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概率密度函数

  • 类比教学法在“概率论与数理统计”课程中的应用 ——以连续型随机变量为例
    机变量的概率密度函数、函数的分布和条件概率密度是概率论与数理统计课程中的基础，通过总结往年的教学经验发现，学生学习这些内容时较吃力，很多学生只是死记硬背，无法从本质上理解掌握这部分内容，在做题时也经常出错。类比教学法［2］是课堂教学活动中应用较广泛的方法之一，将类比的思维用到课堂教学活动中，通过将两件事情做类比，可以自然而然将学习者的原有经验，和需要学习的新知识，通过某种微妙的相似性建立起连接，从而帮助学生有效地理解新知识。本文利用类比教学法，将连续型随机

    教育教学论坛 2023年48期2023-12-22

  • 概率密度函数信息融合概述
    凯摘要：概率密度函数不仅包含了一阶、 二阶统计量信息， 还包含高阶统计量及更为复杂的特征信息。 多传感器的概率密度函数信息融合是信号处理领域一个复杂待解决的难题， 尤其是随着自动驾驶、 无人系统等领域对于多传感器多尺度信息融合的需求， 该问题的重要性逐渐凸显， 如何设计融合准则、 如何形成统一的融合框架是科学家和工程师们一直致力于解决的课题。 本文针对随机变量的多传感器获得的多概率密度函数融合问题， 调研了现有的融合理论和方法， 提供了一些融合设计规则、

    航空兵器 2023年3期2023-07-20

  • n元强正态分布的性质及其参数估计
    )的条件概率密度函数为分布函数为FX1，X2，…，Xn(x1，x2，…，xn)=P{X1≤Φβ1(x1)，X2≤Φβ2(x2)，…，Xn≤Φβn(xn)}=Cα，n(Φβ1(x1)，Φβ2(x2)，…，Φβn(xn))=(Φ(x1)-β2/α+Φ(x2)-β2/α+…+Φ(xn)-βn/α-(n-1))-α，随机变量(X1，…，Xn)的联合概率密度函数为如果对于参数β1>0，β2>0，…，βn>0，随机变量(X1，…，Xn)有上述联合分布函数FX1，…，X

    东北师大学报（自然科学版） 2022年4期2023-01-16

  • 微积分方法在概率论教学中的运用
    量函数的概率密度函数，需要运用较多微积分的方法和技巧，对很多学生来说是一个难点。笔者在教学中发现，学生未严格推导，只通过简单类比已有公式，得到的结论往往是不正确的。本文将通过二重积分计算以及二重积分变量代换的一些思路和方法，以一种新的方式，帮助学生理解和掌握二维连续型随机变量函数的概率密度函数的计算和相关公式的推导。1 常见方法以及难点对于二维连续型随机变量（X，Y），已知其联合概率密度函数f（x，y）,随机变量Z=g（X，Y），如何求解随机变量Z的概率密

    科教导刊 2022年26期2022-12-02

  • 变分贝叶斯概率数据关联算法
    状态后验概率密度函数应为真实量测作为观测信息情况下的状态后验概率密度函数.由于无法直接识别真实量测,因此目标真实状态后验概率密度函数无法获取并且每一个数据作为真实量测而获取的状态后验概率密度函数均可能为真实状态后验概率密度函数.此外,当检测概率不为1 时,所有数据与目标不相关时获取的状态后验概率密度函数也可能成为真实状态后验概率密度函数.代理概率密度函数表示某一变量可能的概率分布,所有数据关联形式下获取的状态后验概率密度函数可构成一个状态代理概率密度函数集

    自动化学报 2022年10期2022-11-08

  • 2个随机量子比特混合态内积的概率密度函数
    量内积的概率密度函数。类似地，文献[7]中提及到复的单位矢量内积的模的平方被称为转移概率，文献[8]研究了2个复的单位矢量(对应于纯态)的内积的模的概率密度函数，受文献[6]和文献[8]的启发，本文计算2个随机量子混合态内积的概率密度函数，并给出2个随机量子比特混合态内积的概率密度函数的精确表达式。1 预备知识定义1[9]δ函数的定义为：用傅里叶积分表示为：其中，i是虚数单位。符号函数sgn定义如下：引理1[10](HCIZ积分公式) 设A和B是n×n自伴

    杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2022年5期2022-10-10

  • 基于B样条的概率密度函数非参数估计
    学等都以概率密度函数估计为基础，展开对所在领域的知识和问题的探讨与研究[4].但实际生活中，随机变量的概率分布一般是未知的.事实上，所获得的只是一个观察样本.假设这些数据点是一个未知概率密度函数的样本，概率密度估计就是从观测数据中构造密度函数的估计.概率密度函数估计方法主要有三类：参数化方法、非参数化方法和半参数估计方法.参数概率密度函数估计，总是假设概率密度函数的参数形式已知[5]，但在实际问题中参数形式的假设可能会产生误导的结论或结果.而本文要讨论的非

