪声环境下做了小波神经网络和基于正则化技术的RBF神经网络的建模仿真实验。实验仿真结果表明,本文提出的建模方法能有效实现阵列天线辐射场的快速在线建模。相比于基于正则化技术的RBF神经网络,本文的方法更能有效滤除噪声干扰,避免小波神经网络发生过拟合,并对噪声的变化具有鲁棒性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-01）
张硕[4]（2017）在《随机场局部平均采样理论及其在波浪监测中的应用研究》一文中研究指出本文旨在将随机过程局部平均采样的相关理论推广到带有一般权函数的随机场局部平均采样理论,其应用是将基于随机过程的海浪理论推广至基于随机场的海浪理论,进一步对海浪监测中现有的有效波高反演算法进行优化和改进,最终得到更高的反演效率和逼近精度.1948年Shannon将采样定理引入信息领域以来,无论在理论上还是在应用上,采样定理都受到了数学家和信息处理专家的密切关注.其中关于随机信号的局部平均采样将采样定理的研究推至新研究阶段.另一方面,随着随机场理论在各个领域中的应用日益广泛和深入,客观需要在理论上将局部平均采样和随机场相结合,建立带有一般权函数的随机场局部平均采样模型.1992年Gr¨ochenig综合前人成果,针对有限带宽确定性信号的不规则采样问题建立了新数学模型,即利用一列连续权函数对确定性信号取局部平均,并用其成功恢复了原始信号.随后国外学者Aldroubi,Butzer和Lei以及国内的Sun,Zhou,Song分别利用局部平均采样得到了一系列有关确定性信号的逼近和重构结果.在此基础上,2006年Song引入了随机信号的局部平均采样和重构.在随机过程应用领域,上世纪50年代初,充分成长的海浪开始被看作宽平稳过程,通过随机过程理论分析海浪在各种情况下运动的统计特征.但确切地说,海浪是依赖于空间和时间变量的随机信号,用随机场表征更合理.而且,目前经典的X波段雷达测波算法在实验方法上始终没有脱离Young等人的3-D FFT,也未能突破理论上的框架,当然,更没有意识到和明确提出雷达信号采样属于随机场局部平均采样.本文结合前人的研究工作,将随机信号的局部平均采样理论推广到随机场的局部平均采样理论,建立了海浪运动的随机场局部平均采样模型,改进了有效波高反演算法,工作的创新性和重要性为四点:1、针对有限带宽齐次随机场建立了一般权函数的局部平均采样模型,并讨论了齐次随机场由其局部平均采样逼近时产生的均方意义下的明确误差上界估计;2、利用一般权函数的局部平均,证明了有限带宽齐次随机场局部平均采样可以以概率1收敛于原始信号;3、利用一般权函数的局部平均,给出了有限带宽非齐次随机场由其局部平均采样逼近时产生的均方意义下的明确误差上界估计;4、建立海浪运动的随机场局部平均采样模型,对随机海浪的运动做出了新刻画,利用旋转正交函数分析直接从X波段雷达图像中反演有效波高,通过建立多项式回归模型,提高了大数据提取有效波高的反演效率以及和浮标测量波高之间的逼近精度.(本文来源于《天津大学》期刊2017-05-01）
李秋生,叶丽华[5]（2017）在《带通信号采样理论中的若干问题研究》一文中研究指出带通信号采样定理在实际应用中还存在若干问题需要明晰,如不混迭采样频率的范围和最优采样频率选择问题、对边缘频率分量非零的带通信号的采样适应性问题、对正弦类信号采样的适应性问题等。针对这些问题,该文从理论上进行了详细的分析和讨论。分析表明,带通信号的采样频率存在一个优化的选择范围,且对于某一确定的带通信号,存在一个最优的采样频率,该范围和最优采样频率均由信号的最高和最低频率成分以及信号带宽所确定;当带通信号的边缘频率分量非零时,采用两倍的信号带宽对其进行采样时将发生频谱混迭,且若在边缘频率处存在冲激函数,采样之后的信号将无法重建原信号。(本文来源于《井冈山大学学报(自然科学版)》期刊2017年02期）
王晓书[6]（2016）在《基于信息采样理论的个体认知偏见机制研究》一文中研究指出个体信息认知处理与偏见形成是社会心理学、营销说服学、管理和决策科学等领域的基础性问题。Simon早在50多年前提出,理解个体认知决策需要从两个方向出发,一个是分析个体使用的启发式规则,另一个是研究环境提供给个体的信息结构。之后的大量心理学研究都集中关注前一个方面,即个体进行判断所运用的启发式规则,而少有研究从信息偏差的角度研究个体认知偏见。本研究通过对个体信息认知处理、信息扭曲与认知偏见以及信息采样等相关理论的梳理和总结,构建了关于个体认知的“信息采样”框架,该框架包含了私有信息、相关决策任务刺激、社会信息叁个信息要素,将造成个体认知偏见的原因归纳为信息不对称和信息显着性差异两个方面,并在此基础上分别进行了实证研究。经实证研究得到以下结论：(1)信息不对称条件下,“能够获得更多反馈信息”的选择在初期更受决策者青睐,而最终个体往往高估“更容易获得相关反馈信息”的选择；(2)与个体已有态度或情感一致的信息具有较强的“情感显着性”,在短时间内出现的一系列信息中后出现的信息具有较强的“时间显着性”,显着性较高的信息对个体认知形成影响较大,从而导致偏见的产生。相关结论对于互联网信息传播、营销与说服、产品推广等具有一定启示意义。(本文来源于《南京理工大学》期刊2016-03-01）
