精确最大熵谱的研究报告

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地磁场变化的最大熵谱分析

地磁场变化的最大熵谱分析

地磁场变化的最大熵谱分析
胡文常;康国发
【期刊名称】《地震地磁观测与研究》
【年(卷),期】1990(011)004
【摘要】本文利用最大熵谱分析方法对北京、佘山、拉萨、泉州、广州、琼中等6个全国Ⅰ类地磁台所观测到的地磁场水平、垂直分量的月均值作4个月到4年范围内的周期分析。

结果发现:①在相同时间段内,各台地磁场水平分量所含周期成分基本相同,而垂直分量所含周期成份却存在较大的差异;②一些周期成分只存在于一定的时间段内,所取时间段越长,所提取的周期成分越丰富;③各台两个分量皆存在不受时间段限制的半年、1年和近2年的周期成分。

另外,本文也对消去趋势性变化对周期分析的影响作了分析讨论。

【总页数】7页(P26-32)
【作者】胡文常;康国发
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P318.2
【相关文献】
1.胸径的功率谱分析与最大熵谱分析 [J], 柳运海
2.最大熵谱分析方法和MATLAB中对短记录资料的谱分析 [J], 聂士忠;王玉泰
3.挠力河流域降水量序列的功率谱分析和最大熵谱分析 [J], 李平;卢文喜;辛欣;于
福荣
4.非等间距日长变化的最大熵谱分析研究 [J], 李燕侠;赵娟
5.汾渭地震带时间序列的最大熵谱分析及未来中强震发震概率的最大熵原理估计[J], 许俊奇
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最大熵谱估计

最大熵谱估计

与AR功率谱等价
Fejer-Riesz定理:
W ( z)
k p k z W ( ) k p
z e j
k p
j k e k
p
p
若 W ( ) 0 ,则一定可以找到一个A( z ) a(i) z i 满足
i 0
W ( z ) A( z )
,m
前向
反射系数
后向预测系数
* 特殊值:⑴ i 0, am (0) am1 (0) Kmam1 (m) am1 (0)
m 1, 取初始值a1 (0)=1 a1 (0) a2 (0)
* ⑵ i m, am (m) am1 (m) Kmam1 (0)
k k xk k
k
连续型随机变量:
H ( X ) p( x) I ( x)dx p ( x) log p ( x)dx E I ( x)
(功率)谱熵: H P( )
已知: R(k ), k 0, 1,
1 log P( )d 2
, p 2p+1个样本相关函数,使
am (0) 1 am (m) Km
* a ( i ) a ( i ) K a m 1 m m 1 ( m i ) m K m am (m) 2 P 1 K m Pm 1 预测误差功率 m


但 K m 如何递推?
Burg递推解决
以2为底:bit(比特)
性质1: I ( xk ) 0, 若P k 1 性质2 (非负性): I ( xk ) 0 0 P k 1
性质3: I ( xk ) I ( x j ), 若Pk Pj

气象历史序列的最大熵谱分析

气象历史序列的最大熵谱分析

气象历史序列的最大熵谱分析的报告,600字
报告标题:气象历史序列的最大熵谱分析
报告内容:
本文将对气象历史序列的最大熵谱(MES)分析做一个概述。

最大熵谱分析(MES)是一种统计学分析方法,用于从气象
历史序列中提取关键信息并评估其影响。

MES可以利用测量
到的气象数据,从多个角度获得更多信息,从而更准确地判断其影响。

首先,MES依据温度、湿度、风力等气象参数,以及同一地
区观测资料的变化规律,采用时间最大熵(TME)方法计算
时间序列的熵,以的到条件熵的数值,以此来评价序列的随机性。

其次,MES通过研究气象历史序列的特定特征,如平均值、标准差、偏差等,对该序列的不同阶段的空间分布和变化规律进行检测,以判断气象变化的方向和影响范围,以及其对气候系统的影响。

