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371.
372.
373.
利用出租车浮动车数据对城市道路行程车速的表达能力,针对出租车空车和重车2种数据运用小波变换技术分析了城市道路交通状态突变点,据此进行了城市道路交通事件的检测。区别于以往小波变换技术,首先运用于数据降噪,再将处理数据运用交通事件检测算法判断,直接采用小波变换技术实现了对城市道路间断流的交通事件的检测。并利用实际采集数据对提出的交通事件检测算法进行了验证,结果表明算法能够对交通事件进行更综合的检测,检测准确度得到了提高,能够为城市交通信息发布和交通诱导提供更加可靠的信息。 相似文献
374.
在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类。结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果。 相似文献
375.
376.
为了满足突变的和时变的非平稳谐波检测与时频分析的需要,论述了基于小波变换的谐波检测的原理,提出了用DSP实现电力系统谐波的在线监测的方案。仿真结果表明此方案能满足电力系统中谐波监测实时性要求。 相似文献
377.
378.
通过对M/M/1排队系统所满足的微分方程组求拉普拉斯变换,从而求出了M/M/1排队系统队长瞬时分布Pn(t)的拉普拉斯变换表达式. 相似文献
379.
通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。 相似文献
380.
针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用 ARMA模型与小波 ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波 ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一 ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议. 相似文献