    大学数学 2022年3期2022-06-24

  • 基于样本信息的振动能量采集系统的响应预测
    应的平稳概率密度函数。在上述研究的基础上，本文基于系统响应过程的样本信息，利用最大熵原理提出了一种基于部分响应信息的响应概率密度函数预测方法，并详细研究了单稳态，双稳态及三稳态非线性振动能量采集系统的随机响应。本文结构如下：第1节提出了基于样本信息预测响应概率密度函数的理论方法，利用Euler-Maruyama方法得到随机系统的响应信息，进而得到高阶中心矩信息，在此基础上，使用最大熵原理和高阶中心矩信息对响应概率密度函数进行预测。第2节中介绍了三种不同结构

    山西大学学报（自然科学版） 2022年3期2022-06-09

  • 浅谈分布函数与概率密度函数的转换
    机变量的概率密度函数的定义和性质是《概率论与数理统计》课程的教学重点，而已知随机变量的概率密度函数，求它的分布函数是教学的难点.本文主讲如何根据随机变量的概率密度函数正确求解分布函数.关键词：概率论与数理统计;分布函数;概率密度函数.大纲要求学员掌握概率密度的概念及性质，其中最难的是概率密度函数与分布函数之间的转换，而已知概率密度求分布函数，求解的难点在于区间的划分，本文着重分析分段点的由来，并结合具体实例讲解如何根据随机变量的概率密度函数正确求解分布函数

    中学生学习报 2022年22期2022-05-19

  • 幂分布的有效估计*
    幂分布的概率密度函数和累积分布函数分别为其中参数θ＞0,0＜x＜1。在文献[1-4]中取幂分布作为几何分布参数的先验分布，讨论了未知参数的贝叶斯估计问题。文献[5]在抽样总体服从幂分布的情况下，研究了次序统计量的性质。文献[6-7]在部分缺失数据样本下讨论了两个幂分布总体参数的极大似然估计、参数之差的置信区间和假设检验，并通过随机模拟验证估计的精度。在许多情况下，我们需要估计概率密度函数和累积分布函数。例如，我们使用概率密度函数来估计微分熵、Kullbac

    广西民族大学学报(自然科学版) 2022年1期2022-05-18

  • 混合数据信息下不确定性描述的改进最大熵函数法
    确定变量概率密度函数时，可用概率密度函数形式定义[13]：1) 连续型变量随机模型假定随机变量X为连续型，且服从分布类型(正态、对数正态等)概率分布，概率密度函数为fX(x|θ)，其中θ为概率分布参数，独立于随机变量。针对连续变量中单个离散点数据xi，视其为上下限几乎相等的退化区间，则单个离散点数据xi发生概率为：式中，ε为任意小量(ε>0)。若连续型变量总体为X={X1,X2,…,Xn}，{X1,X2,…,Xn}是来自X的离散点样本，则{X1,X2,…,

    西北工业大学学报 2022年2期2022-05-11

  • 高速铁路高架桥场景中的复合无线信道特性
    模型，对概率密度函数进行分析，推导出了两种新的概率密度函数。这不仅丰富了高铁高架桥场景下的无线信道理论，而且对未来高铁无线通信系统设计和优化有参考价值。关键词：无线信道；概率密度函数；高架桥场景；高铁无线通信；复合信道Abstract： The viaduct scenario is one of the most important scenarios in the high-speed railway （HSR） wireless communicat

    中兴通讯技术 2021年4期2021-11-28

  • 风力发电系统的随机响应
    可得联合概率密度函数为(26)对于随机非线性动力系统,分岔类型可定义为D分岔和P分岔,两者完全由υ区分。选择γ作为参数描述随机分岔现象[14]。1)D分岔点的计算:根据之前分析,当系统完成D分岔时υ=-1。则有υ=cl-∂l=(27)2)P分岔点的计算:同理，P分岔点公式为υ=cl-∂l=(28)4 数值模拟选择γ作为分岔参数,令α=1,ρ=0.2,D=0.5,β1=0.5,β2=1。数值模拟平稳概率密度函数与联合概率密度函数在参数的不同取值下的图像如图2

    山东理工大学学报（自然科学版） 2021年1期2021-11-10

  • 基于预分类机制及GRNN的直升机飞行状态识别
    ，并结合概率密度函数方法，将直升机状态分为平飞、上升、下降、转弯、非转弯、稳速、增速与减速等状态。其次，在初步状态划分基础上，根据高度、偏航角两种参数进行三大状态预分类。再次，在每个大类中，再根据速度的划分范围及速度变化情况将直升机划分为16个典型飞行状态。最后，对划分的16个典型飞行状态所属的大状态类别分别建立广义回归GRNN状态识别模型。本文结合某型号直升机飞行过程中获取到的飞行参数，对所研究的方法进行验证，验证结果表明，该方法能够实现对直升机飞行状态

