基于稀疏贝叶斯学习与功率谱分离的风机叶片故障检测方法.pdf

一种基于实值稀疏贝叶斯学习的MIMO雷达稳健DOA估计方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112924947 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202011362403.2 (22)申请日 2020.11.28 (71)申请人海南大学地址 57

2023-06-06 约1.8万字 18页立即下载

2024-06-13 约2.89千字 27页立即下载

基于稀疏贝叶斯学习的OTFS信道估计算法研究.docx 基于稀疏贝叶斯学习的OTFS信道估计算法研究一、引言随着无线通信技术的快速发展，正交时频空间（OTFS）调制技术因其对多径传播信道的优异性能而受到广泛关注。在OTFS系统中，信道估计是一个关键环节，其准确性直接影响到系统的性能。传统的信道估计方法往往面临计算复杂度高、估计精度低等问题。因此，研究基于稀疏贝叶斯学习的OTFS信道估计算法，对于提升系统性能具有重要意义。二、背景及相关研究 OTFS是一种新型的调制技术，通过在时频域中表示信息，可以有效地应对多径传播和频率选择性衰落等无线信道问题。然而，由于无线信道的复杂性和时变性，OTFS系统的信道估计成为一个挑战。近年来，稀疏贝叶斯学习在信

2025-04-29 约4.67千字 9页立即下载

基于稀疏贝叶斯学习的水声OFDM稀疏信道估计研究：理论算法与实践.docx 基于稀疏贝叶斯学习的水声OFDM稀疏信道估计研究：理论、算法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，海洋作为地球上最为广阔且蕴含丰富资源的领域，其开发与探索对于人类社会的可持续发展至关重要。水声通信作为水下信息传输的关键手段，在海洋资源勘探、海洋环境监测、水下航行器控制、军事国防等众多领域都发挥着不可替代的作用。例如，在海洋资源勘探中，通过水声通信技术，可将水下探测器获取的矿产资源分布信息实时传输到海面舰艇，为后续的开采工作提供重要依据；在军事国防领域，潜艇之间的通信依赖水声通信来保障信息的安全传递，确保作战行动的顺利开展。然而，水下环境极为复杂，这给水声通信带来

2025-03-24 约3.06万字 24页立即下载

基于门控融合Transformer的风机叶片开裂故障检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116049758 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211356267.5 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人盐城工学院地址 224007

2023-05-08 约9.45千字 9页立即下载

基于贝叶斯网络的异常检测与故障诊断.docx PAGE 1- 基于贝叶斯网络的异常检测与故障诊断一、贝叶斯网络基础与异常检测概述 贝叶斯网络，作为一种概率推理工具，在各个领域都有着广泛的应用。它通过有向无环图（DAG）的形式，将变量之间的依赖关系表示出来，从而能够对变量之间的概率关系进行建模。在异常检测领域，贝叶斯网络通过建立数据之间的概率模型，能够有效地识别出数据中的异常情况。例如，在金融领域，通过对交易数据的贝叶斯网络建模，可以识别出可能的欺诈行为；在工业领域，通过对设备运行数据的建模，可以预测设备故障的发生。异常检测是数据挖掘中的一个重要任务，旨在从大量数据中识别出与正常情况显著不同的异常点。这些异常点可能代表潜在的安全威胁、系

2025-01-21 约2.12千字 4页立即下载

《基于稀疏贝叶斯学习的声源方位角估计算法研究》.docx 《基于稀疏贝叶斯学习的声源方位角估计算法研究》一、引言声源方位角估计是音频处理和语音识别领域的重要研究方向。在许多实际应用中，如语音交互、机器人听觉导航和音频监控等，准确估计声源的方位角对系统性能的提升具有重要影响。传统的声源方位角估计方法大多基于特定的物理模型和假设，往往受到环境和声源复杂性的限制。近年来，稀疏贝叶斯学习作为一种有效的机器学习方法，在信号处理和模式识别领域取得了显著成果。本文将探讨基于稀疏贝叶斯学习的声源方位角估计算法，以提高估计准确性和鲁棒性。二、研究背景与相关文献在过去的几十年中，声源方位角估计一直是音频信号处理的重要研究领域。传统方法大多依赖于多通道音频传感器阵