最后,MES根据不同关联幅度,检测气象
序列之间的相关性,进一步获得气象序列表现出的气象特征,如极大值、极小值等,最终分析气象变化的特性和趋势。

综上所述,MES分析可以帮助我们精确分析气象历史序列,
预测气象状况,以及把握气候变化趋势,准确掌握气候变化的影响,从而采取正确的应对措施,保护我们的环境。

基于最大熵谱估计的频谱感知方法的研究

基于最大熵谱估计的频谱感知方法的研究

set m sni ae nM x u n oyset l s m t n( S p c e s gb sdo a i m e t p c a et a o ME E)i po oe .T er ia aay u r n m r p r i i s rp sd hoe cl nl t —
tv rl s o i e wiee sc mmu i ain y tm . n c to s s se
Ke r s:Co n t e Ra i y wo d g ii d o;S e tu Se sn v p cr m n i g;MES E
的不确 定 性对 能 量 检 测 的影 响 很 大 J 。匹 配 滤 波
Tlcmm nctn , eig10 7 ,C ia e o uia os Bin 0 86 h ) e i j n
A b t a t p cr s r c :S e tum e sn st e ke e h oo y o o n tv a i y t ms I s a e t e s o ttr s n ig i h y tc n l g fc g iie r d o s se . tmu th v h h r—e m
0 引 言
频谱感知是认 知无线电的重要组成部分 , 通过
主动 检测 授权 用 户 ( U,r ayues 频 段 闲置 的 P pi r sr) m
器法可 以获 得好 的频 谱 感知 结 果 , 是必 须 知道 主 但 用户信 号 的先验 知识 , 系统 实 现 复 杂。循 环谱 检 测
第 5期 21 0 0年隍罾 .
J u n l fC I o r a AE T o
V0. . 15 No 5 0c . 2 0 t 01

第6讲 谱估计4.最大熵法

第6讲 谱估计4.最大熵法
P
(M ) min
k =1
= σ = E e( n)
2 p *
[
2
]
M ( = E e( n)( x ( n) + ∑ ak M ) x ( n k ))* k =1
M * (M ) = E e ( n ) x ( n ) = E x ( n ) + ∑ a k x ( n k ) x ( n ) k =1 ( ( = Rx (0) + a1( M ) Rx (1) + a2M ) Rx ( 2) + + a MM ) Rx ( M )
n 1 H = E I j = ∑ p j log10 = ∑ p j log10 p j pj j =1 j =1
[ ]
n
信息量
可见熵是消息源发出每个消息的平均信息量。
对于高斯分布的随机变量,布卡乔夫证明了其熵和
1 自协方差矩阵间存在关系:H = log 10 det [c x ] 2
当时间序列为零均值时,熵和自相关函数之间存在 关系 : H = 1 log10 det[R x ]
[
]
合并整理,得到:
R x ( 0) R (1) x R x ( 2) Rx ( M ) Rx (1) R x (0) Rx (1) Rx ( M 1)
(M Rx ( M ) 1 Pmin ) Rx (1) Rx ( M 1) a1( M ) 0 (M ) R x ( 0) R x ( M 2) a 2 = 0 ( R x ( M 2) Rx (0) a MM ) 0
k =0

M
当估值均方误差达到最小时,满足正交原理。即 简化后,得:
∧ E[e(n) x(n m)] = E(x(n) x(n))x(n m) = 0 m = 0,1,2,, M

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用

体应变最大熵谱分析在江苏及邻区强震的预报应用
李强
【期刊名称】《地震》
【年(卷),期】1998(018)002
【摘要】最大熵谱分析方法具有分辨率高、灵敏度和稳定性好等优点。