    航空科学技术 2021年8期2021-10-18

  • 挖掘理想重建图像自相似性的超分辨率
    合模型;概率密度函数;最大后验概率;维纳滤波解中图分类号：TP391.4                              文献标志码：AImage Super-resolution by ExploitingSelf-similarity of Ideal ReconstructionLI Jianhong1，WU Yarong2，ZHAN Jin3（1. School of Information Science and Technology，

    湖南大学学报·自然科学版 2021年8期2021-09-26

  • 电动汽车充电负荷概率分布的数值建模方法
    的SOC概率密度函数，避免了多次出行建模中存在的大量参数耦合问题。此外，基于单行程建模消除了多次行程建模中的条件概率，实现充电功率概率密度函数的数值计算，较传统蒙特卡洛模拟过程可大幅提高电动汽车充电负荷随机模型的计算效率。1 模型框架本文建模的主要目的是针对未来配电网规划区域内的大规模电动汽车充电负荷开展概率评估。为了简化分析，做出如下假设：①分析背景为城市环境，随着车辆续航里程的增加，单次行程过程中电量不足的概率较低，本文通过SOC阈值充电方式保证了车辆

    电力系统自动化 2021年18期2021-09-25

  • 王甫洲水利枢纽泄水闸闸墩安全监控指标拟定
    传统经典概率密度函数法拟定监控指标之间的对比研究成果不多。以王甫洲水利枢杻泄水闸闸墩位移监控为例，选取不利荷载工况下的监测资料系列组成小子样，分别采用K-S检验法和最大熵法确定极值概率密度函数，进而采用小概率事件法拟定监控指标。研究结果表明：由K-S检验法确定的泄水闸典型闸墩水平位移极值概率密度函数基本满足正态分布，且与最大熵法确定的概率密度函数曲线接近，对于两种概率密度函数利用小概率事件法拟定的位移监控指标也较为接近。关 键 词：监控指标; 闸墩位移;

    人民长江 2021年6期2021-08-25

  • 基于最大熵原理的联合风速风向概率密度函数建模方法
    小时级的概率密度函数，但并没有深入给出各个时间级的概率密度函数。第三类研究是在建立风速概率密度分布模型的同时，建立风向的概率密度分布模型。文献[17]指出，忽略风向将会低估建筑结构的疲劳损伤。文献[18]，[19]从结构顶部加速度响应的均方根值表征的近似解析表达式，提出了风速风向联合分布的概率模型。文献[20]，[21]基于Copula函数和帕累托混合模型，提出了多风向极值风速估计方法。文献[22]～[24]提出了风向频度概率分布，并通过与风速条件概率分布

    可再生能源 2021年5期2021-05-27

  • 正态总体均值置信区间长度的比较
    得到另一概率密度函数记为gn-1(x)，其上侧α/2分位数正是Cn·tα/2(n-1)，最后通过探究概率密度函数φ(x)与gn-1(x)的图像交点问题来证明定理1成立.值得注意的是，为使E(Sn)的取值有意义，n的取值应不小于2，本文约定n≥2.2 分位数下的积分变换下面的引理来自文献[2]，讨论了样本标准差Sn的数学期望和性质.② E(Sn)关于n单调递增且收敛到σ.文献[2]计算了E(Sn)的精确数值表示，且对E(Sn)的极限和单调性进行了计算与探讨.

    大学数学 2021年2期2021-05-07

  • 链路统计分析中导出参数概率计算方法研究
    数服从的概率密度函数、以及其设计值、有利容差(最优值与设计值的差)和不利容差(最差值与设计值的差),计算得到具有一定置信度的链路余量。此后，美国喷气推进实验室及其深空网在各航天任务中持续对链路参数进行测量和分析，研究其统计特性，并将统计数据用于链路性能的预测和评估，逐步提高链路预测精度[3]。随着测量值的不断丰富和链路参数服从概率密度函数的逐步完善，CCSDS在其蓝皮书中，明确给出了航天任务链路预算过程，同时给出了各链路参数服从的概率密度函数和链路性能计算

    中国空间科学技术 2020年6期2020-11-26

  • 2种非对称广义高斯分布模型的构造
    高斯分布概率密度函数曲线(μ=0)由图1可以看出，如果固定μ，改变σ2的值，则σ2愈小，曲线呈高而瘦；σ2愈大，曲线呈矮而胖.这说明高斯分布的概率密度函数的尺度由参数σ所决定，因此亦称σ为尺度参数.(1)当式(1)中的Nl和Nr分别表示xk(2)左右方差与偏斜程度之间有着密切的联系，偏度系数能用来量化非对称的概率密度函数的偏斜程度，即三阶参数为[8]：(3)偏度系数能刻画数据分布的偏斜程度及方向，很好地反映分布偏离对称性的程度.若该系数为0，则表示数据分布

