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能量检测，基于噪声的不确定性。

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简介：
通过评估噪声的不确定性，能量检测方法得以实现。 采用多种融合策略，包括OR准则、AND准则以及其他融合规则，从而对ORC曲线进行对比分析，考察虚检概率与实际检测概率之间的关系。

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  • 考虑噪声不确定性的能量检测方法
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    本研究探讨了在存在噪声不确定性的情况下，如何改进能量检测法以提高信号检测准确性。通过理论分析和实验验证，提出了一种新的检测算法，有效提升了复杂环境下的检测性能。 基于噪声不确定度的能量检测方法采用不同的融合准则（如OR准则和AND准则），并通过ORC曲线比较虚警概率与检测概率。
     
  • 考虑噪声不确定性的双门限能量检测协作频谱感知算法
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    本研究提出了一种基于双门限策略的能量检测协作频谱感知算法，特别针对无线通信中的噪声不确定性问题进行了优化。该方法通过改进阈值设定机制，提高了频谱感知的准确性和鲁棒性，在各种噪声环境中均表现出优越性能。 频谱感知作为认知无线电的关键技术之一受到了广泛深入的研究。能量检测是常见的频谱感知方法，但其性能容易受到未知且多变的噪声影响，在噪音较大的情况下甚至无法准确地识别授权用户的状态。本段落针对噪声不确定性对能量检测的影响，研究了传统双门限能量检测合作频谱感知算法的改进方案，并进行了理论分析和仿真测试，与传统的双门限能量检测方法做了对比。 实验结果显示，所提出的方案在一定程度上减轻了噪声不确定性对能量检测性能的影响，在不额外增加系统传输成本的情况下提升了系统的整体表现。该方案成功地实现了频率利用率与通信开销之间的平衡，是一种有效且可行的频谱感知策略。
     
  • 噪声不确定性对检测效果的影响-基于Scapy的网络安全编程研究
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    本研究探讨了噪声不确定性对网络检测效果的影响，并利用Python编程框架Scapy进行网络安全相关的实验分析。通过系统性地评估不同水平的噪声干扰，识别其对安全监测准确性和效率的具体影响，为提升复杂环境下的网络安全提供理论和实践指导。 1.2 噪声不确定性对检测性能的影响 在之前的讨论中，我们假设接收噪声为高斯分布，并且其能量在整个频段内保持恒定。因此，在给定的虚警概率和漏报概率条件下，使用能量检测法只需选取 2(1/ )N O SNR=个样本即可实现预期的检测性能。 然而，实际情况下噪音不仅来源于接收机内部及热噪声，还受到外部环境的影响，使得真实情况下的噪声接近但不完全等同于高斯分布。此外，在某些频段上其能量值也不确定。为了研究这种不确定性对检测效果的影响，我们假设接收噪声仍为高斯型，并且其能量是在一个已知范围内变化的随机变量。 例如，假定噪音不确定度是 dBx ，则该范围定义为 2 2min min[ , ]no al no alσ α σ⋅ 内取值。其中 /1010xα = 。当存在噪声不确定性时，在低于某个特定信噪比阈值的情况下，无论观察样本数量多大都无法达到预期的检测性能。 根据相关文献： 累积量阶数 k 为： 11(2 1)!!kk snr snrkα = + ⋅ + + − 220( )(2 2 1)(2 1) kkiiisnrk i k==−+ −∑ 判决变量为： 2 1 N i= ∑T Y Y N 在能量检测中，信号噪声比（SNR）满足以下条件： nominal nominal[ , ]σ σ α σ∈⋅ nominal s σ σ≤+ nominal nominal nominal[ , ] SNR SNR x ∈ + 由以上三个公式可以得出： /10 log [1+ 1]x NOMINAL 10 ≤ − 2 实验与仿真结果 为了验证能量检测的性能，我们进行了四组仿真实验。图2和图3展示了在噪声确定的情况下对能量检测器中检测信噪比、虚警概率及漏报概率之间的关系进行模拟的结果。 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 图2 能量检测器的性能（N=1,000） 同样，图4和图5则展示了不同累积量阶数下噪声不确定性对信噪比门限的影响。结果表明，在存在不确定性的条件下，其显著影响了实际应用中的信噪比阈值设定。 通过计算高阶累计量能量可以有效地减少这种不利影响，但同时也增加了运算的复杂性。
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
     
