导读:本文包含了熵谱分析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:谐波,时间,反褶积,系数,序列,分解,周期。
熵谱分析论文文献综述
武佳奇[1]（2019）在《基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法研究》一文中研究指出往复压缩机作为石油化工领域的核心机械设备,一旦发生故障,在给企业带来巨大经济损失的同时,还可能导致人员的伤亡和严重事故的发生,保证其安全稳定的运行是设备维护的重点。因此开展往复压缩机故障诊断的研究具有极大的现实意义和经济价值。近年来国内外学者对往复压缩机故障诊断的研究有较大的发展,针对往复压缩机在强噪声背景下故障特征难以提取的问题,本文以2D12型往复压缩机为研究对象,针对往复压缩机的故障诊断技术开展了一系列的研究工作。首先,在回顾对往复压缩机的故障诊断技术发展史的基础上,叙述了往复压缩机故障诊断常用的技术方法,以及各个方法存在的问题,阐述了适用于非平稳信号分解的自适应方法。其次,对ITD方法在仿真分析以及往复压缩机实测信号中出现的端点效应、过度分解和虚假分量,分析其产生的原因并提出了对应的解决方案。具体表现为:(1)摒弃了传统处理端点效应所采用的镜像延拓方法,提出了一种在信号两端进行双向延拓并设置分离区的方法,与传统方法相比,抑制端点效应的效果更佳;(2)ITD分解终止条件为残差信号是单调函数,为了满足这一条件,往往出现过度分解导致产生大量虚假分量的问题。针对这种现象,提出利用累积方差贡献率作为ITD分解终止的判定依据,提高运算速度,减少了虚假分量的产生;(3)针对ITD分解算法产生虚假分量的现象以及往复压缩机测试信号的非平稳性,提出了相关熵与分段互相关分析相结合的方法去除虚假分量,可最大程度的保留真实分量,去除虚假分量;(4)往复压缩机测试信号中存在高频噪声等干扰因素,导致ITD分解后的PRC分量出现失真的现象,提出了改进平移不变多小波相邻系数法降噪的信号预处理方法。最后,根据最大熵谱分析适用于短数据分析的优势以及气阀故障振动信号的特点,提出了基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法。实验证明,由于气阀状态的不同,所提取的气阀的特征频率也有明显差别。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-06-03）
张先辉,李新民,金小强[2]（2019）在《基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析》一文中研究指出针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%～43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。(本文来源于《航空动力学报》期刊2019年04期）
张纪珩[3]（2017）在《基于最大熵谱分析的高频交易策略研究》一文中研究指出近年来,随着我国金融改革不断深化,投资理财的需求日益高涨,网络设备以及硬件水平的不断提高,投资策略,特别是高频交易策略更是受到市场参与者以及管理者的特别关注。高频交易常常由计算机自动化控制,主要采用事件驱动的运行机制,在下单逻辑的计算上讲求时效性。从运行机制上来看,它属于连续运行型程序,以较高的速度执行交易,且多为日内短暂持仓。一般说来,高频交易仅仅存在与T+0的市场制度下,在T+1的市场内是无法开展的,而我国的股票市场采用的是T+1的交易制度。因此中国的高频交易集中于期货(中金所的股指期货或者各大商品期货交易所的商品期货)、融券交易和ETF等领域。高频交易在美国欧洲已经成为主流交易手段的交易模式,其获利模式完全不同于一般交易者的行为,其交易获利模式无视交易心理和基本面情况,往往采用计算机程序开发的方法,事先设计好交易策略,然后将其编制成计算机程序,面向交易所的应用程序接口进行下单和回报判断,由于策略的执行是根据计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等,因此相比于手动订单执行而言,程序化的高频交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面具有一系列的优势。常见的高频交易策略可以分为(1)被动做市交易策略,做市商制度在国外成熟市场中非常普遍。不同于国内实行的竞价交易制度,做市商制度借由做市商(一般为大银行机构)作为中介来实现具有原生交易需求的买卖双方的交易。