聂睿,黄鹏,房瑾[7]（2015）在《基于压缩采样理论的DEM压缩与重建方法》一文中研究指出不断增长的地形数据量对存储和传输要求也越来越高。数字高程模型(DEM)作为应用最为广泛的地形数据,它的数据压缩就显得尤为重要。本文提出一了种将矢量量化(VQ)和算术编码(AC)与压缩采样相结合的DEM压缩与重建方法。与传统压缩采样相比较,本文利用一些技术改进了重建性能。仿真实验结果表明,与SPHIT算法相比较,本文提出的方法实现了更高压缩比的压缩和高峰值信噪比的重构。(本文来源于《中国科技信息》期刊2015年Z4期）
孙伟朝[8]（2015）在《基于MWC的亚奈奎斯特采样理论和应用技术研究》一文中研究指出随着电子技术的发展,各种类型的辐射源越来越多,信号环境越来越复杂,频率分布范围越来越广,需要监视的信号带宽也越来越大。对于传统的奈奎斯特采样方法而言,高采样率和大数据量已成为制约非合作宽带信号采样和处理的主要因素。过高的采样率以及过大的数据量给现有的模数转换器(Analog Digital Converter,ADC)、数字处理器(Digital Signal Processor,DSP)和存储器等设备提出了巨大的挑战。基于压缩感知的亚奈奎斯特采样技术是近年来信号采样和处理领域中一个新兴的重要研究课题,能够利用宽带信号在频域或其它变换域的稀疏性,以远低于奈奎斯特速率的采样频率,实现对宽带信号的采样和无失真重构。而其中的调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)对硬件、信号模型的匹配度等的要求不高,在亚奈奎斯特采样技术中表现出了巨大的优势,受到了国内外学者的广泛关注。目前,对MWC采样技术的研究尚处于起步阶段,主要集中在非理想因素对性能的影响及解决措施、MWC的改进结构、感知和重构关键技术的进一步完善和应用研究等四个方面。但是,在这些研究中还存在着问题和不足,有待于进一步深入研究。本文针对MWC技术在上述四个方面存在的问题和不足,分别深入研究了单通道MWC结构的功率谱感知和重构、宽带信号特定频段的选择性采样、宽带频谱中突发信号等非时间连续信号的采样和重构以及宽带频谱快速感知。主要研究内容概括如下:1.针对MWC结构复杂的问题,研究了基于单通道MWC结构的功率谱感知与重构技术。首先,设计出了单通道MWC亚奈奎斯特采样结构,该结构设计简单,可用现有硬件实现,并且降低了系统的总采样率。然后,研究了单通道MWC采样过程,根据广义平稳信号的功率谱不随时间的变化而变化的特性,把宽带信号的功率谱与单通道MWC观测值的傅里叶变换建立了联系,构建出了欠定稀疏观测方程。最后,通过求观测方程的唯一最稀疏解,完成功率谱感知和重构。相比于基于MWC的频谱感知方法,所需的硬件设计复杂度更低。仿真结果验证了该结构的功率谱感知和重构方法的有效性。2.针对宽带频谱中存在非感兴趣频段信号的干扰问题,研究了两种宽带信号特定频段选择性采样的方法。一方面,从采样后处理的角度考虑,提出了基于正交投影的选择性采样方法。利用正交投影的思想构造一个线性选择矩阵,作用于MWC的亚奈奎斯特采样值,剔除非感兴趣频段信息,同时保证能够从处理后的观测样点中无失真重构特定频段内的信号。该方法简单易行,只需在MWC后增加对采样点的数字处理。另一方面,从模拟前端设计考虑,提出了基于周期波形设计的选择性采样方法。该方法在符号周期序列波形的基础上,根据特定频段信息重新设计了周期波形,使其具有频段选择性增强或抑制功能,从而实现宽带稀疏信号的选择性亚奈奎斯特采样。仿真实验验证了两种选择性采样方法的有效性。3.针对低信噪比条件下突发信号等非时间连续信号的感知重构性能不理想问题,研究了一种稀疏度自适应的信号个数、支撑集和基带信号波形联合估计的算法。首先,该方法充分利用信号的频域稀疏性,实现各频段波形的功率和基带波形的联合估计,再根据各频段波形的功率大小估计信号个数和支撑集。然后,根据前后观测周期内的各频段功率的变化情况和对应基带时域波形的能量统计特征检测突发信号。相比于原MWC重构的方法,该方法克服了要求事先已知频带个数的不足,并能够适应支撑集随时间变化的情况。仿真实验结果表明该方法提高了突发信号等非连续时间信号的波形恢复精度,并能适应更低的信噪比。