    湖北理工学院学报 2020年4期2020-08-22

  • 微分法在概率密度函数中的应用与实例介绍
    机变量的概率密度函数，并应用于相应的实例。关键词：微分法;连续性随机变量;概率密度函数中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）04-0221-03收稿日期：2019-10-28基金项目：民办高校应用型本科数学类课程建设的研究（项目编号：MBXH19YB152）作者简介：罗琳（1985—），通讯作者，女，四川南充人，四川工商学院计算机学院讲师，硕士，主要研究方向为半环。1 概述微分法在概率统计中随机变量函数的分布中有广泛的应用

    电脑知识与技术 2020年4期2020-04-14

  • 基于小波变换的负荷谐波概率密度函数分析
    量求和的概率密度函数，为应用统计方法解决电能质量问题提供了理论基础。文献[2-3]针对实际电铁电能质量谐波进行概率分析研究，为后续非线性负荷研究提供了可供借鉴的模型。文献[4-6]应用一类正交多项式对谐波求解问题进行分析，为研究实际中多谐波源之间的关系提供了有力工具和方法。上述方法多是基于瞬时值已知的前提计算谐波阻抗，但实际电能质量监测过程中，都是以有效值形式储存于数据库中，瞬时值虽然信息量完整，但需要存储空间巨大，只有在极少数场合才得到应用。而电力系统模

    黑龙江电力 2020年6期2020-03-17

  • 基于Hertz接触的单自由度碰振系统的随机响应近似闭合解
    量的平稳概率密度函数。类似的，Liu等[7]讨论了碰撞系统在有色噪声激励下的平稳概率响应，详细地讨论了有色噪声和恢复系数对碰撞系统响应的影响。Li等[8]则获得了相关高斯白噪声激励下Duffing-van der Pol碰撞振动系统的平稳概率密度函数，考察了对不同参数引起的随机分岔问题。徐伟等[9]先借助非光滑变换和狄拉克函数，随后得到了Duffing-Rayleigh 碰撞振动系统的对应等效非线性系统，最后采用奇异摄动法分析了等效非线性系统的随机P-分岔

    振动与冲击 2019年21期2019-11-20

  • 关于求解两个随机变量函数的分布的方法研究
    布函数;概率密度函数;分布律一、引 言在概率论与数理统计中，随机变量分为三类——离散型、连续型及奇异型，但我们一般只需要掌握前两类.两个随机变量X，Y的函数Z=g（X，Y）依然是随机变量，则求解这个随机变量的分布就是我们讨论的一个关键问题，下面给出各种不同情况下，求解两个随机变量函数的分布的各种方法.二、两个随机变量都是离散型已知二维离散型随机变量（X，Y）的联合分布律，求解其函数Z=g（X，Y）的分布，通过直接分析便可以得到所求.例1 设二维随机变量（X

    数学学习与研究 2019年15期2019-09-25

  • 福建地区环境噪声特性研究
    的功率谱概率密度函数，并分析其影响因素和不同频段时空变化特性。结果表明：人文噪声平均水平最高地区位于福建沿海福州至厦门一带，07：00—18：00的功率谱密度要明显高于其它时间段，12：00左右出现间歇性低谷期，夜間有不同程度的降低，日变化除了在春节假期大幅下降外，均处于较为稳定态势;福建地区次级微震主要成分是Rayleigh波，主频约为2.7s，主微震主频约为16s，次级微震平均水平最高地区也位于沿海一带，向内陆方向呈衰减趋势，其日变化明显，与台风和潮高

    地震研究 2019年1期2019-08-27

  • 基于高斯随机向量统计特性的卡尔曼滤波器推导方法
    ，尤其是概率密度函数对卡尔曼滤波递归方程进行推导。在推导过程中，给出了卡尔曼滤波器推导所需的相关理论依据及数学工具。该推导方法简单、直观，更便于人们理解卡尔曼滤波器工作机理，并根据实际应用过程进一步開展更深层次的研究。关键词：高斯随机向量；概率密度函数；卡尔曼滤波器DOI：10. 11907/rjdk. 191361中图分类号：TP3-0 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2019）005-0058-04Abstract：To help res

    软件导刊 2019年5期2019-05-24

  • 基于最大熵的目标分割和检测∗
    有不同的概率密度函数。确定这个差异的工作是统计学性质的。考虑图象是有两个由象素组成的单纯图象组成的，象素值函数由f0(x)和f1(x)表示，x表示象素值。合成图像的概率密度函数是：α是混合比，表示为相关类型（由像素计量）的两个简单子图像。虽然是点分割方法，但是全局考虑也是可行的。如此仅仅像素的灰度级的值用来参与到图像分割的计算。对像素点x最大可能的规则分类 f0使错误最小可能出现须满足下列关系：实际上，当α和f1(x)对于观测者是未知的那么合成图像的概率密