在为市场提供流动性,做市商从证券的买卖差价中获利。(2)套利策略,利用短暂的定价无效性进行跨期套利,跨品种套利等;(3)方向性策略,主要包括指令占先(order anticipation),趋势引导(momentum ignition)策略和亊件驱动策略。其中趋势引导策略,根据标的价量关系,或者技术指标等信息统计的结果计算模型参数,决定开仓或者平仓的时机,是一种趋势跟踪的交易模型在短时间区间内的微观应用。可见高频交易策略的获利空间建立在快速交易信号捕捉,以及有效成交和低廉手续费的基础之上。其中针对于短线投机的趋势引导策略,在市场波动巨大,趋势良好的情况下,交易信号有效且胜率较高,但是当市场行情演变为震荡时,交易信号多为错误信号导致连续亏损,最大回撤也多产生在此阶段。可见,如果能够有效的识别出趋势,把握住趋势,同时屏蔽掉震荡的时段,则有更大的机会从中获得投机性收益。本研究根据最大熵谱估计的相关理论,采用创新性的时域数据转换为频域数据的方法来设计具有震荡和趋势识别能力的交易模型,并给出模型调优的参数估计方法。同时,在相关理论的基础上,为了验证该模型的有效性和可操作性,采用多市场多品种的历史真实数据进行回测分析,根据回测后的交易结果的特点和盈亏分布的实际情况,分析了该方法对于各种交易品种的可行性,就进一步改进我国市场上的单边投机交易策略提出对策建议。本文经过理论研究、模型构建及回测结果分析,可以得出以下结论:第一,最大熵谱估计的方法可以较为有效地识别金融市场高频数据行情的趋势和震荡,从而为趋势性策略提供更加准确的入场信号。第二,最大熵谱估计的方法下优化过的参数具有较好的稳定性。第叁,通过回测结果对比看出,最大熵谱分析的方法应用于tick级别数据时,对趋势策略的改进优化更为明显,说明方法更适用于微观级别的行情数据。(本文来源于《贵州财经大学》期刊2017-06-01）
欧阳阳,谢俊,王金凯,王栋,董运晓[4]（2017）在《最大熵谱分析技术在大安油田J南区块小层划分与对比中的应用》一文中研究指出在松辽盆地南部大安油田J南区块扶杨地层对比与划分的研究中,常规测井曲线分层标志不明显。为提高小层划分和对比的准确性,以高分辨率层序地层学理论为基础,利用最大熵谱分析技术,对自然伽马曲线进行最大熵谱分析(INPEFA)处理。INPEFA曲线能够显示通常在原始测井曲线中无法显示的趋势和模式,提高了层序地层划分的纵向分辨率,清楚地识别出研究区泉四段和泉叁段顶底界面及各油组界面。通过连井对比,将扶杨油层划分为1个长期基准面旋回,6个中期基准面旋回和21个短期基准面旋回,建立了扶杨油层短期旋回级别的高分辨率等时地层格架,为储集层综合评价和精细叁维地质建模方法的选取及模型的精度提供了地质依据。(本文来源于《石油地质与工程》期刊2017年02期）
柳运海[5]（2015）在《胸径的功率谱分析与最大熵谱分析》一文中研究指出胸径是林木生长的重要因子,使用广泛.对获取的蒙古栎胸径生长序列进行了单位根检验,发现二阶差分时数据具有平稳性;对二阶差分序列利用以傅里叶变换为基础的功率谱分析法和以信息论中熵的概念为理论的最大熵谱分析法分析胸径生长的周期性,得主周期为4.5 a,在连年生长量与平均生长量相等时,约有以4.5 a为周期性的叁次波动,次周期两种计算有差导,功率谱法为5.4 a,最大熵谱法为3.86 a.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
仝黎熙,张旭臣,王燕[6]（2012）在《水文时间序列的最大熵谱分析与优化方法》一文中研究指出通过构造与实际资料类似的理论序列,研究了最大熵谱估计的性质。探讨了模型定阶、低频成分识别、噪声污染等问题。提出了用有约束的线性规划方法对估计结果进行优化的方法,从而可以有效地提高估计精度。由于水文时间序列存在复杂的周期组合,短期序列的算数平均法估计序列均值可能存在较大误差,而周期与均值进行协同估计是可能的,而且能够提高估计精度。如果一个时间序列仍在周期变化可以合理解释的范围内,不可盲目对其进行确定性的趋势预测。(本文来源于《人民珠江》期刊2012年04期）
仝黎熙,张旭臣,王燕[7]（2012）在《水文时间序列的最大熵谱分析与优化方法》一文中研究指出通过构造与实际资料类似的理论序列,研究了最大熵谱估计的性质。探讨了模型定阶、低频成分识别、噪声污染等问题。提出了用有约束的线性规划方法对估计结果进行优化的方法,从而可以有效地提高估计精度。由于水文时间序列存在复杂的周期组合,短期序列的算数平均法估计序列均值可能存在较大误差,而周期与均值进行协同估计是可能的,而且能够提高估计精度。如果一个时间序列仍在周期变化可以合理解释的范围内,不可盲目对其进行确定性的趋势预测。(本文来源于《广东水利水电》期刊2012年08期）
