基于CvM算法的Nakagami衰落信道统计特性检验

Nakagami信道通过不同的衰落因子m可以仿真不同的信道衰落环境,仿真数据与实际测量值吻合度较高,在信道仿真领域得到广泛应用。然而,目前针对Nakagami信道模型的可信性研究较少,缺少科学的比对验证方法。根据典型Nakagami信道的一阶包络序列服从Nakagami分布这一信道统计特性,提出一种基于Cramer-von Mises （CvM）算法的拟合优度检验方法。使用“高斯+瑞利+直流”组合法建立Nakagami衰落信道模型,得到信道输出序列并从中提取包络序列。在此基础上,利用双样本CvM检验算法对包络序列的理论分布和实际分布进行拟合优度检验,实现对Nakagami信道模型的可信性评估。半实物仿真结果表明,与K-S检验、卡方检验和Z检验+卡方检验融合检验算法相比,CvM针对不同m下的Nakagami衰落信道均具有较好的识别性能,同时在可靠性和复杂度方面也具有优势,其对虚警概率为0.01以下的Nakagami衰落信道识别准确率达到92.6%,对样本长度为300 000以上的Nakagami衰落信道平均识别准确率达到96.4%,而当待检验信道为其他信道时,不存在误识别的情况。     

基于卡方拟合优度检验的序列等概性测试组

等概性是随机性中的一个重要特性,频数检验是最常见的等概性检验方法.分析了传统频数检验的片面性,利用卡方拟合优度检验提出了全面进行等概性检验的测试组,分别是码元频数检验、等长子序列频数检验和检验结果数据频数检验.使用测试组对国际上常用的随机样本的二进制展开序列进行检验,实验结果表明,该测试组具有较强的等概性检验能力.     

地铁隧道中信道的统计建模

分析在2.4GHz频段,地铁隧道中无线信道传播特性以及隧道中无线电波的路径损耗和小尺度多径传播.提出地下隧道服从莱斯分布的宽带信道统计模型,并时信道模型进行仿真.经过比较,仿真结果与已有的隧道中典型测量结果相一致.     

基于卡方检验的汉语术语抽取

发现术语在中文信息处理和语言学习方面具有非常重要的作用和意义。提出了一种基于卡方检验的汉语术语抽取方法：先从网络上下载语料,然后使用改进的互信息参数（F-MI）抽取结构简单的质串,并在其基础上进一步使用卡方检验结合质子串分解方法抽取具有复杂结构的合串。实验结果显示,该算法有效地提高了汉语术语抽取的精确度。     

基于卡方统计量的属性约简新方法

近年来粗糙集数据分析已经成为定性数据分析的一个常用方法,而信息系统的属性约简是粗糙集理论的一个基本问题.粗糙集方法虽然不需要数据之外的其它信息,但所得结果同时也缺乏统计证据.文中运用非参数统计的思想研究了信息系统的属性约简问题,首先将原始信息系统整理成任意两个属性子集之间的列联表,然后给出了基于卡方统计量的属性相关性的一个新度量,基于此度量给出了信息系统属性约简的新方法.数值例子说明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊综合评判的M&S可信性评估研究*

为保证M&S可信性评估工作有效和成功地完成,构建了由影响因素、校核与验证（verification and validation, V&V）过程和可信性特性组成三维可信性信息空间,并以此为理论基础,以V&V过程模型为基本框架,综合分析可信性在V&V过程中不同阶段的评价标准,建立了M&S可信性评估模型;在分析了模糊综合评估模型的基础上,以某飞行视景仿真系统的设计与开发为例,进行可信性评估。应用实例表明,所建立的评估模型及采用的评估方法合理有效。     

基于改进卡方统计的微博特征提取方法

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。     

基于卡方检验的SAR图像道路检测算法

为有效解决SAR图像道路检测算法中阈值优化的问题,提出了一种不需要固定阈值的检测方法.该方法由不同阈值组合的Tupin边缘检测算法得到边缘检测结果图集,并逐像素统计得到边缘密度图;引入卡方检验计算边缘密度图与边缘检测结果图集之间的相似性度量参数,优化得到最佳边缘相关等级;根据最佳等级得到最终的道路边缘检测结果.实验结果表明,该方法有较强的开放性与目标适应性,自动化程度高,有很强的工程实用性.     

基于卡方统计的文本分类特征选择方法的研究

特征提取是文本分类过程中的一个重要环节,它的好坏将直接影响文本分类的准确率。在全面研究文本分类特征提取方法的基础上,分析了卡方统计的不足并提出了将频度、集中度、分散度应用到卡方统计方法上,对卡方统计进行改进,并通过实验对比改进前后的方法对文本分类效果的影响。在实验中,改进方法的分类效果要好于传统的方法,从而验证了改进方法的有效性和可行性。     

基于卡方统计检验法对文本特征选择的技术实现

该文主要探讨如何从技术上实现基于卡方统计检验的文本特征选择,文中提出采用开源的Lucene索引框架对文本分类语料库进行索引,设计了在特征值计算的过程中如何借助语料库索引快速获取卡方统计检验的相关参数,并使用java多线程技术从整体上优化每个分类下文本特征选择的计算效率。     

