我国各地区环境状况的主成分分析

利用了多元统计分析中的主成分分析的方法,对我国31个地区的环境污染状况进行了评价,并且根据主成分给出了环境污染状况的综合得分。分析了各地区环境污染的现状以及存在的原因,给出了合理的解释和对策。     

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法

在研究自相关矩阵检测理论的基础上,提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方 法。通过压缩感知将海量采样数据量减小,提取能够有效代表原信号的采样点;通过随机选 择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测,并反馈有益信息,减少了传统合作检测所有 认知用户参与检测带来的运算复杂度。仿真表明该方法提高了频谱检测率,缩短了频谱检测 时长,减轻了控制中心负荷,提高了在宽频段进行频谱检测的可行性。     

基于误差相关矩阵的交会定位误差评估方法

提出了采用误差相关矩阵对三站和多站交会定位误差评估方法，分析了该方法的实际应用。     

采用矩阵累乘的自相关矩阵构造

提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵,对其进行特征值分解后,表现出对噪声不敏感的特性,在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明,该方法应用在低信噪比的通信环境下,信号特征值不会被噪声湮没,解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。     

因子分析法在外商投资企业财务评价中的应用

因子分析的综合评价方法目前已广泛应用于社会学、经济学和管理学研究领域。它是研究相关矩阵内部依赖关系，以反映原始变量与因子之间相关关系的统计方法。该方法可以有效地减少变量维数，并通过公共因子反映原有变量的大部分信息并简化研究。     

修正的干扰噪声自相关矩阵重构波束形成算法

为改善采样自相关矩阵求逆（SMI）算法中期望信号存在于接收信号所引起的性能下降,提出一种修正干扰噪声自相关矩阵重构（CMR）算法。该算法首先选取采样自相关矩阵特征分解的最小特征值对应的特征向量构造空间分布系数,再对其在非期望信号波达方向上进行累加实现矩阵的重构。当存在相干信号时,可采取先利用特征向量元素对协方差矩阵进行托普利兹化处理实现解相干,再进行矩阵重构的托普利兹矩阵重构（TCMR）算法。计算机仿真与实验结果证明适用于非相干信号条件下的CMR算法与适用于相干信号条件下的TCMR算法具有更好的输出性能。     

质量功能展开结合过程管理在新产品实现过程中的应用

本文论述了质量功能展开（QFD）与ISO9001质量管理体系过程管理相结合在印刷机新产品试制中的应用,从获取订购产品的顾客需求和从市场调查中了解到顾客的各种需求开始,采用矩阵图解法把对顾客需求的实现过程分解到产品实现的各个过程和各职能部门,职能部门在各过程中经过对质量特性的确认,相互衔接,由此,在产品实现过程中,通过协调各部门的工作来保证最终的产品质量,使产品开发设计和新产品的实现能确保满足顾客的需求和为顾客创造价值。     

金融资产收益相关矩阵选取方法研究

采用不同时间间隔的金融资产收益率数据可估计出不同的收益相关矩阵，为从这些收益相关矩阵中选出最优收益相关矩阵而建立了最优收益相关矩阵选取方法，即以随机相关矩阵特征值分布作为收益相关矩阵特征值分布的参照分布，使不同收益相关矩阵的特征值分布与之进行对比，具有最大特征值分布偏差的收益相关矩阵为最优收益相关矩阵。同时选取沪市44只股票做了实证检验，检验结果表明，应用上述方法确定的收益相关矩阵在进行投资组合时可表现出最优的有效前沿。这说明采用该方法所选取的最优收益相关矩阵能真实反映资产收益率之间的相关性。     

基于因子分析方法的证券投资价值评估

因子分析作为一种常用的多元统计分析方法,是通过研究多个变量相关矩阵的内部依赖关系,找出控制所有变量的少数公因子,将每个变量表示成公因子的线性组合,再现原始变量与公因子之间的相关关系.