李燕侠,赵娟[8]（2012）在《非等间距日长变化的最大熵谱分析研究》一文中研究指出最大熵功率谱估计方法是天文研究领域常用的现代频谱分析方法,本文利用反映地球自转速率变化的日长数据序列,采用最大熵法进行频谱分析,分别随机扣除实测序列中总样本数的1/2、1/3和1/4的观测数据,再对扣除的数据点进行样条插值,使之成为新的等间距时间序列,同样采用最大熵法进行频谱分析,探究数据插值对频谱分析结果的影响.结果表明,插值可能会改变频谱分析结果,并导致出现一些虚假周期成分,结果的准确程度和插值点的数量密切相关.(本文来源于《北京师范大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
刘国华,王鲁,李岩,李万龙[9]（2009）在《医学脑电信号的最大熵谱分析技术研究》一文中研究指出医学信号分析是研究各种信号与信息的产生、获取、传输、变换、加工处理、分类识别、存贮及利用等内容的一门科学。在生物医学信号处理领域,测量到的生理信号往往是若干独立成分的线性加权迭加。例如,在采集脑电信号(EEG)时,安放在头皮表面的电极拾取的信号除了脑内神经元的电活动,各种干扰信号如工频干扰、眨眼、眼球运动、心电干扰和肌电噪声等也被迭加在脑电信号上记录下来。在医学脑电信号分析研究中,如何在脑电记录过程中自动识别和剔除干扰对系统的可靠性具有重要影响,因此从记录脑电信号的过程中分离提取具有真实生理意义的成分,剔除不同来源的伪迹和干扰具有重要意义。(本文来源于《中外医疗》期刊2009年34期）
曹建农,方勇[10]（2009）在《光学成像灰度级玻耳兹曼熵谱分析与图像分割》一文中研究指出讨论玻耳兹曼关系式的状态数、熵及其常数与光学成像灰度级划分的谱关系.将热力学原理应用于光学成像过程的微观分析,提出实际图像、理想图像及其玻耳兹曼熵谱概念.认为实际图像灰度级处于平衡态,理想图像则是非平衡态的灰度级分布所构成.从平衡态到非平衡态转化是1个非自发过程,需要外部施加作用,利用平衡态和非平衡态之间的熵差分布实现图像分割.实验与分析表明图像分割的实质是在外力作用下实现从实际图像对理想图像的逼近.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2009年02期）
熵谱分析论文开题报告
（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：
针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%～43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。
（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。
熵谱分析论文参考文献
[1].武佳奇.基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法研究[D].东北石油大学.2019
[2].张先辉,李新民,金小强.基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析[J].航空动力学报.2019
[3].张纪珩.基于最大熵谱分析的高频交易策略研究[D].贵州财经大学.2017
[4].欧阳阳,谢俊,王金凯,王栋,董运晓.最大熵谱分析技术在大安油田J南区块小层划分与对比中的应用[J].石油地质与工程.2017
[5].柳运海.胸径的功率谱分析与最大熵谱分析[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2015
[6].仝黎熙,张旭臣,王燕.水文时间序列的最大熵谱分析与优化方法[J].人民珠江.2012
[7].仝黎熙,张旭臣,王燕.水文时间序列的最大熵谱分析与优化方法[J].广东水利水电.2012
[8].李燕侠,赵娟.非等间距日长变化的最大熵谱分析研究[J].北京师范大学学报(自然科学版).2012
[9].刘国华,王鲁,李岩,李万龙.医学脑电信号的最大熵谱分析技术研究[J].中外医疗.2009
[10].曹建农,方勇.光学成像灰度级玻耳兹曼熵谱分析与图像分割[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2009
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