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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院智能测试与信息处理技术研究所

作品数：1 被引量：1H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信号
  • 1篇信号重构
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇线性传感器
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  • 1篇非线性传感器
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  • 1篇MIMO
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  • 1篇传感器
  • 1篇粗差
  • 1篇粗差定位

机构

  • 1篇哈尔滨工业大...

作者

  • 1篇刘丹
  • 1篇刘昕
  • 1篇魏国
  • 1篇孙金玮

传媒

  • 1篇电子测量技术

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
非线性MIMO传感器信号重构中粗差的探测与修复被引量：1
2008年
本文以多输入多输出(MIMO)非线性传感器系统为背景,在Ferguson-Srikantan检验法和RBF神经网络拟合法的基础上提出了一种训练样本集中粗差定位与修复方法。传统粗差检验方法以残差作为诊断统计量,容易对高杠杆点和粗差点产生误判。而建立在学生氏残差和外学生氏残差基础上的F-S检验法能高效地区分两者,并定位粗差点,然后利用RBF神经网络拟合法估计并替换粗差点,从而完成训练样本集的修复。实验表明,该方法具有很强的鲁棒性,在精确定位和准确修复粗差数据的同时提高了传感器信号重构的效率。
刘丹魏国孙金玮刘昕
关键词：非线性传感器信号重构粗差定位RBF神经网络
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