1) Burg maximum entropy prediction
最大熵伯格预测
1.
First, Burg maximum entropy prediction is used to spread the spectra of the data and to suppress side lobes.
提出了一种提高地震资料分辨率的综合处理方法 ,即首先使用最大熵伯格预测方法来拓宽频谱 ,压缩子波的旁瓣 ,然后采用时频分析方法来重构高分辨率信号。
2) Burg maximum entropy algorithm
最大熵伯格算法
3) maximum entropy method
最大熵法
1.
Wind wave spectrum estimation of small generating area by the maximum entropy method;
东洞庭湖最大熵法风浪谱估计
2.
In view of the characteristics of the measurement of form error,the probability distribution of the reading values and direct measurement results of measurement points are deduced based on the maximum entropy method, the probability theory and statistics.
文章从形状误差测量的特点出发,根据最大熵法与概率统计的理论,导出测量中的读数值与直接测量结果的概率分布函数,得出读数值的不确定度分布应作为均匀分布处理,直接测量结果的分布作为正态分布处理。
3.
A brief introduction is given to the maximum entropy method (MEM),which is based upon the maximum entropy principle and maximum likelihood principle in information theory.
文章介绍了粉末衍射结构分析的最大熵法。
4) maximum entropy
最大熵法
1.
A new method unfolding soft X-ray spectra for a soft X-ray spectrometer(SXS),which is based on maximum entropy principle(ME),is put forward.
提出软X光能谱仪的一种新的解谱方法即最大熵法 ,运用新的平滑方法即样条拟合方法处理滤片的边带结构 ,并对最大熵法的收敛性和稳定性进行了分析 。
5) maximum entropy(ME)
最大熵(ME)
6) Maximum entropy spectrum
最大熵谱
1.
Using EOF analysis,the climate accident analysis,the maximum entropy spectrum analysis,the tendency rate and other methods,the paper carries on the temporal and spatial characteristic analysis of the annual mean temperatures in 1961-2005 in Henan.
采用EOF分析、气候突变分析、最大熵谱分析、倾向率等多种方法,对河南省1961-2005年的年平均气温进行时空特征分析,结果表明:河南省年平均气温空间分布由南向北递减;第一主分量代表了河南省年平均气温变化的时空特征,显示出全省气温变化具有高度的一致性;1994年为气温变化的突变点,其后气温增温明显;时间序列具有4 a、5。
2.
By means of maximum entropy spectrum analysis made is diagnosis of climatic oscillation in local atmospheric refractive indices in Shanghai and Nanjing.
用最大熵谱分析法对南京、上海两地局地大气折射指数气候变化特征进行诊断，探讨了自回归模式的阶数不同对话的影响，并从不同样本数的熵谱中提取出稳定的周期和谱峰值，所得结果可以作为预报大气折射指数变化的气候背景。
补充资料：最大熵法
对信号的功率谱密度估计的一种方法。1967年由J.P.伯格所提出。其原理是取一组时间序列，使其自相关函数与一组已知数据的自相关函数相同，同时使已知自相关函数以外的部分的随机性最强，以所取时间序列的谱作为已知数据的谱估值。它等效于根据使随机过程的熵为最大的原则,利用N个已知的自相关函数值来外推其他未知的自相关函数值所得到的功率谱。最大熵法功率谱估值是一种可获得高分辨率的非线性谱估值方法，特别适用于数据长度较短的情况。
最大熵法谱估值对未知数据的假定 一个平稳的随机序列，可以用周期图法对其功率谱进行估值。这种估值方法隐含着假定未知数据是已知数据的周期性重复。现有的线性谱估计方法是假定未知数据的自相关函数值为零，这种人为假定带来的误差较大。最大熵法是利用已知的自相关函数值来外推未知的自相关函数值，去除了对未知数据的人为假定，从而使谱估计的结果更为合理。
熵在信息论中是信息的度量，事件越不确定，其信息量越大，熵也越大。对于上述问题来说，对随机过程的未知的自相关函数值，除了从已知的自相关函数值得到有关它的信息以外，没有其他的先验知识。因而，在外推时，不希望加以其他任何新的限制，亦即使之"最不确定"。换言之，就是使随机过程的熵最大。
最大熵法功率谱估值表达式 最大熵法功率谱估值的表达式为
式中PM为M阶预测误差滤波器的输出功率;B为随机过程的带宽;为采样周期;ɑm(m＝1,2,...,M)由下式决定：
式中rNx(M)为已知的随机过程的自相关函数值。
从功率谱估值的表达式可以看出，最大熵法与自回归信号模型分析法以及线性预测误差滤波器是等价的，只是从不同的观点出发得到了相同的结果。
由已知信号计算功率谱估值的递推算法 应用上述的谱估值表达式进行计算时，需要知道有限个自相关函数值。但是，实际的情况往往是只知道有限长的时间信号序列，而不知道其自相关函数值。为了解决这个问题，J.P.伯格提出了一种直接由已知的时间信号序列计算功率谱估值的递推算法，使最大熵法得到广泛的应用。递推算法如下：
递推算法只需要知道有限长的时间信号序列，不须计算其自相关函数值,所得的解保证是稳定的。但是,其解只是次优解。
应用递推算法往往使谱估值出现"谱线分裂"与"频率偏移"等问题，因而,又有各种改进的算法。其中,较著名的有傅格算法和马普尔算法，但是所需的计算量较大。另外，在有噪声的情况下，如何选定阶数仍有待进一步探讨。
最大熵法谱估值对未知数据的假定 一个平稳的随机序列，可以用周期图法对其功率谱进行估值。这种估值方法隐含着假定未知数据是已知数据的周期性重复。现有的线性谱估计方法是假定未知数据的自相关函数值为零，这种人为假定带来的误差较大。最大熵法是利用已知的自相关函数值来外推未知的自相关函数值，去除了对未知数据的人为假定，从而使谱估计的结果更为合理。
熵在信息论中是信息的度量，事件越不确定，其信息量越大，熵也越大。对于上述问题来说，对随机过程的未知的自相关函数值，除了从已知的自相关函数值得到有关它的信息以外，没有其他的先验知识。因而，在外推时，不希望加以其他任何新的限制，亦即使之"最不确定"。换言之，就是使随机过程的熵最大。
最大熵法功率谱估值表达式 最大熵法功率谱估值的表达式为
式中PM为M阶预测误差滤波器的输出功率;B为随机过程的带宽;为采样周期;ɑm(m＝1,2,...,M)由下式决定：
式中rNx(M)为已知的随机过程的自相关函数值。
从功率谱估值的表达式可以看出，最大熵法与自回归信号模型分析法以及线性预测误差滤波器是等价的，只是从不同的观点出发得到了相同的结果。
由已知信号计算功率谱估值的递推算法 应用上述的谱估值表达式进行计算时，需要知道有限个自相关函数值。但是，实际的情况往往是只知道有限长的时间信号序列，而不知道其自相关函数值。为了解决这个问题，J.P.伯格提出了一种直接由已知的时间信号序列计算功率谱估值的递推算法，使最大熵法得到广泛的应用。递推算法如下：
递推算法只需要知道有限长的时间信号序列，不须计算其自相关函数值,所得的解保证是稳定的。但是,其解只是次优解。
应用递推算法往往使谱估值出现"谱线分裂"与"频率偏移"等问题，因而,又有各种改进的算法。其中,较著名的有傅格算法和马普尔算法，但是所需的计算量较大。另外，在有噪声的情况下，如何选定阶数仍有待进一步探讨。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条