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数据驱动建模是从数据中探究状态变量的时空演化关系。数据驱动型数据同化方法是探索使用数据驱动模型替代传统(基于物理的)模型,实现优化融合观测信息与模型模拟的同化方法。研究将数据驱动的支持向量机回归预测模型应用于集合卡尔曼滤波过程中,使用模拟预测方法对动力学系统进行非参数采样得到系统轨迹的代表性样本集,从样本集中重构动力学系统。提出一种支持向量机回归机器学习模拟预测策略的数据驱动数据同化方法,并将其应用于经典模式驱动同化系统。采用Lorenz-63和Lorenz-96非线性模型进行数值实验。通过改变样本集大小、噪声方差和观测步长等敏感性参数比较数据同化性能。结果表明:对于较大的样本集,该组合方法优于一般的顺序数据同化方法,从而证明新方法的有效性。 相似文献
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本设计是以STC89C52单片机作为主控芯片,控制一片高速DDS数字频率合成器AD9850,产生两路相正交的扫频信号并实现闭环稳幅,通过D/A和A/D转换器等接口电路,实现扫频信号频率的步进调整、数字显示等.本设计克服了传统模拟扫频仪的缺点,针对目前中低频段的扫频仪比较少的现状,具有很大的应用前景. 相似文献
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提出了一种自适应低通滤波器的结构和实现方法,输入信号预处理并整形后产生频率信号,频率信号经频率电压转换(F/V)电路转换成电压信号,再将该电压信号输入到模拟乘法器MLT04和电流反馈运算放大器AD844为核心构成的压控低通滤波电路.通过该电压信号调节滤波器的截止频率,从而实现滤波器频率的自动跟踪.介绍了设计原理,推导出设计公式并设计了自适应二阶低通滤波器电路.经过测试,输入信号的频率为100 Hz~10 kHz,实测结果与理论符合良好.改变F/V电路的定时电阻的阻值,电路工作频率可扩展到100 kHz. 相似文献
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