导读:本文包含了非高斯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:高斯,声源,噪声,谐振子,高阶,小波,波束。
非高斯论文文献综述
李春祥,裴杨从琪,殷潇[1]（2019）在《基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测》一文中研究指出运用经验模态分解(EMD)将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合(LSSVM),运用粒子群算法(PSO)对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2019年10期）
范文亮[2]（2019）在《平稳非高斯激励下线性结构响应统计量的高阶虚拟激励法》一文中研究指出相比于经典随机振动理论的日益成熟,尤其是虚拟激励法的提出所引起的效率提升,非高斯激励下的结构随机振动分析仍具有相当大的挑战性。为此,文章针对平稳非高斯激励下线性结构响应的高阶统计量展开研究,力图发展切实可行的高效分析方法。首先,基于振型迭加法,推导多自由度线性结构响应的高阶矩的解析表达式,并经由Fourier变换获得高阶矩谱的解答,即完全高次组合方法。其次,借鉴常规虚拟激励法的思路,提出适用于高阶矩谱分析的高阶虚拟激励法,而传统的虚拟激励法则是建议方法的一个特例。对比分析可以发现:高阶虚拟激励法不仅具有计算方案选择上的多样性,在计算效率方面更具有显着的优势。(本文来源于《土木工程学报》期刊2019年10期）
宋国丽,郭新毅,马力[3]（2019）在《确定峰度非高斯海洋环境噪声模型研究》一文中研究指出针对非高斯海洋环境噪声仿真问题,利用对衰减正弦信号均匀采样方法,产生了具有特定谱特性同时具有特定峰度值的非高斯海洋环境噪声序列。在理论仿真条件下,通过对低峰度值和高峰度值的分别讨论发现,当峰度值高于3.0时总可以仿真得到较好的结果,而当峰度值低于3.0时,需通过降采样或降阶的方法解决不能仿真的问题。4种海上试验条件下的仿真结果表明,在安静环境、单一航船干扰环境、气枪声源干扰环境以及冲击性干扰环境下,都可以产生与目标谱特性、统计特性几乎相同的非高斯海洋环境噪声序列。(本文来源于《声学学报》期刊2019年05期）
幸晓凤,孙永丽,王智聪[4]（2019）在《基于非高斯参数研究不同成分的Cu-Zr合金动力学不均匀性》一文中研究指出利用分子动力学模拟技术,模拟了3种不同成分Cu-Zr合金的玻璃转变过程,利用不同温度下非高斯参数的变化来表示成分变化对Cu-Zr合金体系的动力学不均匀性的影响。经研究发现,叁种不同成分的Cu-Zr合金的非高斯参数在β弛豫阶段与时间满足幂律函数,同时低温下非高斯参数峰值α_(max)随温度的变化符合Arrhenius函数,高温下偏离Arrhenius函数,而且两函数中的参数数值接近。结果表明,Cu-Zr合金成分变化对非高斯参数影响很小,即Cu-Zr合金体系的动力学不均匀性受成分变化的影响较小。(本文来源于《太原理工大学学报》期刊2019年05期）
张欢,叶炜,周维东,胡利云[5]（2019）在《基于催化式KLM型干涉实现非高斯量子态的制备及非经典性研究》一文中研究指出作为一种常见的量子资源,非高斯量子态在连续变量量子信息处理中发挥着重要作用.本文考虑单模压缩态作为输入态,通过Knill-Laflamme-Milburn(KLM)型SU(3)干涉操作后,实现一种新型非高斯量子态的制备.利用Wigner函数的相空间分布,研究发现,通过调控输入态的压缩参数和KLM模型中叁个光束分离器的反射率,可以实现非高斯态的高探测概率以及获得高非经典特性.特别是,在大压缩参数和低反射率区域中,所制备非高斯态的Wigner函数呈现出明显的负部体积特征.这些研究为实现长距离量子安全通信提供了理论指导.(本文来源于《聊城大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
杨喆,朱大鹏,高全福[6]（2019）在《一种非高斯随机振动过程数值模拟方法》一文中研究指出目的考虑真实随机振动的非高斯特性,提出一种根据已知信息生成与其相符的非高斯随机振动过程的数值模拟方法。方法基于均值、方差、偏斜度、峭度及功率谱密度函数(或自相关函数)等约束条件,对非高斯随机振动进行模拟。根据功率谱获取非高斯过程的自相关矩阵;通过Hermite多项式的正交性质和多项式混沌展开方法推导出的公式,构造满足标准正态分布随机过程的协方差矩阵,并对其进行谱分解和主成分分析;最后,利用Karhunen-Loeve展开和多项式混沌展开来表示所模拟的非高斯振动过程。结果随着采样点个数的增加,实测数据与模拟数据之间的误差越来越小,该方法具有较好的模拟精度。结论应用多项式混沌展开、Karhunen-Loeve展开以及蒙特卡洛等方法,可生成非高斯随机振动过程,并得到准确有效的各项统计参数模拟值。(本文来源于《包装工程》期刊2019年15期）
赵向志,周平[7]（2019）在《基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用》一文中研究指出本文针对高炉炼铁过程铁水硅含量的预测提出了一种新的建模方法即基于建模误差概率密度函数(PDF)形状优化的数据驱动建模方法,因为建模误差内部包含有一定的随机性及不确定性,所以建模误差可以看作为一个随机变量,通过引入概率密度函数(PDF)对建模误差进行描述能够全面的刻画建模误差内部包含的随机信息,本文只针对干扰为非高斯干扰过程通过小波神经网络(WNN)建模,采用梯度下降方法优化WNN模型参数集,使得最终建模误差PDF逼近目标PDF,将所提方法应用在高炉炼铁过程铁水硅含量预测中,验证了其有效性和实用性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
