为了实现在系统存在多个数据类型各异的输出时,多个备选仿真模型的验证和择优,提出了基于特征差异的仿真模型验证及选择方法.首先,将系统输出分为静态、缓变和速变三类数据,并分别给出了每类数据的特征差异度量模型;然后,采用主成分分析法从多个具有相关性的特征差异中提取出少数几个 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com独立的主成分变量;再者依据主成分数据,采用K-均值聚类分析方法将多个备选仿真模型的输出划分为K类;最后,基于Fisher判别分析法判定参考输出是否属于其中感知信号快速-蔬菜大棚钢管折弯机滚圆机价格低全自动折弯机缩管机多少钱的某类,进而实现对多个备选仿真模型的验证和选择.通过实例应用,表明了该方法的有效性. 欠定系统(又称超完备系统)的稀疏信号恢复在压缩感知、源信号分离和信号采集等领域中被广泛研究.目前这类问题主要采用l1范数约束结合线性规划优化或贪婪算法进行求解,但这些方法存在收敛速度慢、恢复精度不高等缺陷.提出一种快速恢复稀疏信号的算法,该算法采用一种新的近似l0范数代替l1范数构造代价函数,并融合牛顿法和最陡梯度法推导出寻优迭代式,以获得似零范数代价函数的最优解.仿真实验和真实数据实验结果表明,与经典算法相比,该算法在能提供相同精度、甚至更好精度的条件下,收敛速度更快. 感知信号快速-蔬菜大棚钢管折弯机滚圆机价格低全自动折弯机缩管机多少钱 本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com更多