  • DC_Power_flow.rar_光伏不确定性_不确定性描述_光伏不确定
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    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序，专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内，光伏电站的功率输出受到多种因素的影响，包括天气条件、季节变化以及设备老化等，导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看，显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具，在概率分析和优化问题中广泛应用，特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中，它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况，通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤： 1. **数据输入**：包括关于光伏发电站参数的历史记录（如面板效率、日照强度及温度），以及潜在不确定因素的数据（比如云层遮挡或尘埃覆盖）。 2. **不确定性建模**：利用奇诺多面体方法建立模型，通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**：根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系，并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**：对上述电力流结果进行评估，包括平均值、标准差及概率分布等指标，以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**：可能包含功率输出的多维图形表示，帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**：依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如，在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法，对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。
     
  • 测量不确定度课件：标准不确定度与扩展不确定度
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    本课件详细解析了标准不确定度与扩展不确定度的概念、计算方法及应用，旨在帮助学习者掌握测量结果评估中的不确定性分析。 标准不确定度与扩展不确定度都是用来确定测量结果区间的量，并合理赋予被测值在指定概率内的分布范围。 虽然已有标准不确定度（用σ表示），但通常情况下，它所对应的置信水平还不够高，在正态分布的情况下仅为68.27%。因此，引入了另一种方式来表达测量的不确定性——扩展不确定度。这种不确定性通过标准偏差的倍数kσ来计算，并统一使用大写拉丁字母U表示。 在实际应用中，为了得到具有更高置信水平区间的半宽度值，我们采用包含因子k与合成标准不确定度uc(y)相乘的方法：即扩展不确定度Up=kpuc(y)，其中kp代表对应于特定置信水准的倍数。这样能够更准确地描述测量结果可能存在的误差范围。
     
  • 电子测量中电源噪声的检测
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    本研究探讨了在电子测量过程中电源噪声的影响及检测方法，旨在提高测量精度和可靠性。通过分析不同类型的噪声源及其抑制技术，为工程师提供实用参考。 探头的GND和信号两个探测点的距离过大。 示波器在测量直流信号时存在量化误差的问题。实时示波器通常使用8位ADC将模拟信号转换为256个量化的级别，当显示的波形仅占据屏幕很小的一部分时，会增大量化的间隔，并降低精度。为了提高准确度，在进行测量时需要调节示波器的垂直刻度（必要情况下可以调整增益），使波形尽可能地填满整个屏幕，充分利用ADC的垂直动态范围。 图一展示了蓝色波形信号C3的垂直刻度是红色波形C2四分之一。放大两个波形上升沿后的结果显示，在右上部分的F1中可以看到较多阶梯状的变化（即量化误差），而F2中的变化则相对平滑。
     
  • 测量不确定度的计算：一个用于评估测量不确定度的函数-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具，用于计算和评估测量过程中的不确定度。通过该工具，用户能够准确地分析并理解数据测量时可能存在的误差范围，提高实验结果的可靠性和可重复性。 假设我们有函数 z(x, y)。该程序计算 x 和 y 中的误差如何影响 z(x, y) 的误差。定义 z 中的误差为 delta(z)=diff(z,x)*delta(x)+diff(z,y)*delta(y)，其中 delta(x) 和 delta(y) 分别是 x 和 y 测量中的误差，而 diff(z,y) 是函数 z 在变量 y 下的偏导数。
     
  • 频谱分析仪检定中测量不确定度的分析.pdf
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    本文档探讨了在使用频谱分析仪进行检定时，如何全面评估和量化测量不确定度的方法与技术，旨在提高检测结果的准确性和可靠性。 在使用频谱分析仪进行测试或校准时，对其测量结果的不确定度分析是一项必不可少的工作。本段落探讨了影响其测量不确定度的因素，并对具体数据进行了详细分析，希望能为相关人员提供帮助。
     
  • 水利MCMC不确定性参数量化
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    本研究聚焦于运用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法评估和量化水利工程中的不确定参数，通过概率模型提高决策的可靠性。 MCMC方法基于贝叶斯理论框架，在建立平衡分布为$\pi(x)$的马尔可夫链的基础上进行采样。通过不断更新样本信息使马尔可夫链能充分搜索模型参数空间，最终收敛于高概率密度区。因此，MCMC方法是对理想贝叶斯推断过程的一种近似实现。 构造有效的推荐分布是MCMC方法的关键所在，以确保按照该推荐分布抽取的样本能够准确地收敛到目标分布中的高概率区域。关于具体原理可以参考相关文献资料。 笔者使用了C++语言实现了AM-MCMC算法，并通过常见的测试函数进行了验证和测试！其中，AM代表单次抽样程序，而PAM则是平行抽样的实现方式，它继承自基础的AM类。由于高度耦合的关系，在该代码中所有AM类成员均被设置为公开属性`public`以方便访问。 关于详细的算法介绍以及具体的C++实现细节，请参考本人的相关博客文章：【算法】07 AM-MCMC算法C++实现，作者: 卢家波版本：2022.4版权: MIT引用格式建议按照上述标准进行标注。