    计算机与数字工程 2019年4期2019-05-07

  • 偏对称正态分布的若干性质
    量Y 的概率密度函数为f (y)，f (y)为偶函数，Φ(x)是标准正态分布函数，随机变量X 的概率密度函数为其中λ 为偏度系数(可取任意实数)，μ 是位置参 数，σ 是 尺 度参数，则称X 服从偏对称正态分布。（i）μ=0,σ=1 时，g(x;λ)=2f (x)Φ(λx)，称X 服从标准偏对称正态分布；（ii） μ=0,σ=1,λ →+∞ 时 ，g(x;λ)=2f (x)Φ(λx)趋向于 ||Y 的概率密度函数；（iii）μ=0,σ=1,λ →-∞ 时

    统计科学与实践 2019年1期2019-03-28

  • 商业广场环境中无线信道及其特性分析
    达角; 概率密度函数; 功率延迟分布; 频率相关函数; 无线通信中图分类号： TN911.6?34                        文献标识码： A                         文章编号： 1004?373X（2019）03?0039?06Abstract： A geometrical distribution model of the interior environment of the typical commerc

    现代电子技术 2019年3期2019-02-19

  • 一种寄生转发系统的ADP干扰抑制技术
    扰幅度的概率密度函数(Probability Density Function， PDF)的统计特性，为每一个幅度域处理输入样值赋予新的权重，即在检测到不大可靠的信号时，减小样值的权重，从而提高信噪比．该方法是“开环”的，不存在收敛慢的问题，也不需要训练序列，频带的利用率高，应用于寄生转发系统对广播信号进行干扰抑制，不仅可以提高系统的可靠性，而且可以增加系统的容量[9]．1 寄生转发系统的信号模型笔者以M元扩频信号为寄生信号，寄生于数字卫星广播(Digit

    西安电子科技大学学报 2018年6期2018-12-07

  • 基于无放回抽样的帕尔森窗口集成方法
    的无参数概率密度函数估计方法，也是一种真正的从数据本身出发研究数据分布特征的方法[3]．该方法在有监督学习[4]、无监督学习[5]、特征选择[6]和图像处理[7]等领域有广泛应用．用帕尔森窗口法进行概率密度函数估计的关键在于窗口宽度(bandwidth)参数的确定[8]，其中代表性的工作有SILVERMAN[9]的拇指原则(Silverman’s rule of thumb)、TERRELL[10]的过平滑窗口选取规则(over smoothed band

    深圳大学学报（理工版） 2018年6期2018-11-20

  • 几种常见的连续型分布
    见分布；概率密度函数Key words： random variable；conventional distribution；probability density function中图分类号：O211 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）25-0237-020 引言概率论课程是高等院校理科生的必修课之一，涉及到随机事件及其概率、随机变量及其分布等。在随机变量的学习中分别就离散型随机变量和连续型随机变量展开来说，在连续型随机变量的学习中

    价值工程 2018年25期2018-09-26

  • 缺失数据情形下概率密度函数的统计应用研究
    问题提出概率密度函数是概率统计概念，主要用于计算数据密度大小[1]。一般情况下，设求解数据总体X对应的求解密度函数为f(x)，在总体数据X中抽取样本数据记为x1,x2,…,xn，根据给定的样本完成概率密度函数f(x)计算[2]。 目前，对于该函数的求解方法有很多种，应用较多的方法有最近邻密度估计法、正交序列估计法、核估计法和直方图估计法等[3]。各个领域在应用该函数时，异常现象越来越频繁，主要表现为数据缺失[4]。为了避免数据缺失情况对概率统计结果造成影响

    宿州学院学报 2018年5期2018-09-06

  • 基于概率的运载火箭控制系统设计方法研究
    所服从的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)。目前对偏差量建模的方法通常有两种：一是通过对偏差量测量数据进行观察，在多个可能的分布中选择最合适的分布类型；二是通过对偏差量的产生机理进行分析，确定偏差量的分布类型。第一种方法的缺点在于需要大量的对比分析工作，而且很难保证所选定的概率分布能准确地反映偏差量试验数据的分布规律。第二种方法虽然从理论上来说比较准确，但在工程应用中，由于偏差量产生的原因十分复杂，除了个别简

    宇航总体技术 2018年2期2018-04-17

  • 基于变构模型的概率密度函数的教学探索
    中去，对概率密度函数的教学问题进行了有益的探索.借助于学生的先拥概念提出了一种新颖的概率密度函数的教学导入方式，分析了概率密度函数的说明功能和应用功能，结合统计方法揭示了概率密度函数的本质属性.【关键词】变构模型；概率密度函数；统计；直方图【基金项目】山东省教育科学“十二五”规划课题资助项目（YBS15002）.一、引言概率密度函数是概率论课程中的一个重要的概念，它在科学和工程的许多领域中都扮演了非常重要的角色，是我们研究连续型随机系统及解决相关问题的必要

