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为了消除奇异值对系统模型辨识的影响,并提高时间序列数据预处理的效果,提出一种基于统计分析的奇异值检测方法.该方法将时间序列信号变化特征与统计学理论相结合,在计算时间序列信号的变化速率的基础上,对其进行统计分析,进而得到异常值发生的位置,并利用内插法对原始的观察信号进行修复.应用结果表明:该算法简单、有效、计算量小,能满足时间序列数据预处理的需求. 相似文献
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目前视频编码器中的快速运动估计搜索算法(如三步法、钻石搜索法)搜索点数少、速度快,但易陷入局部最优。另外一些混合模板搜索算法(如UMHexagons算法)较为有效地克服了这一缺点,然而这种算法需要处理较多的搜索点数导致搜索速度较慢。为了达到在减少搜索陷入局部最优可能的同时尽量降低搜索点数,提高搜索速度的目的,提出了PEOSA算法。首先利用预测运动矢量来区分出需要重点搜索的区域和较为次要的区域,其次依据重要性的不同对区域采用不同的搜索方案。对比实验的结果表明,本文算法在基本不影响图像质量的情况下,使运动估计时间减少了43.84%,提高了搜索速度。在视频实时编解码方面具有较高的实际应用价值。 相似文献
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基于即时学习的非线性系统自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
当使用先进策略整定PID控制器参数时,往往要依赖于系统所辨识的模型,而模型的精度与优化算法的计算效率直接影响到系统的控制效果.本文利用即时学习算法的本质自适应特点(建模数据在时间与空间上相邻性),来提高辨识模型的精度,并基于广义最小方差的性能指标,用等价多项式的方法,推导出PID形式的控制律,从而避免其他优化算法带来的计算量,提高了控制精度与计算效率.仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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