1) dependent robust estimation
相关抗差估计
2) correlated covarianee of estimation
相关估计方差
3) robust estimation
抗差估计
1.
Study of the robust estimation method of inter-satellite ranging network;
星间测距网的抗差估计方法研究
2.
Parameter robust estimation of reach flood concentration model;
水库入库河段洪水汇流参数抗差估计研究
3.
A new fault location algorithm for transmission line based on robust estimation theory;
基于抗差估计理论的输电线路故障定位新型算法
4) robust estimate
抗差估计
1.
Being different from the previous methods, used to detect gross errors in observations,such as statistical test and robust estimate, a new method named as “Quasi Accurate Detection of gross errors”(QUAD) has been proposed in ref.
以往检验粗差有两类不同的方法 ,一类是假设检验 ,另一类是抗差估计。
5) robust estimator
抗差估计
1.
After a brief review of robust estimator in this paper, a adaptive robust kalman filtering and a federated filtering based on it are presented.
简要介绍了抗差估计理论 ;在顾及扰动异常的情况下 ,把自适应抗差Kalman滤波应用到联邦滤波上 ,对联邦滤波进行了改进 ,提出了一种自适应抗差联邦滤波算法。
2.
They include median filtering,trend surface detection,and robust estimator.
简要介绍了现行的部分国内外多波束测深数据异常值检测算法,比较和分析了算法的各自优缺点,包括中值滤波、基于趋势面的测深异常检测、抗差估计异常值检测。
6) correlation estimation
相关估计
1.
Based on correlation estimation the algorithm of virtual instrument(VI) program is designed.
基于相关估计算法设计了虚拟仪器 (VI)程序 ,利用VI程序辨识了工频噪声 (或以工频为整倍数的噪声 )中的微弱信号 ,从而消除了工频噪声干扰。
2.
The correlation estimation method based on the short-period M-sequence has the advantages of fast convergence,high precision and simple algorithm.
采用短周期M序列相关估计法 ,其结构和算法与常规LMS自适应估计法相近 ,但收敛速度要快得多 ,非常适用于理论研究和工程实际的要求。
补充资料：自相关估计
随机信号x(n)的相关函数是在时间域内描述随机过程的重要特征。自相关函数是随机信号在不同时刻的值之间的依赖性的量度，是一个很有用的统计平均量，其定义为自相关函数
(1)式中E[·]表示数学期望，*表示共轭值,m为时间滞后数。
在随机信号处理中，自相关函数可以用来检测淹没在随机噪声干扰中的信号，随机信号的自功率谱等于它的自相关函数的傅里叶变换。因此，通过自相关估计可求得信号的功率谱。
利用计算机计算自相关估值有两种方法。一种是直接方法，先计算出随机信号和它的滞后序列的乘积，再取其平均值即得相关函数的估计值。另一种是间接方法，先用快速变换算法计算随机序列的功率谱密度，再作反变换计算出相关函数。
直接算法 设离散随机信号序列x(n)是平稳的，其长度为N，自相关函数的估值记作惲Nx(m)，定义为
(2)式中K为滞后数的最大值。由于估计值的均值E[惲Nx(m)]不等于自相关函数的真值 rxx(m)，因而它是自相关函数的有偏估计。如果把 惲Nx(m)式中的比例系数改成，即令
(3)它的均值,因而是无偏的估计。显然，设m为有限值，当N→∞,则从式(2)可以得到渐近无偏估计。计算m 个滞后数时的自相关估计约需Nm 次实数乘加运算。
间接算法 间接方法是利用快速傅里叶变换的方法计算出功率谱密度函数的估值，然后再计算它的傅里叶反变换，即得自相关函数估值。由于采用了快速傅里叶变换算法，计算速度较快。如当N=2P时，间接算法所需要的运算量约为8NP次实数乘加运算。因此,两种方法的速度比是
如P＝13，m＝0.1N＝819，则，即间接算法比直接算法约快8倍。在用间接算法计算相关函数时,需要把随机信号序列的长度补零扩大到2N-1之后再计算其相关函数。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》下册，人民邮电出版社，北京，1983。
J.S.Bendat et al. ,Random Data: Analysis and Measurement Procedures，Wiley-Interscience，New York,1971.
(1)式中E[·]表示数学期望，*表示共轭值,m为时间滞后数。
在随机信号处理中，自相关函数可以用来检测淹没在随机噪声干扰中的信号，随机信号的自功率谱等于它的自相关函数的傅里叶变换。因此，通过自相关估计可求得信号的功率谱。
利用计算机计算自相关估值有两种方法。一种是直接方法，先计算出随机信号和它的滞后序列的乘积，再取其平均值即得相关函数的估计值。另一种是间接方法，先用快速变换算法计算随机序列的功率谱密度，再作反变换计算出相关函数。
直接算法 设离散随机信号序列x(n)是平稳的，其长度为N，自相关函数的估值记作惲Nx(m)，定义为
(2)式中K为滞后数的最大值。由于估计值的均值E[惲Nx(m)]不等于自相关函数的真值 rxx(m)，因而它是自相关函数的有偏估计。如果把 惲Nx(m)式中的比例系数改成，即令
(3)它的均值,因而是无偏的估计。显然，设m为有限值，当N→∞,则从式(2)可以得到渐近无偏估计。计算m 个滞后数时的自相关估计约需Nm 次实数乘加运算。
间接算法 间接方法是利用快速傅里叶变换的方法计算出功率谱密度函数的估值，然后再计算它的傅里叶反变换，即得自相关函数估值。由于采用了快速傅里叶变换算法，计算速度较快。如当N=2P时，间接算法所需要的运算量约为8NP次实数乘加运算。因此,两种方法的速度比是
如P＝13，m＝0.1N＝819，则，即间接算法比直接算法约快8倍。在用间接算法计算相关函数时,需要把随机信号序列的长度补零扩大到2N-1之后再计算其相关函数。
参考书目
何振亚：《数字信号处理的理论与应用》下册，人民邮电出版社，北京，1983。
J.S.Bendat et al. ,Random Data: Analysis and Measurement Procedures，Wiley-Interscience，New York,1971.
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