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1.
我国大麦价格波动特征及其影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]大麦价格剧烈波动会直接影响大麦种植户的生产积极性和大麦产业的平稳发展,研究大麦价格波动特征及其影响因素,有助于提升大麦产业链相关主体识别和应对市场风险的能力,促进大麦产业的健康发展。[方法]文章先采用HP滤波法和ARCH类模型分析了2011年4月至2017年2月我国大麦价格波动特征,然后采用脉冲响应函数分析了我国大麦价格波动影响因素。[结果]我国大麦价格波动存在明显的季节性和周期性,样本期内总体上呈现逐渐下降趋势;我国大麦价格具有显著的波动集聚性,我国大麦价格具有显著的不对称性;在该文选择的影响因素中,大麦进口量和国际大麦价格是影响我国大麦价格波动的主要因素。[结论]该文提出必须保障并提高国内大麦合理产能、完善大麦价格监测预警体系、加强国内大麦进口企业整合和推动大麦进口来源多元化的政策建议。  相似文献   
2.
3.
重叠滤波多音(O-FMT)是针对滤波多音(FMT)系统频谱利用率低的缺点而根据超奈奎斯特(FTN)概念引入子载波重叠得到的方案。鉴于O-FMT系统在频偏环境下的性能缺陷,理论分析了频偏对系统信号各部分的影响,比较了O-FMT与正交频分复用(OFDM)系统的抗频偏性能。针对频偏性能优化问题,提出了基于最佳线性无偏估计(BLUE)的改进盲估计算法,设计了基于频域滤波器系数的内嵌结构进行频偏补偿。仿真实验表明,O-FMT相比OFDM具有更好的抗频偏能力,改进的盲估计算法估计值精度更高,抗干扰、抗衰落能力更强,设计的频偏补偿结构可以使系统获得更好的性能。  相似文献   
4.
传统粒子滤波(PF)直接采用状态转移先验分布作为重要性密度函数来近似后验概率密度函数,使得后验概率密度函数未包含量测信息。针对此问题,提出了一种改进高阶容积粒子滤波(CPF)的系统状态估计算法。算法采用七阶正交容积卡尔曼滤波(7th-CQKF)对PF的粒子进行传递,使得先验分布更新阶段融入最新量测信息;通过7th-CQKF设计重要性密度函数,提高对状态后验概率密度的逼近程度;通过反比例函数计算粒子权重,突出大噪声粒子与小噪声粒子权重差别,提高粒子有效性。仿真结果表明,改进高阶容积粒子滤波的估计精度高于容积粒子滤波(CPF)。  相似文献   
5.
以沪深300现货指数与沪深300股指期货指数的月度数据作为研究对象,基于HP滤波分析、Granger因果性检验、向量自回归模型等方法研究了股指期货与股票现货市场间的波动溢出效应,结果表明沪深300股指期货风险与沪深300指数之间不仅存在长期的均衡关系,同时两市场具有双向的波动溢出效应,股指期货市场的波动溢出强于股票现货市场的波动溢出。  相似文献   
6.
本文分析了大米价格的波动趋势,通过HP滤波法确定了大米的波动周期,并在此基础上构建GARCH模型,研究了大米价格波动的特征。研究发现,大米价格震荡上行,且季节性波动强,周期明显,大米的价格波动具有集簇性和持续性。对此,本文提出一定的价格管理对策。  相似文献   
7.
为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种新的车道线识别算法。首先应用投影法对采集到的图像设立感兴趣区域,以此来减少图像中存在的干扰信息;其次应用一种改进后的自适应高斯滤波算法对采集所得图像进行平滑处理,减少图像中不必要的细节;最后采用边缘绘制算法进行边缘检测,在此基础上,提出一种线段检测算法——Edline算法提取边缘线,对检测到的直线段进行筛选和聚类。利用引用计数法对车道线进行跟踪和预测。结果表明,新算法的平均处理时间为17.1 ms,准确率为96.19%,将其应用在车道偏离预警系统中可以有效地提高预警效率,提升预警的准确性和响应速度。研究结果丰富了车道线识别理论,可为车道偏离预警系统的应用及基础研究提供参考。  相似文献   
8.
曾浩  何云 《国际商务研究》2006,46(5):145-149
对改进宽带智能天线的算法进行了研究,提出利用横向滤波器和二维MUSIC算法相结合来实现智能天线宽带阵列的自适应算法。该算法计算量相对较小,性能较为可靠。仿真表明改进算法有很好的性能,特别是对于滤波器的抽头系数很大的情况下,改进算法更为可取。  相似文献   
9.
根据典型的海事三代卫星通信帧格式,首先采用能量检测算法结合匹配滤波法进行有效的突发信号的检测,然后根据信号检测的结果进行了突发信号的频率估计和初相估计,再采用初相注入结合锁相环的方式实现突发信号的解调。理论推导和计算仿真表明,该方法能够适应较低信噪比、较大频偏和起伏动态的影响,当信噪比大于10 dB时,信号检测概率基本达到100%,解调误码率低于2×10-3。  相似文献   
10.
针对在固井中一个流量计工作另一个流量计停止工作时,由于流量计内叶轮悬空所产生的干扰问题,采用互斥类型的软件算法来识别出干扰信号,然后整体消除。通过实验验证,使用此方法能够很好地识别出干扰信号,并且予以剔除。  相似文献   
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