基于回归特征分析的BPSK信号盲处理结果可信性评估

针对二相编码（Binary phase shift k eying,BPSK）信号盲处理过程中信号调制方式识别及参数估计的可信性评估问题,提出了一种 基于线性回归特征分析的处理方法。根据特定处理结果建立参考信号,并将参考信号与原始 观测信号进行相关累加取模值,在分析相关累加模值曲线在原序与升序两种不同情形下线性回归 差异的基础上,分别定义了排序回归系数及分段回归符号两大特征,用以判别BPSK信号盲处 理结果的可信性。计算机仿真结果表明,在低信噪比、缺乏信号先验信息的条件下,本算法 可对BPSK信号盲处理结果的可信性进行有效检验。     

基于卡方检验的贝叶斯网络入侵检测的分析

朴素贝叶斯(NB)入侵检测没有考虑其入侵行为所涉及的数据属性间的差别.引入卡方检验改进传统的NB模型,利用它来对网络连接数据的属性进行特征选择,并删除一些冗余的属性,达到优化NB入侵检测模型的目的.实验结果表明,卡方检验对NB模型有一定的优化作用,相对神经网络模型有更高的检测率.     

基于统计检验的核函数度量方法研究

将统计检验方法应用于核函数度量.以核函数、规范化核函数、中心化核函数和核距离作为样本在特征空间中的几何关系度量,使用t检验和F检验等7种统计检验方法检验特征空间中同类样本间几何关系度量值与异类样本间几何关系度量值的分布差异,以此反映特征空间中同类样本间内聚性与异类样本间分离性间的差异.在11个UCI数据集上进行的核函数选择实验表明,基于统计检验的核度量方法达到或超过了核校准与特征空间核度量标准等方法的效果,适用于核函数度量;并且发现两类数据分布差异主要体现在了方差差异上.此外,对核函数的处理(规范化或中心化)会改变特征空间,使得度量结果失真.     

基于拟合优度检验的灵巧噪声干扰识别

针对传统抗干扰方法无法有效对抗灵巧噪声干扰的缺陷,提出了一种基于拟合优度检验实现灵巧噪声干扰识别的方法.分别根据Swerling起伏模型得到的目标信号分布特性、从灵巧噪声干扰产生过程得到的干扰信号分布特性,分析了目标位置信号与干扰位置信号分布特性差异,提出利用拟合优度检验理论实现干扰识别.该方法计算AD检验统计量,在一定显著性水平下对若干周期同一时刻的样本进行假设检验,根据检验的结果进行干扰识别.仿真实验表明,该方法能有效地对低信干比情况下的目标进行识别.     

基于卡方统计的应用协议流量行为特征分析方法

引入统计理论中的卡方统计检验,提出一种通用的应用协议流量行为特征分析方法——ABSA (application behavior significance assessment)。该方法不针对特定的应用协议,旨在提出描述各应用协议间行为测度分布差异情况的统一量化标准,使其可进行比较,从而判断各协议的流量行为特征,并评估相应的显著程度。理论分析及实验结果表明,ABSA方法不仅可以为协议识别提供更丰富、更准确的特征信息,优化协议识别的结果,而且保证特征显著程度的评估与协议样本在总样本中所占的比例无关,并可用于     

基于改进卡方统计量的藏文文本表示方法

藏文文本表示是将非结构化的藏文文本转换为计算机能够处理的数据形式,是藏文文本分类、文本聚类等领域特征抽取的前提。传统的藏文文本表示方法较少考虑特征项之间的关联度,容易造成语义损失。为此,结合向量空间模型,提出一种新的藏文文本表示方法。提取文本中词频统计TF-IDF值较高的部分词项作为对比词项,对藏文文本进行断句处理,以每个句子作为一个语境主题,利用卡方统计量计算文本中词项与对比词项的关联程度。实验结果表明,与传统的向量空间模型相比,该方法能更准确地表示藏文文本。     

采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法

针对低成本惯性测量单元精度受载体机动影响大、先验知识难以准确获知的问题,提出一种采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法.首先,根据惯性测量单元的基本情况构造系统噪声的粗略模型;然后,引入卡方检验对系统状态模型进行评估,得到相应的卡方检验值;最后,通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值,得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法.所提出的算法可以克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷.通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实例,验证了所提出算法的有效性.     

移动卫星通信中基于马尔可夫链的两状态信道模型研究

文章基于马尔可夫链提出两状态陆地移动卫星通信信道模型,该模型状态之间的转移被描述为马尔可夫(Markov)过程,且每状态内接收信号包络的概率密度函数服从不同参数集的Loo分布。同时对这一过程进行理论上的数学建模与仿真分析,得到包络的一阶、二阶统计特性,并将其与同样环境下的实测数据相应的统计特性进行对比。仿真结果表明,在多种环境下,基于马尔可夫(Markov)链的两状态陆地移动卫星通信信道模型的统计特性与实测数据的统计特性非常接近,这证明了所建立的信道模型能够模拟实际环境中的卫星移动通信信道,为以后移动通信技术的评估以及系统的规划搭建有效的平台,同时也具有很广泛的适用性。     

基于统计特性的分形图像压缩

通过分析影响分形图像编码速度的相关因素,提出了使用图像块的统计特性来改进分形压缩性能的思想,在证明迭代函数系统不会改变图像块的统计特性的结论基础上,给出了基于统计特性的分形图像压缩方法。实验结果说明该方法在压缩比、压缩时间和重建图像质量等方面都较传统方法有明显改善。