    数学学习与研究 2018年2期2018-02-09

  • 一种基于多数据源的LTE天馈隐患排查方法
    3.2 概率密度函数推导概率密度函数推导依据最小二乘法原理进行曲线拟合，从整体上考虑近似函数同所给数据点(xi, yi)误差ri=f(xi)-yi（i=1, 2, ..., n）的大小，通常采用误差平方和来度量整体误差的大小。具体数据拟合的方法是：对给定数据ri=f(xi)-yi（i=1, 2, ..., n）在取定的函数类Ф中，求f(x)∈Ф，使误差=min 。 从几何意义上讲，就是寻求与给定点(xi, yi)（i=1, 2, ...,n）的距离平方和为

    移动通信 2017年22期2017-12-27

  • 两广义Gaussian分布之间的最小Kullback-Leibler距离
    两个不同概率密度函数的差异程度,得到了广义Gaussian分布最小的Kullback-Leibler距离,并作为特例得到了Laplacian分布和Gaussian分布最小的Kullback-Leibler距离.广义高斯分布; Kullback-Leibler距离; Laplacian分布0 引言由Stacy[1]提出的广义Gaussian (GGD)是一类以Laplacian分布、Gaussian分布为特例,以δ函数和均匀分布为极限形式的对称分布,它在信号

    淮阴师范学院学报（自然科学版） 2017年3期2017-11-02

  • 随机系统稳态概率密度函数控制算法
    系统稳态概率密度函数控制算法杨恒占，张晓倩，毕雪琴(西安工业大学 电子信息工程学院，陕西 西安 710021)对于非线性随机系统，以均值、方差为控制目标的传统控制方法难以达到满意的控制效果，而概率密度函数控制能够反映非线性随机系统的各阶统计特征，可实现较为理想的控制效果。为此，针对非线性随机系统，提出了一种对系统状态稳态响应的概率密度函数进行控制的算法。该算法将概率密度函数展开为多项式形式，以FPK方程为工具，分析并得出多项式系数和控制多项式增益的关系方程

    计算机技术与发展 2017年8期2017-09-01

  • 关联的乘性和加性驱动的三稳系统稳态分析
    统的稳态概率密度函数.结果表明，关联强度λ和乘性噪声强度P均能诱导相变的产生，而加性噪声强度Q不能诱导相变的产生.通过数值模拟稳态概率密度函数验证了所得结论的准确性.三稳系统; 噪声; 相变; 稳态概率密度函数0 引 言噪声广泛存在于自然界的各个领域,包括生物、 物理、 化学、 医学等.传统观念认为噪声会影响信息传递的精确性,总是消极的.噪声在产生杂乱的运动,破坏序,破坏功能,抹去相与相之间的差别,导致均匀,起到了破坏的相变作用，是造成系统无序的根源.所以

    纺织高校基础科学学报 2016年4期2017-01-17

  • 基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性*
    延的联合概率密度函数、边缘概率密度函数，它适用于多种蜂窝型，重点研究高斯分布的散射体，最后仿真验证了推导的合理性。单信道散射体；到达角度；到达路径；概率密度函数；高斯散射体分布0　引言对于无线网络，与时间和频率不同[1-2]，自适应天线把空间作为一种新的资源。为获得以上参数，产生了几何单反射信道模型(Geometrically-Based Single-Bounce Channel Models，GBSBCMs)的概念，即假设单个散射体处于二维[3-6]或

    电子技术应用 2016年8期2016-12-01

  • 概率密度函数连续和不连续两种不同假设下的解题比较
    74)概率密度函数连续和不连续两种不同假设下的解题比较胡吉卉，吴莺，刘继成(华中科技大学数学与统计学院，武汉430074)概率密度函数连续的随机变量仅是一类特殊的连续型随机变量，因此假设概率密度函数连续是一个苛刻的限制.本文在随机变量概率密度函数连续和不连续两种不同假设下比较了两个典型例题的证明，可以看出两者的思路是完全不同的，后者通常更具有普遍性.连续型随机变量； 概率密度函数； 矩母函数； 指数分布1　引　　言众所周知，连续型随机变量的概率密度函数有

    大学数学 2016年3期2016-10-14

  • 基于DTBN的动量轮备份系统剩余寿命预测研究*
    件的失效概率密度函数进行准确的描述是开展系统可靠性分析及寿命预测研究的前提。对于备份部件来说，存在2种状态，即储备状态和启用状态。2种状态下受的工作载荷通常是不相等的，所以处于2种状态下部件失效的概率密度函数也不同。现有文献针对不同状态下的失效问题，假设部分部件在储备状态下的失效率是启用状态下失效率的α倍，其中，0≤α≤1，冷备份时α=0，热备份时α=1，温备份时0假设某备份部件在启用状态下失效概率密度函数服从失效率为λ的指数分布，且在ts时刻，该备份部件

    航天控制 2016年3期2016-07-20

  • 1995 —2012年国内个人收入分布函数演化研究
    布函数和概率密度函数从1995—2012年的演化过程，结果显示：累积分布函数为，遵循高斯分布；概率密度函数为，概率密度函数图像的宽度随着时间的推移从1995—2012年逐步变宽，是(x-μ)因子推动概率密度函数P(x)中的部分，在使图像逐步变宽的同时右方出现了一个逐年加长的类似指数函数的长尾，这种图像提示从1995—2012年极少数人获取了极大数量的个人收入；进一步利用个人人均年收入的概率密度函数P(x)计算相应的Gini系数在这一时期的演化后发现，当今中