把它引用到应力应变学科中,为该学科在在震预报中开辟一条新路,也是对最大熵谱分析方法应用的推广。

选用了徐州台、溧阳台近年来的体应观测资料,着重研究了南黄海6.1级地震、苍山5.2级地城和射阳4.6级地震。

研究结果表明,地震前的短监阶段体应变谱结构第一主频均有不同程度的衰减或增强。

这种变化反映了地震前兆信息,因而可用于地震的短临预报。

【总页数】5页(P184-188)
【作者】李强
【作者单位】江苏省地震局
【正文语种】中文
【中图分类】P315.63
【相关文献】
1.官厅水库及邻区地震活动的最大熵谱分析及其未来50年内强震危险性预测 [J], 武安绪;吴培稚;鲁跃;张丽芳;赵文忠
2.地震波时间线性度在安徽及邻区中强震中短期预报中的应用研究 [J], 刘东旺;凌学书;何小伟;童国林
3.体应变加卸载响应比在江苏及邻区中强震预报中的应用 [J], 李强;张绍治
4.用模糊综合评判方法研究江苏及邻区中强震的预报 [J], 黄耘;郑建华
5.江苏及邻区地震活动自仿射分形特征及预报应用 [J], 李强;徐桂明
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最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用

最大熵方法-功率谱密度分析法在时间序列资料研究中的应用
中 国卫 生 统 计 2 1 0 0年 l 第 2 O月 7卷 第 5期
最 大 熵 方 法 一功 率 谱 密 度分 析 法 在 时 间序 列 资 料 研 究 中的应 用
罗同勇 周 敦金 Ayk u 余 滨 陈邦华 余松 林 ao S mi
【 提
要】 目的
介绍一种应用较为广泛 的新 的时 间序列分析方法 “ 最大熵方法一 功率谱密度分析法 ” 。方法 对 时
的内在特征 即 分形结 构 进 行 深 人 分 析 , 而 在 深刻 了 从
b C S 2 fO } O (  ̄.
() 2
在方程 ( ) , 知参 数 包 括 、 、 和 b ( 2中 未 。O L n=
I2 …, ) (=1 t, ,, , / t 为周 期 ) r次周期 波 动 的 为 t 频 率 , 和 b a 分别 为 第 ,次周 期 波 动 的振 幅 , 为 构 z , z
由决 定 分形 结 构 的 系 统 部 分 ( yt t at 和 包 括 ss ma cp r e i ) 噪音 的波 动 部 分 ( u ta n a ) 成 , l f cu t gp r 组 i t 可用 方 程 式
( ) 表达。 1来 ( )=ss ma cpr l cut gpr f yt t at+f ta n at e i u i () 1
解序列 的内部 结构 的基 础 上 , 进行 拟合 预测 分析 。
图 I所示 时 间序列 , 为英 国伦敦 14 9 8~1 6 9 7年 麻 疹 报告 发病数 据 。通 过 肉眼 观察 即 能发 现 , 列 周 序
成 周期 的 总 数 , 为 代 表 时 间 序 列 平 均 值 的一 个 常 a
分析 , 出序列 的决定性 变 量特 征 , 后再 通过 曲线 外 得 然

最大熵原理和分析

最大熵原理和分析

最大熵原理和分析最大熵原理是一种常用的概率模型方法,用于求解在给定约束条件下具有最大不确定性的分布。

最大熵原理的核心思想是,在缺乏先验知识的情况下,选择使得其中一分布最不确定的情况作为最优解。

最大熵原理在统计学、信息论、机器学习等领域都有广泛应用。

最大熵分析是基于最大熵原理进行的一种数据建模方法。

最大熵分析通过解决约束优化问题,找到在给定约束条件下最大熵模型的参数估计。

最大熵分析除了用于求解概率模型参数估计之外,还可以用于特征选择、文本分类、自然语言处理等多个领域。

最大熵原理的数学表述为:在已知的约束条件下,选择熵最大的分布作为模型的最优解。

熵是表示不确定程度的指标,熵越大表示随机性越高,不确定性越大。

在最大熵原理中,使用的熵定义是香农熵(Shannon entropy),具体计算公式为:H(p) = -Σp(x)log(p(x))其中,p(x)是事件x发生的概率,Σ表示对所有可能的事件求和。