张金芳,吴迪,黄俊雄,田若璇[8]（2019）在《非高斯随机分布控制系统性能评估》一文中研究指出针对非高斯系统系统性能评估问题,该文提出一种基于最小熵准则的分布估计算法来评估存在非高斯扰动的控制系统性能评估的方法。该方法将递推最小二乘法辨识结果作为分布估计算法的初始种群并且将最小误差熵引入系统参数辨识的准则函数,解决了传统辨识准则大多针对高斯系统,或者对先验知识的依赖无法得到满足,或者不具有适应性的问题;在分布估计算法的迭代过程中,产生的最优种群与新种群交叉,增加了种群多样性,提高了算法的收敛速度。在计算熵值时采用了有理熵,解决了Shannon熵不满足"一致性"的问题。通过对标准测试函数的寻优以及对存在不同噪声干扰的单回路反馈控制系统情况下的辨识,并将辨识结果用于系统性能评估,结果表明了该算法的有效性。而后又提出另一种评估该类系统的方法,结果表明两种评价指标方法有着相似的变化趋势。同时提出的评估指标也可以作为控制系统建模精度的定量指标。(本文来源于《第叁十八届中国控制会议论文集（7）》期刊2019-07-27）
梁楠,张伟,安浩平[9]（2019）在《非高斯白噪环境下基于空时波束形成算法》一文中研究指出传统空域滤波是以高斯白噪为模型设计的,但实际应用环境往往是非高斯白噪声,导致传统方法产生误差。本文提出了非高斯白噪环境下空时波束形成的改进算法。首先给出了四阵元均匀圆阵高阶累积量去冗余方法,通过虚拟阵元准确估计干扰信号功率谱,根据干扰信号波达方向构造出空时二维导向矢量矩阵。利用QR分解构建干扰空时二维导向矢量的阻塞矩阵,对阻塞矩阵线性组合以期望信号空时二维导向矢量为约束,最后利用最小二乘法求解空时滤波权值。该算法可以加深传统算法形成零陷深度,使干扰抑制在非高斯白噪环境下有效进行。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年07期）
郭永峰,魏芳,袭蓓,谭建国[10]（2019）在《非高斯噪声和正弦周期力激励的阻尼谐振子系统的信息熵》一文中研究指出阻尼谐振子广泛应用于固体理论、量子场论、量子力学和量子光学等不同的研究领域.信息熵在研究随机系统的动力学特性方面扮演着非常重要的角色.本文对非高斯噪声和正弦周期力激励的阻尼谐振子系统的信息熵变化率进行研究.首先通过路径积分近似,把非高斯噪声近似转化为高斯色噪声,得到了系统的Fokker-Planck方程,然后利用线性变换的方法简化了系统的Fokker-Planck方程,并结合Shannon信息熵的定义和Schwartz不等式原理得出了阻尼谐振子系统的信息熵变化率上界的表达式,最后分析了非高斯噪声和系统各参数对熵变化率上界的影响.(本文来源于《工程数学学报》期刊2019年03期）
非高斯论文开题报告
（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：
相比于经典随机振动理论的日益成熟,尤其是虚拟激励法的提出所引起的效率提升,非高斯激励下的结构随机振动分析仍具有相当大的挑战性。为此,文章针对平稳非高斯激励下线性结构响应的高阶统计量展开研究,力图发展切实可行的高效分析方法。首先,基于振型迭加法,推导多自由度线性结构响应的高阶矩的解析表达式,并经由Fourier变换获得高阶矩谱的解答,即完全高次组合方法。其次,借鉴常规虚拟激励法的思路,提出适用于高阶矩谱分析的高阶虚拟激励法,而传统的虚拟激励法则是建议方法的一个特例。对比分析可以发现:高阶虚拟激励法不仅具有计算方案选择上的多样性,在计算效率方面更具有显着的优势。
（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。
非高斯论文参考文献
[1].李春祥,裴杨从琪,殷潇.基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测[J].上海交通大学学报.2019
[2].范文亮.平稳非高斯激励下线性结构响应统计量的高阶虚拟激励法[J].土木工程学报.2019
[3].宋国丽,郭新毅,马力.确定峰度非高斯海洋环境噪声模型研究[J].声学学报.2019
[4].幸晓凤,孙永丽,王智聪.基于非高斯参数研究不同成分的Cu-Zr合金动力学不均匀性[J].太原理工大学学报.2019
[5].张欢,叶炜,周维东,胡利云.基于催化式KLM型干涉实现非高斯量子态的制备及非经典性研究[J].聊城大学学报(自然科学版).2019
[6].杨喆,朱大鹏,高全福.一种非高斯随机振动过程数值模拟方法[J].包装工程.2019
[7].赵向志,周平.基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[8].张金芳,吴迪,黄俊雄,田若璇.非高斯随机分布控制系统性能评估[C].第叁十八届中国控制会议论文集（7）.2019
[9].梁楠,张伟,安浩平.非高斯白噪环境下基于空时波束形成算法[J].中国电子科学研究院学报.2019
[10].郭永峰,魏芳,袭蓓,谭建国.非高斯噪声和正弦周期力激励的阻尼谐振子系统的信息熵[J].工程数学学报.2019
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