    统计与信息论坛 2016年2期2016-06-23

  • 浅谈《随机数学》中常见分布的典型模式的运用
    Γ分布的概率密度函数的典型表达式及数理统计中的Z分布、χ2分布、t分布、F分布的典型表达式等典型模式，从广义积分的计算、随机变量数字特征的计算、统计量分布的确定及有关概率的计算等多个角度，举例分析了常见分布的典型模式的运用及其重要性.【关键词】典型模式；概率密度函数；统计量；数字特征《随机数学》主要包含以下三部分：概率论、数理统计及随机过程，是现代数学的重要分支，在自然科学、社会科学和工程技术的各个领域都具有极为广泛的应用.特别是近30年来，随着信息技术的

    数学学习与研究 2016年15期2016-05-30

  • 基于改进PDF技术的间歇过程NFM模型
    出过基于概率密度函数（PDF）技术的模型训练方法，成功解决了传统的基于MSE准则训练方法模型泛化能力弱的问题，但又产生了概率密度难以估计及目标PDF未知时模型性能不稳定的问题。针对这两个问题，引入了新的概率密度窗宽估计方法，并提出了在目标PDF未知时采用PDF预估器及其收缩策略的算法。仿真实验表明：该方法能够保证足够的概率密度估计精度和模型预测性能。关键词：间歇过程；神经模糊模型；概率密度函数；收缩策略；算法；预测2015-12-17收到初稿，2015-1

    化工学报 2016年3期2016-05-11

  • 夏—王定理在二维连续型随机向量中的推广
    量函数的概率密度函数。【关键词】夏-王定理；二维连续型随机向量；概率密度函数0 引言设（X1，X2）是一个二维连续型随机变量，其联合密度函数为pX1， X1（x1，x2），f（x1，x2）是一个二维连续函数。如何求（X1，X2）的函数f（X1，X2）的联合密度函数是概率统计中常见的问题。文献中，常用的方法有分布函数法和公式法。对于一些简单的函数，有一些公式可以求出f（X1，X2）的密度函数，比如下面的引理。由上面的例题可见，不用引理1中的公式，我们轻易地获

    科技视界 2016年3期2016-02-26

  • 一种新颖的领域自适应概率密度估计器
    无法建立概率密度函数的场景。实验表明，此种领域自适应方法进行领域间知识传递的同时，还能达到源域隐私保护的目的。关键词：概率密度函数；无偏置v-SVR；中心约束最小包含球；核心集；领域自适应DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201312041中图分类号：TP391.4 文献标志码：A收稿日期：2013-12-20. 网络出版日期：2015-03-17.基金项目：江苏省高校自然科学研究资助项目(13KJB520001)；江苏省高校哲学社

    智能系统学报 2015年2期2016-01-18

  • 谐波干扰下海上风机结构工作模态识别
    RA)与概率密度函数法(Probability Density Function，PDF)结合的工作模态识别方法及判定思路，剔除不同工况下转频、倍频谐波成分干扰，实现风机结构多阶工作模态参数有效识别。该方法不仅能有效避免谐波干扰以获取结构的真实工作模态，同时对海上风机结构运行安全性实时在线监测、评估具有较好的工程适用性。关键词：海上风电；工作模态识别；谐波干扰；改进ERA；概率密度函数基金项目：国家国际科技合作专项资助(2012DFA70490)；国家高技

    振动与冲击 2015年10期2015-12-30

  • 三维空间域多径信道模型的AOA和TOA特性分析*
    合、边缘概率密度函数封闭式表达式。除此之外还推导出到达时延的联合概率密度函数的封闭式表达式。该三维模型适用于低MS天线和高BS天线且重要散射体分布在移动台附近的室外宏蜂窝通信环境。此外还对数值仿真实验获得的理论数据进行分析比较，进一步验证信道参数估计结果符合理论和经验。到达角度；几何散射模型；概率密度；到达时延；多径波0　引言近年来，为满足人们对无线通信不断增长的容量需求，通信系统的空时参量越来越受到人们广泛关注。空间信道模型描述了多径分量的到达角度和到达

    电子技术应用 2015年10期2015-12-16

  • 基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法
    基于二维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法刘永春①王广学*②栗 苹①闫晓鹏①①（北京理工大学机电工程与控制国家重点实验室 北京 100081）②（空军预警学院信息对抗系 武汉 430019）该文将传统区域统计分布特征变化检测方法拓展到2维特征空间，提出一种基于2维概率密度函数比较的SAR图像变化检测方法。该方法首先将观测区域内相邻像素的灰度值组合成2维观测矢量，而后采用2维G ram-Charlier展开式对观测矢量在不同时相图像中的2维概率密度函数