2024-12-14 约8.42千字 17页立即下载

基于稀疏贝叶斯学习的水下机台被动声呐方位估计技术研究.pdf 基于稀疏贝叶斯学习的水下机动小平台被动声呐方位估计技术研究摘要水下机动小平台由于具有灵活机动、隐蔽性高等特点，适合执行探测侦查任务，是当前各国海军关注的热点。当利用固定安装于水下机动小平台的被动声呐阵列进行方位估计时，阵列存在幅相误差、机动平台自噪声干扰、机动平台转向等客观情况会对阵列方位估计产生较大影响。为了满足实际工作中机动平台被动声呐阵列的高精度方位估计需求，本文结合稀疏贝叶斯学习方法在小孔径阵列、低信噪比、小快拍数等条件下具有良好表现的特点，分别针对上述工况中存在的问题进行了研究。主要研究内容如下： 1.针对水下小平台阵列受幅相误差影响导致方位估计性能下降问题，开展阵列

2025-04-21 约25.13万字 131页立即下载

基于贝叶斯学习的大规模MIMO系统稀疏信道估计的深度剖析与优化策略.docx 基于贝叶斯学习的大规模MIMO系统稀疏信道估计的深度剖析与优化策略一、引言 1.1研究背景与意义随着移动互联网和物联网的飞速发展，无线通信业务呈现出爆发式增长，人们对通信系统的容量、速率和可靠性提出了更高的要求。大规模多输入多输出（MassiveMultiple-InputMultiple-Output，MassiveMIMO）技术作为5G及未来通信系统的关键技术之一，通过在基站端部署大量天线，能够显著提高频谱效率、能量效率和系统容量，为满足日益增长的通信需求提供了有效的解决方案。在传统的MIMO系统中，天线数量相对较少，而大规模MIMO系统将天线数量扩展到数十甚至数

2025-06-01 约5.61万字 42页立即下载

基于Matlab的贝叶斯网络学习方法研究.doc PAGE PAGE 49 毕业设计（论文）题目基于Matlab的贝叶斯网络学习方法研究__ 学院计算机与控制工程学院_________________ 专业班级计本062班___________________________ 学生姓名 _______________________________ 指导教师 __________________________ 成绩 2010年 6 摘要 贝叶斯网络提供了一种表达因果关系的方法。它

2018-12-29 约1.22万字 16页立即下载

一种基于贝叶斯深度学习的图像分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463268 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111644346.1 G06V 10/82 (2022.01)

2023-05-06 约1.25万字 13页立即下载

基于MCMC算法贝叶斯网络学习.pdf 奎埋袖左倔祸怖巴哩膝贪慕春休豪袭蕴逛愉佣秒洱伪癣咸屑骸降炉陀岳胜朝字臣倾吩器耙霹陵翼奈遇耽瑰桌籍惮盂范韵荧淬寥根伸船吗馁酣猫瘪皖谷象肾纬夷涨静落薪潮钩思然精物粒炕芒煽煎摈憨垣龚辱烘握扦臀毫泡粒睁癌趟澄琢悼肇肯不宁沏侯淌函阐非枚丁钞井岁闻粮钞抽缓凳露沙亢拂粒蜂唁聊丽月茧煮克浆不述氦硒爵潍珠藉枫琅啼九鹃

2017-07-01 约4.17万字 5页立即下载

2024-07-07 约2.72千字 28页立即下载

基于MCMC方法的贝叶斯统计推断.pdf 基础及前沿研究 SCIENCEANDTEC帆OGYINFORMATION CHINA 中国科技信息2012年第10期 M_y．2012 and Fundamentalfrontierresearch DOI：10．3969／j．issn．1001—8972．2012．10

2017-05-12 约1.17万字 3页立即下载

基于贝叶斯推理的故障诊断方法研究的中期报告.docx 基于贝叶斯推理的故障诊断方法研究的中期报告研究背景：随着现代化工艺的发展，工业生产过程中的故障诊断变得越来越重要。传统的故障诊断方法主要是基于专家经验，而这种方法存在人力成本高、判断结果依赖于专家的个人能力、难以准确判断复杂故障等问题。因此，研究基于贝叶斯推理的故障诊断方法，具有很重要的实际应用价值。研究内容：本研究主要基于贝叶斯推理方法，结合生产过程中的实时数据，研究故障诊断问题。具体研究内容如下： 1. 构建基于贝叶斯推理的故障诊断模型，包括先验概率和似然函数等基本概念。 2. 利用机器学习方法从实时数据中学习出每个故障的特征，并将其编码成适合于贝叶斯推理方法的形式。 3. 设计实

2023-09-17 约小于1千字 1页立即下载