电池信号离群算法

DB(p,D)离群点算法

实验目的：

1. 掌握DB(p,D)离群点算法

2. 在Matlab上实现DB(p,D)离群点算法 3. 简单的应用

实验原理

假设有n个样本，如果与样本O的距离大于D的临近点数大于p*n，则称样本O为离群点。 其中每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的距离的集合d中的(1-p)分位点，记为临近距离点，其距离记为D（临近距离）。

p为（用户自定的）离群点的比例（与样本O的距离大于D的样本占总样本的百分比）。

实验步骤（代码解释在代码中）

1. 先算出n个样本点之间的距离的集合，得出矩阵dd

dd = dist(Data);

2. 把集合dd隔行元素升序后，得出每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的最近的距离的

集合d

ndd = sort(dd,2); k = round((1-p)*n); d = dd(:,k);

3. 找到集合d中的(1-p)分位点，记为邻近距离D

D = quantile(d,1-p);

4. 求与出样本O的距离大于D的样本数

num = p*n;

5. 结合邻近距离D判断是否为离群点

for i = 1：n [row,col] = find(dd(I,:)>D)

导波信号处理算法研究

摘要:研究导波信号处理方法，根据其传播规律以及信号特征，设计算法，使其能够检测陶瓷保护管的缺损，并且不损坏被检测物品。通过对超声回波信号的读取，以及构造单频窄脉冲信号，对原始回波信号进行匹配滤波处理，再通过对截取波做相关处理和希尔伯特变换，得出时差，最终算出声速。

对其研究的目的就是通过一种简便的方法，能够准确无误的定位缺损部位，从而能够进行无破坏，全面，全程的检测。对其主要的研究方法就是通过对超声导波信号的特征分析，采用相关和时延的方法，而关于其的研究成果的展示方式就是编写算法，然后在基于matlab的图像中分析数据，从而得出研究结果。对于导波信号的研究，本质就是需要我们了解导波的特性，利用导波在传播过程中的特点以及方式，以数值计算的方式使得缺陷检测得到实现。在其过程中，我们需要用到的研究方法很多，要知道关于超声导波在管道中匹配滤波时会产生的频散和噪声等，从而要选择适当的方式对其进行必要的处理，使其产生的结果能够清晰明确的展现出我们需要的研究的一面，从而使之后的进一步关于检测的处理能够很顺利的进行。

在这里，首先就要明确编写的算法本质就是对于导波信号的处理过程的展示，只有经过对其不断的调试和

导波信号处理算法研究

摘要:研究导波信号处理方法，根据其传播规律以及信号特征，设计算法，使其能够检测陶瓷保护管的缺损，并且不损坏被检测物品。通过对超声回波信号的读取，以及构造单频窄脉冲信号，对原始回波信号进行匹配滤波处理，再通过对截取波做相关处理和希尔伯特变换，得出时差，最终算出声速。

对其研究的目的就是通过一种简便的方法，能够准确无误的定位缺损部位，从而能够进行无破坏，全面，全程的检测。对其主要的研究方法就是通过对超声导波信号的特征分析，采用相关和时延的方法，而关于其的研究成果的展示方式就是编写算法，然后在基于matlab的图像中分析数据，从而得出研究结果。对于导波信号的研究，本质就是需要我们了解导波的特性，利用导波在传播过程中的特点以及方式，以数值计算的方式使得缺陷检测得到实现。在其过程中，我们需要用到的研究方法很多，要知道关于超声导波在管道中匹配滤波时会产生的频散和噪声等，从而要选择适当的方式对其进行必要的处理，使其产生的结果能够清晰明确的展现出我们需要的研究的一面，从而使之后的进一步关于检测的处理能够很顺利的进行。

在这里，首先就要明确编写的算法本质就是对于导波信号的处理过程的展示，只有经过对其不断的调试和

导波信号处理算法研究

摘要:研究导波信号处理方法，根据其传播规律以及信号特征，设计算法，使其能够检测陶瓷保护管的缺损，并且不损坏被检测物品。通过对超声回波信号的读取，以及构造单频窄脉冲信号，对原始回波信号进行匹配滤波处理，再通过对截取波做相关处理和希尔伯特变换，得出时差，最终算出声速。