    电子与信息学报 2015年5期2015-02-05

  • 概率统计教学过程中如何有效地结合高等数学知识
    变量; 概率密度函数; 分布函数高等数学和概率统计都是高等院校理、工、经、管各专业重要的基础课程，由于在概率统计的学习过程中要频繁地用到高等数学的相关知识， 因此在我国目前几门基础数学课程的开设中， 大部分院校都是习惯于本科第一学年学习高等数学， 第一学年下学期或是第二学年上学期学习概率统计课程.我之前长期从事经管类学生的概率论与数理统计课程的教学工作， 发现经管类学生中一部分学生因为高中阶段学的文科， 数学基础一般， 更有一些同学对数学有着天生的恐惧，

    数学学习与研究 2014年21期2014-10-21

  • 基于概率密度函数的控制系统性能评价
    于方差，概率密度函数对系统输出的随机性能有着更为全面的描述，因此基于概率密度函数的性能评价具有重要的研究意义。基于概率密度函数的随机控制是通过控制系统跟踪误差的概率密度函数来实现对系统的有效控制的。期望跟踪误差的概率密度函数分布可以是高斯分布(正态分布)、均匀分布或者某种自定义的分布，这是根据具体的控制要求来给定的。因为以高斯分布做概率密度函数期望分布在日常生活中普遍存在，而且具有一定的广泛性(电解铝的控制、化工过程分子量的空盒子、铸件尺寸及灯泡的大小等)

    化工自动化及仪表 2014年2期2014-08-02

  • 基于alpha稳定分布的盲信号分离
    尾信号的概率密度函数的拖尾较重。传统的盲分离算法对于轻拖尾和重拖尾信号混合时的分离效果一般。为此，相关学者提出一些改进算法，其核心是自适应动态切换，对重拖尾信号和轻拖尾信号分别取不同的非线性函数。但是由于评价函数采用固定非线性函数，因而分离准确度一般。近年来，针对此问题逐渐发展了一些参数化和无参化学习算法[6-9]，这类算法采用准确的概率分布估计方法，准确估计信号的概率密度函数和评价函数，从而提高了算法的分离性能，但是计算复杂度较高，并要求源信号为平稳信号

    计算机工程与应用 2014年18期2014-04-03

  • 非高斯随机分布系统自适应控制算法的研究
    系统输出概率密度函数追踪目标概率密度函数，并满足规定的保性能指标。关键词： 非高斯随机分布系统； 自适应控制； 数学模型； 概率密度函数中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）04?0053?03Self?adaptive control algorithm for non?Gaussianstochastic distribution systemsQU Yi， MU Li?ning， LAI Zhan

    现代电子技术 2014年4期2014-03-05

  • 两类相依样本密度函数核估计的相合性
    一步探讨概率密度函数核估计的性质,获得了核估计的强相合性、r阶相合性及依概率一致收敛性,推广并改进了文献[5-6]的相关结论.本文约定C表示正常数,在不同处取不同值.引理1[3]设K(u)和g(x)都是定义在(-∞,∞)上的Borel可测函数,满足下列条件:1)K在(-∞,∞)上有界;(1)又若g在(-∞,∞)上有界且一致连续,则(2)引理2[9]设随机变量序列X1,…,Xn为NOD的,f1,…,fn均为非降函数(或非增函数),则随机变量f1(X1),…,

    吉林大学学报（理学版） 2013年6期2013-12-03

  • 利用导数研究正态分布的概率密度函数性质
    态分布的概率密度函数性质王康(吕梁学院汾阳师范分校，山西汾阳 032200)从正态分布的概率密度函数入手，利用导数研究函数，推导正态分布的大致图像和基本性质.关键词:正态分布;导数;概率密度函数;函数图像;函数性质正态分布在实际中存在广泛，在概率统计的理论与应用中更是起着非常重要的作用，在各种分布中居于首要地位.因此，学生学好正态分布也至关重要.在多数概率论教材中都是给出正态分布的定义后直接给出密度函数的图像，并由图像得出相关性质［1］.学生所做的仅仅是机

    河南教育学院学报（自然科学版） 2012年2期2012-12-25

  • 基于载荷二维分布的可靠性分析方法
    和强度的概率密度函数,Fr(◦)表示强度的分布函数,则载荷小于强度的概率也即可靠度为这就是Freudenthal于1947年提出的著名的载荷-强度干涉模型[6]。其中,载荷和强度是广义的,载荷可以是应力、温度、腐蚀、载荷的作用次数等,强度可以是疲劳强度、抗热性、抗腐蚀性、零件的失效循环数等。该模型适用于随机载荷作用一次或者考虑个体差异的恒幅载荷作用下的可靠度计算。实际上,零件往往承受随机载荷的多次作用,这时,载荷需要用一个随机过程来描述。工程上,经常通过多

    中国机械工程 2010年8期2010-06-04

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