最大熵原理的核心思想是找到一个分布,使得在已知的约束条件下,熵取得最大值。

最大熵分析的步骤如下:1.定义特征函数:将问题中的特征转化为特征函数,每个特征函数对应一个约束条件。

2.定义约束:将要满足的约束条件表示为期望。

3.构建优化问题:将最大熵原理转化为一个约束优化问题。

4.求解模型参数:使用优化算法求解约束优化问题,得到最大熵模型的参数。

最大熵分析的特点是可以融合多个特征,并通过最大熵原理确定不同特征的权重,从而对目标进行准确建模。

最大熵分析能够解决非线性分类问题,并且对非线性特征的处理具有很大优势。

最大熵分析在文本分类中有广泛应用。

在文本分类任务中,最大熵分析可以通过特征函数的定义,将文本转化为向量表示,然后使用最大熵原理求解分类模型的参数。

最大熵分析还可以处理学习样本不平衡问题,通过调整不同类别的权重,使得建模更加准确。

最大熵原理和分析的优点是在缺乏先验知识的情况下,能够最大程度地利用给定的约束条件,反映数据的真实情况。

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图 15 精熵谱 21 点幅值谱和时域波形
图 16 精熵谱 21 点功率谱和时域波形
图 17 常规熵谱 21 点功率谱和时域波形
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图 18 精熵谱 28 点幅值谱和时域波形
图 19 精熵谱 28 点功率谱和时域波形
P( f ) =
p m +1 ⋅ ∆t 1 − ∑ a mn EXP(− j 2πf ⋅ n ⋅ ∆t )
n =1 m 2
其中:
f :频率,应小于或等于奈奎斯特频率;
2 Pm +1 :载止阶数为 m 的 m + 1 点预测误差滤波器的输出功率(在去均值时等于方差 σ m ) ;
a mn :自回归系数或线性预测系数, Pm +1 和 a mn 由下面关系式给出:
分析点数 幅值谱 精熵谱 功率谱 常规熵谱(功率谱) 7 9.7971 × 10 4.7835 × 10
2 5
14 1.0256 × 10 5.3115 × 10
3 5
21 9.7200 × 10 4.0173 × 10
2 5
28 9.9324 × 10 4.8750 × 10
2 5
2.6734 × 105
精熵谱与常规频谱计算结果对比计算结果
1、精熵谱与常规熵谱分析点数分别为 128 点、256 点、512 点、1024 点的功率谱分析结果比较
分析点数 精熵谱分析 常规熵谱分析
128 4 .9553 × 10 3.3877 × 10
5
256 4.9909 × 10
5
512 4.9944 × 10
5
1024 4.9948 × 10
55Βιβλιοθήκη 1.0868 × 1053.7939 × 10 4
6.5150 × 103
图1
精熵谱分析 128 点的功率谱
图2
常规熵谱分析 128 点的功率谱
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图3
精熵谱分析 256 点的功率谱
图4
常规熵谱分析 256 点的功率谱
R(0) R(1) R ( m)
R(m) 1 Pm +1 − a R(0) R(m − 1) m 0 R(m − 1) R(0) a mm 0 R(1)
概述
最大熵谱 MEM 是由伯格(J.P.Burg)于 1967 年提出来的,最大熵谱的思路是把自相关函数外推至无 穷,然后再作频域变换,信号分析中的所谓“熵” ,只表示单位信号中所含有的信息量。 最大熵谱方法原理可概述为:利用已有的自相关函数值,在保证最大熵的前提下,构造出已知自相关 函数的相邻值。重复这个步骤,把自相关函数向两边外推,直至正负无穷处,最后作频域变换,求得连续 的功率谱估计。这实际上是一个泛函取极值过程。目前在实际计算中,经常采用自回归模型来求最大熵的 功率谱,因此我们实际计算中的公式为:
桥梁振动的 ARMA 法分析及 AR、MEM 和 FFT 算法的比较研究 《铁道学报》
5. 应怀樵 沈松 刘进明
变时基最大熵谱(VTBMEM)谱阵的变频分析技术的研究.《信号处理》学报 .1999 年 1 期. 短时最大熵谱(STMEM)谱阵的时频分析研究 .《应用力学学报》.1999 年第 1 期.
1.0335 × 10 6
1.7981 × 10 6
1.1984 × 10 6
图 9 精熵谱 7 点幅值谱和时域波形
图 10 精熵谱 7 点功率谱和时域波形
