果阶段瞬态和稳态滤波器的输出。这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的算法则相交。另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同间隔距离很大,而且他们不相交。由于我们对有关信息,没有先验知识，我们将使用种特定的统计学方法得到的标准,即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态,从或同个数量级的,即。提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤第步从不同预定义设置中为算法计算,。第步估计每个算法的方差。第步检查是否相交对于算法。从个最大的差异值算法走向与差异较小的值。根据，复杂度增加了。这表明了各自增长了算法。增加了对的补充和的讨论对于算法，其增加了乘法，的添加，以及决定至少。这些值表明，虽然计算复杂但具有其独特的优势。结论组合算法，在自适应系统中将这些参数变化的跟踪与算法的良好性能结果相结合，是自适应过程中选择的更好的算法，直到稳定状态时需要从最优值与最小方差算法的加权系数的偏差。和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个检查当,和以下关系成立,如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交，偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对，只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选择最大方差算法。第步转到下个瞬间。元素的集合中最小的数。在这种情况下，应提供良好的跟踪快速变化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。通过增加更多的观察,这两个极端之间,我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要注意的是,只有未知值的差异。在仿真中我们估计式当，和替代的方法是估计为有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。,需要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的。的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤。加权系数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为他们是刚刚开始的时候,他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添加些硬件以满足组成算法。组合自适应滤波器举例考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是，即。未知的系统有四个时间不变系数，而且滤波器的。我们给个人平均为方差算法，以及它们的结合，如图所示。结果，获得了平均超过蒙特卡罗方法个独立的运行，其中。它引用了未知损坏不相关零均值高斯噪声，其中κ在最初的次迭代的方差估计根据式和的加权来计算的系数。图中提出,第次使用的与的，然后在稳定状态，与的。需要注意的是第和第迭代，该算法可以采取任何步长根据不同的认识。在这里，将通过增加计算量与并行算法都得到改善，同时还认为，在稳定状态下，不能理想的接近小步长的算法，原因是该方法的统计特性。,组合自适应滤波器能够达到更好的性能如该独种录像存库设计 架构概要设计 实体类的实现 接口的设计与实现 依赖注入及的设计与实现 数据访问层的第种实现动态生成语言 数据访问层的第二种实现任何访问者可以进行留言，留言完成后，不会立即显示正文，而是要经过管理员验证后才 可显示。 任何访问者可以对留言发表评论，未通过验证的留言不可以评论。 管理员可以对留言进行回复这个回复不同于评论，是直接显示在正文下面，而且是个 留言只能有个回复，并可对留言与评论实行删除，以及对留言进行通过验证操作。 为了让朋友们把主要精力放在理解分层架构而不是案例本身，我准备选择个相对简单的留 言本系统作为，这个系统的名字就叫做。 初步计划将这个文章系列分为以下几篇 综述 系统需求分析及数据库设计 架构概要设计 实体类的实现 接口的设计与实现 依赖注入及的设计与实现 数据访问层的第种实现动态生成语言 数据访问的用例图 基于平台的分层架构实战综述 通过浏览博客园的文章发现，很多朋友对分层架构特别感兴趣，刚好我刚做完的毕业设计就 是专门研究平台上分层架构的题目叫基于平台的分层架构与设计模式应用研 究。通过做这篇论文，我对分层架构有了定的了解，所以，就萌发了想写个文章系列， 详述下分层架构。然而，论文的理论性太强，不适合在网上发布，尤其不适合初学者理解， 所以，我想在这个文章系列中，少讲理论，而是通过做个完整的案例来讨论分层架构的基 本方法，这样会直观很多。希望在这个文章系列的写作过程中，能和朋友们起学习，起 进步。 为了让朋友们把主要流的检索和回放 报警联动编解码 多级网上监控 多级用户与权限管理汇安泰科技校园综合安防监控系统解决方案 广东省广州市汇安泰科技有限公司四川省办事处第页 入侵报警系统建设 系统组成 入侵报警系统设备原则 紧急报警系统 周界防护区域 校园重点防护区域 入侵系统设备选型 传输系统 入侵报警控制中心建设 设备选择 入侵报警系统功能 主要设备性能指标 控制通 设备选择 入侵报警系统功能 主要设备性能指标 控制通讯主机 校园安防监控总控制中心建设 推荐系统建设方案分类 目录 项目背景 项目需求分析 系统建设方案 设计原则 设计依据 系统结构图 数字视频监控系统建设 系统的组成 前端视频监控点建设原则 监控点布局及摄像机配置 监控系统传输网络 监控投资建设，项目位于院东头镇境内，由石门水库及其周边 区域组成，主体为石门水库及其岸边崖壁。计划总投资万 元人民币，项目主要内容地上峡谷蝴蝶谷昆虫科研观光基 地烟雨水寨水建设地上峡谷蝴蝶谷昆虫科研观光基 地烟雨水寨水上游乐石崖瀑布隧道漂流等七处景点。项 目全部建成后，年可实现门票销售收入万元，住宿收入 万元，餐饮收入万元，夜总会收入万元，桑拿美容保 健收入万元，停车场收入万元，商品收入万元， 利税万元，安果阶段瞬态和稳态滤波器的输出。这些参数的选择主要是基于种算法质量的权衡中所提到的适应性能。我们提出了个自适应滤波器的性能改善的方法。也就是说，我们提出了几个基于算法的不同参数的滤波器，并提供不同的适应阶段选择最合适的算法标准。这种方法可以适用于所有的的算法，虽然我们在这里只考虑其中几个。本文的结构如下，作者认为的的算法概述载于第节，第节提出了自适应算法的改进和组合标准，仿真结果在第节。基于的算法让我们定义输入信号向量和矢量加权系数为权重系数向量计算应根据其中为算法步长是预期值的估计。在中，常数表式误差，是个参考信号。根据中不同的预期值估计在，我们可以得出种各种形式的自适应算法的定义，变步长算法和基本算法具有相同的形式，但在适应过程中步长是变化的，。正在研究中的自适应滤波问题在于尝试调整权重系数，使系统的输出跟踪参考信号，中是个零均值与方差的高斯噪声，是最佳权向量维纳向量。我们考虑两种情况是个常数固定的情况下，随时间变化非平稳的情况下。在非平稳情况下，未知系统参数即最佳载体是随时间变化的。我们假设变量可以建立模型为，它是随机独立的零均值，依赖于和自相关矩阵。注意分析直接服从，如果，的条件是满足的，那么加权系数向量收敛于维纳解。定义加权错位系数，,。是因为这两个梯度噪声加权系数的平均值左右的变化和加权矢量滞后平均及最佳值的差额的影响，。它可以表示为根据，是是加权系数的偏差，与方差是零均值的随机变量差，它取决于的算法类型，以及外部噪声方差。因此，如果噪声方差为常数或是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说，在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它被赋值，组合自适应滤波器合并后的自适应滤波器的基本思想是在两个或两个以上自适应算法并行实现与每个迭代之间的最佳选择，。在每次迭代中选择最合适的算法，选择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢量值最接近。让,是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡,≡,≡下。基于算法的行为主要依赖于，在每个迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。加权系数周围分布随机变量和,和方差，相关，。中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个规则。置信区间的定义,,接着，从式到式我们认为只要,关于独立，这意味着，对于小偏差，置信区间对同的的算法是不同的，而对同的的