[发明专利]一种基于直方图筛选及最小二乘拟合的序列周期估计方法有效
| 申请号： | 201911050387.0 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN110826212B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张蔚;彭海;潘宜霞;杨大川;吕文超 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/18 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 管高峰 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于直方图筛选及最小二乘拟合的序列周期估计方法，先对获得的周期序列进行排序计算差值，利用直方图方法对差值序列进筛选，获得筛选后的差值序列。再计算差值样本的初始周期值，利用每一个样本的周期值对本小类的所有样本进行误差估计并得到周期偏差，并不断改变周期，重新获取新的周期和对应的周期偏差。筛选出最小偏差值对应的周期作为此样本的周期，循环计算所有样本分别对应的周期值。对于所有样本的周期值筛选，利用最小二乘法进行精确拟合，得到最终的样本周期。本发明将直方图与最小二乘相结合，能非常好地降低对预处理过程的要求，并且拟合结果的获得较高的计算精度，克服了对噪声干扰的敏感性，具有良好的推广性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 直方图 筛选 最小 拟合 序列 周期 估计 方法 | ||
【主权项】：
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