4.针对现有感知算法计算量大的问题,研究了基于多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)思想的宽带频谱快速感知方法。首先将MWC的频谱感知问题转化为求多观测向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型的唯一稀疏解问题,并将MUSIC思想引入到MMV的求解问题中。然后针对MUSIC算法在MMV求解问题中的不足,通过引入一个调整因子改进了MUSIC算法,抑制了MUSIC谱中的噪声,同时增强了信号处的谱值,提高了感知的性能。最后在计算量上与基于OMP的感知方法进行了定量的比较分析,证明了该方法不仅计算量小而且计算量不随着信号数则增加而增加。仿真实验结果验证了该方法能够更快速有效地完成频谱感知。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-10-01）
刘晓曦,樊勇兵,王磊[9]（2015）在《基于“降采样理论”的广播节目播出自动检测比对系统》一文中研究指出自动检测比对系统,可以实时对音频信号从播控、传输到发射全程进行监控检测,并将已发射的节目信号同送往发射台的节目信号进行自动比对,如果播出和接收的信号不同,系统发出声光报警,立即切换到正确的信号,有效地防范了发生错播、插播的几率,提高了安全播出的保障能力。降采样算法减少了数据的采集和处理,节约存储空间,运算速度快,比对结果精准。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2015年03期）
王本锋,陈小宏,李景叶,张华[10]（2015）在《POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建》一文中研究指出由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型对二维地震数据重建结果及收敛速度的影响,采用改进的指数阈值模型(q=0.5)和改进的Jitter欠采样方法在频率域对每一有效频率切片进行二维重建,最终实现叁维地震数据重建,并有效地提高了计算效率。在迭代过程中,定义了新的误差函数公式,从而在保证重建质量的同时有效地结束迭代,再次提高了计算效率。模拟数据分析和实际数据处理结果均验证了方法的有效性。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2015年01期）
采样理论论文开题报告范文
（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：
简单介绍了世界采样大会的由来与Pierre Gy采样理论的产生与发展。重点阐述了Pierre Gy公式和采样理论的涵义与应用,以及化学计量学对采样理论发展的推动和促进作用。同时,采样理论的发展也推动了过程分析技术的应用以及各类先进采样、制样和混样设备的研制和应用。中国作为全球最大的大宗商品进口国和消费国,对采样理论和实践应用有着迫切的需求,将第九届世界采样与混样大会引入中国,必将促进和提升我国采样理论的研究和实践水平,使其更好地为我国大宗商品交易和检验检测市场服务。
（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。
采样理论论文参考文献
[1].张海鹏.基于采样理论的机器学习方法研究[D].江南大学.2019
[2].姜莉莉,李华昌,汤淑芳.世界采样大会的由来与PierreGy采样理论的发展[J].中国无机分析化学.2019
[3].李琪.基于采样理论的小波神经网络在天线辐射建模中的研究[D].电子科技大学.2018
[4].张硕.随机场局部平均采样理论及其在波浪监测中的应用研究[D].天津大学.2017
[5].李秋生,叶丽华.带通信号采样理论中的若干问题研究[J].井冈山大学学报(自然科学版).2017
[6].王晓书.基于信息采样理论的个体认知偏见机制研究[D].南京理工大学.2016
[7].聂睿,黄鹏,房瑾.基于压缩采样理论的DEM压缩与重建方法[J].中国科技信息.2015
[8].孙伟朝.基于MWC的亚奈奎斯特采样理论和应用技术研究[D].国防科学技术大学.2015
[9].刘晓曦,樊勇兵,王磊.基于“降采样理论”的广播节目播出自动检测比对系统[J].广播与电视技术.2015
[10].王本锋,陈小宏,李景叶,张华.POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建[J].石油地球物理勘探.2015