对其研究的目的就是通过一种简便的方法，能够准确无误的定位缺损部位，从而能够进行无破坏，全面，全程的检测。对其主要的研究方法就是通过对超声导波信号的特征分析，采用相关和时延的方法，而关于其的研究成果的展示方式就是编写算法，然后在基于matlab的图像中分析数据，从而得出研究结果。对于导波信号的研究，本质就是需要我们了解导波的特性，利用导波在传播过程中的特点以及方式，以数值计算的方式使得缺陷检测得到实现。在其过程中，我们需要用到的研究方法很多，要知道关于超声导波在管道中匹配滤波时会产生的频散和噪声等，从而要选择适当的方式对其进行必要的处理，使其产生的结果能够清晰明确的展现出我们需要的研究的一面，从而使之后的进一步关于检测的处理能够很顺利的进行。

在这里，首先就要明确编写的算法本质就是对于导波信号的处理过程的展示，只有经过对其不断的调试和

西安电子科技大学

博士学位论文

数字通信信号调制识别算法研究

姓名：陈卫东

申请学位级别：博士

专业：通信与信息系统

指导教师：杨绍全

2001.11.1

中文摘要

摘要

／空间传播的通信信号采用了不同的调制方式。在许多应用中，需要监视通信信号的活动情况，区分信号的性质，甚至截获其传输的信息内容。例如，政府有关职能部门要监视民用通信信号，以实现干扰识别和电磁频谱管理。特别是在军事应用中，通信情报系统作为通信电子战（或信息战）的电子支援措施之一，用来监视战场的电磁频谱活动，进行威胁识别，帮助选择电子干扰策略，直至截获敌方的有用军事情报。

调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征，而要截获通信信号的信息内容，必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号，调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估计出相应的、

调制参数。一

本文在前人工作的基础上，通过对信号累量域不变量特征的分析，深入研究了ＭＰＳＫ、ＭＡＳＫ和ＭＱＡＭ数字通信信号的调制识别问题，主要工作可概括如下：１．拟通信信号截获的工程实用角度出发，提出了“大信噪比”条件下的次优似然比分类算法。新方法结合了平均似然比分类性能好和标准的广义似然比分类计算量小的优点。同时解决

大数据,数据挖掘

第３８卷　第１０期２０１１年１０月计算机科学

ＣｏｍｕｔｅｒｃｉｅｎｃｅＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．１０

Ｏｃｔ２０１１一种基于加权ＫＮＮ的大数据集下离群检测算法

王　茜　杨正宽

（）重庆大学计算机学院　重庆４０００４４

摘　要　传统ＫＮＮ算法是在基于距离的离群检测算法的基础上提出的一种在大数据集下进行离群点挖掘的算法，然而ＫＮＮ算法只以最近的第ｋ个邻居的距离作为判断是否是离群点的标准有时也失准确性。给出了一种在大数据集下基于ＫＮＮ的离群点检测算法，即在传统ＫＮＮ方法的基础上为每个数据点增加了权重，权重值为与最近的ｋ个邻居的平均距离，离群点为那些与第ｋ个邻居的距离最大且相同条件下权重最大的点。算法能提高离群点检测的准确性，通过实验验证了算法的可行性，并与传统ＫＮＮ算法的性能进行了对比。关键词　离群点，数据挖掘，权重，划分中图法分类号　ＴＰ３９１　　　文献标识码　Ａ　

ＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｕｔｌｉｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＬａｒｅＤａｔａｓｅｔＢａｓｅｄｏｎＷｅｉｈｔｅｄＫＮＮ　　　　　　　　　　ｇｇｇ

ＷＡＮＧ　ＱｉａｎＺｈｅｎｋｕａｎ　ＹＡＮＧ　－ｇ

（，，）ＣｏｌｌｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＣｈｏｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｏｎｉ

阵列信号处理中的DOA（窄带）

空域滤波

波束形成：主要研究信号发射

/接收过程中的信号增强。

空间谱估计

空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。

测向

波达方向估计(DOA)

空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ).