图 11 常规熵谱 7 点功率谱和时域波形
图 12 精熵谱 14 点幅值谱和时域波形
图 13 精熵谱 14 点功率谱和时域波形 图 14 常规熵谱 14 点功率谱和时域波形
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最大熵方法的主要特点
1、频率分辨率高(灵敏度高) ,现论上可以达到无穷小 2、没有窗函数的影响 3、没有与样本等价于资料长度 T 为周期的周期函数。 4、通常用自相关函数求功率谱是相关函数的线性变换,而最大熵谱估计是相关函数的非线性变换。 5、由于最大熵方法频率分辨率高。因此,对短时间序列的谱估计,特别有效。样本点从 7~16 点以上就有 足够的精度。对长时间序列的平稳随机信号,也可采用较短时间序列进行计算,减少计算的工作量。 这时寻找混在随机信号中的周期信息效果较好。 6、熵谱计算中所取时间序列长度,不受 2 P ( p :为正整数)限制,可以任意选取。这对爆炸波形取点特 别有利,不象 FFT 法有时需添零或截去部分数据。
图5
精熵谱分析 512 点的功率谱
图6
常规熵谱分析 512 点的功率谱
图7
精熵谱分析 512 点的功率谱
图8
常规熵谱分析 512 点的功率谱
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点数为 7、14、21、28 时精熵谱(幅值谱分析、功率谱分析)与常规熵谱 (功率谱)的对比
图 20 常规熵谱 28 点功率谱和时域波形
东方所通过三十来年研究,采取了特殊的方法(正在申请专利中)已解决了这个难题,从计算结果的 对比中,可以看出精熵谱效果非常好,结果比较稳定,这是重大的突破,值得推广,本方法已编入了 DASP 软件中。
结束语
最大熵谱从 1967 年到 2000 年经过了三十三的漫长发展,作者找到了这种独创的有效方法,解决了常 规熵谱不稳定的难题,会使最大熵谱焕发青春,掀起研究的新高潮,值得进一步研究和应用推广。
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精熵谱:最大熵谱频率谱值准确的研究
应怀樵 刘进明 沈松 (北京东方振动和噪声技术研究所,100085) 摘要:本文给出了东方所最新研究成果——精确最大熵谱的研究结果,众所周知,最大熵谱是非线性 谱,多种文献介绍,熵谱的频率是可靠的,但谱值一直不稳定,不可靠,作者创新的方法解决了这个难题, 实现了谱值和频率都准确的结果。文内给出了精确最大熵谱与常规最大熵谱的研究对比结果。 Abstract: This Paper Introduce an up to date study outcome of China Orient Institute of Noise & Vibration (COINV), Precise Maximum Entropy Method. As well known, Maximum Entropy Method (MEM) is nonlinear spectrum. According to many references, the frequency of MEM spectrum is credible, but its amplitude is incredible. The author of this paper put forward a new method that solves this difficult problem, both the precise amplitude and the precise frequency can be gotten at the same time. In this paper the studying outcome contrast of precise MEM to common MEM is given out.
参考文献
1. 应怀樵 2. 应怀樵 温德超 3. 敖清波 应怀樵 4. 应怀樵 敖清波 最大熵法新倒频谱分析——倒熵谱研究 AR 和 MEM 谱值的一种快速算法 力学学报 1985 年 9 月 《振动与冲击》 《信号处理学报》 1986 年第三期 1987 年 8 月 1988 年第 1 期
最大熵法在动力学参量信号分析中的应用研究
6. 应怀樵 沈松 刘进明
北京东方振动和噪声技术研究所版权所有
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