延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。

CBF/Bartlett波束形成器

1、传统法常规波束形成

常规波束形成（CBF：

波束形成器

多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC）

基于波束空间的MUSIC算法

2、[object Object]

TAM

旋转不变子空间法

LS-ESPRIT

（ESPRIT）

TLS-ESPRIT

确定性最大似然法（DML：deterministic ML）

3、最大似然法

随机性最大似然法（SML：stochastic ML）

4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向

最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。

阵列流形矩阵（导向矢量矩阵

阵列信号处理中的DOA（窄带）

空域滤波

波束形成：主要研究信号发射

/接收过程中的信号增强。

空间谱估计

空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。

测向

波达方向估计(DOA)

空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ).

延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。

CBF/Bartlett波束形成器

1、传统法常规波束形成

常规波束形成（CBF：

波束形成器

多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC）

基于波束空间的MUSIC算法

2、[object Object]

TAM

旋转不变子空间法

LS-ESPRIT

（ESPRIT）

TLS-ESPRIT

确定性最大似然法（DML：deterministic ML）

3、最大似然法

随机性最大似然法（SML：stochastic ML）

4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向

最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。

阵列流形矩阵（导向矢量矩阵

宽带信号波达方向估计算法

一、研究背景和意义

阵列信号处理是空域信号分析和处理的一种重要手段，它的应用涉

及雷达、声纳、通讯、地震、勘探、射电天文、医学成像等多种军事和国民经济领域。阵列信号处理技术在近二十年来发展极其迅速，特别是高分辨阵列测向技术和波束形成技术。阵列信号处理的一个基本问题就是确定同时处在空间某一区域内的多个感兴趣的空间信号的

方向或位置，即实现信号的分辨和定位，这也是雷达、声纳、通讯等探测系统的重要任务之一。为了解决这一基本问题，传统的处理方法主要是采用常规波束形成法。对于有限的阵列孔径常规波束形成法的分辨能力受到瑞利限的限制，即对于一个确定的有限阵元构成的阵列，其最小波束宽度是一定的，而当多个信号处于同一波束宽度内时，常规波束形成法不能分辨这些信号。近些年发展起来的高分辨算法由于能突破瑞利限，因而受到人们普遍的关注。

空间谱是阵列信号处理中的一个重要概念，相对于时域频谱表示信号在各个频率上的能量分布，空间谱就表示信号在空间各个方向上的能量分布情况，因此若能获得信号的空间谱，就能得到信号的波达方向(direction．of-arrival，DOA)，也就是信号的估计。所以空间谱估计常称为DOA估计、角度估计、方向估计或测向。由于宽带信

清晨，万里无云，鸡妈妈一家来到绿油油的草地上做游戏，一只可爱的小黑鸡觉得真无聊，四只乖巧的小黄鸡在和妈妈做游戏，于是，小黑鸡就趁妈妈不注意，离开了鸡群，小黑鸡东张西望，忽然，眼前一亮，小黑鸡看见了一个篱笆上面爬满了漂亮的牵牛花，它想：妈妈一定喜欢牵牛花，我去摘一朵送给妈妈，妈妈一定会夸我是个懂事的好孩子。于是，小黑鸡蹦蹦跳跳哼着小曲来到篱笆边。

小黑鸡正弯下腰，伸出手刚想摘几朵牵牛花的时候，突然，花丛中蹿出一只大花猫，大花猫站在小黑鸡前心想：今天太幸运了，一出门美餐就自己送上门来，真是得来全不费功夫。想着想着大花作文猫口水直流，它立刻张开血盆大口，露出尖锐的牙齿，伸出锋利的爪子，猛地扑向小黑鸡，小黑鸡吓得目瞪口呆地站在原地一动不动，大叫：妈妈、妈妈、救我，快来救救我”

鸡妈妈听见了，以闪电般速度冲了过来，鸡妈妈气得竖起红红的鸡冠，瞪大圆圆的眼睛，拍打着翅膀，怒气冲冲的跑了过来便大声叫道：不许欺负我的孩子，给我滚。”大花猫看着鸡妈妈这凶猛的样子吓得一声不吭，一溜烟跑的无影无踪。

鸡妈妈带着小黑鸡来到鸡群里，摸摸小黑鸡的头说：孩子，你不能一个人到处乱跑，外面太危险了。”小黑鸡不好意思地低下了头说：妈妈，我错了。&rd