一类基于颤振行列式的颤振分析新方法

提出了一类基于颤振行列式的颤振分析新方法,分别采用颤振行列式值的模,或颤振矩阵的模最小特征值这两个指标的频域下界,来直接确定颤振临界点。根据这两个指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法。数值算例验证了这两个指标在确定颤振临界点时的等价性。本文方法与传统颤振分析方法的结果精度相当,并且根据颤振临界点处的颤振特征向量还可以定量给出各模态参与颤振耦合的程度。     

合理进行多元分析——广义主成分分析

本文目的是介绍与主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括相关矩阵、特征值与特征向量、主成分变量、主成分表达式和主成分的性质;计算方法涉及特征值与特征向量的求法、主成分分析的计算原理以及系数估计和个数的确定;两个实例中的资料分别为“20例肝病患者的4项肝功能指标的测定结果”和“23种肿瘤类期刊的文献计量学指标的调查结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了主成分分析,并基于主成分的计算结果分别实现了样品聚类和样品排序,并对输出结果作出了解释。     

SAS软件在医学统计主成分分析中的应用

在医学统计学中,为了客观、全面地分析问题,常要记录多个观测指标并考虑众多的影响因素,这样的数据虽然可以提供丰富的信息,但同时也使得数据的分析工作更趋复杂化.     

关于用主成份分析作综合评价存在的两个问题

在用主成份分析作综合评价时 ,对取多少个主成份作综合评价及综合得分的合理性上 ,作者提出了自己的看法 ,并用特征向量对后者作了进一步分析。     

线性回归中基于影响矩阵的多个影响点识别方法

目的 探讨线性回归模型中多个影响点的识别方法。方法 构造原始观测值的影响矩阵,检查其较大特征植对应的特征向量,再对所提示的备选影响点集进行统计检验。结果 对模拟数据的多个影响点能够进行有效的识别。结论 对影响矩阵的特征结构分析可以克服经典影响诊断中存在的掩盖问题。     

昆明地区高血压影响因素的主成份分析

分析影响血压的重要因素，为有效地预防高血压及其临床治疗都有重要意义。本文利用主成份分析法，将影响血压的多个因素化简为几个主要综合因子的作用，来分析各种因素对血压的影响，其中年龄、就业状况、吸烟、饮烟、饮酒、体重指数、腹臀比值均为高血压危险因素，并得到患病组与正常组各主成份的量化比较。     

基于特征向量统计图谱的颅脑CT图像中病变检出的初步研究

该文介绍了一种用于描述图像多种特征的特征向量统计图谱(SAAV),并通过将待检测数据与SAAV的比较分析实现颅脑CT图像中病变的自动化检出.实验表明,该方法能较敏感地检出主要的颅脑CT病变区域.     

基于特征向量法和支持向量机的抑郁症脑电信号分类

目的:从抑郁症患者EEG信号中提取与疾病相关的信息以实现对抑郁症患者与健康人的自动分类.方法:用特征向量法对抑郁症患者与健康人脑电进行特征提取,得到脑电信号功率谱幅度的最大值、最小值、平均值和标准偏差等特征参数,然后用支持向量机分类器进行训练和分类,并进行测试验证.结果:相对于用小波变换提取的频率相关参数作为分类特征,采用本文特征向量法功率谱估计提取的特征参数为分类特征的分类器具有更好的分类效果,其抑郁症患者和健康人脑电信号的分类准确率可以达到95.6%.结论:该研究成果为抑郁症疾病的物理诊断提供了一种新的途径.     

利用SAS中非线性混和效应模型分析城市中阿拉伯按蚊水体滋生环境的时空变异系数

目前对于时间序列分析中出现的空间自相关现象,已经有很多的的文献详述了如何对这种现象进行识别与建模分析。但是,对于撒哈拉以南非洲地区疟疾的主要媒介-阿拉伯按蚊幼虫滋生地的地理空间相关性方面的研究还没研究报道。在空间回归分析中,空间相关性主要通过空间滤波方法完成,该滤波方法通过分析时间序列中随机误差的分布特征。运用基于地理连接矩阵的非参数特征向量分解空间滤波方法,以寻求能鉴别阿拉伯按蚊幼虫滋生水生环境的预测因子。首先,选择肯尼亚的两个城市,Kisumu和Malindi,进行了蚊虫滋生水体的现场采样工作。然后获取快鸟（QuickBird）卫星数据;并利用该数据对冈比亚按蚊的滋生水体进行遥感影像分析。把这些水体的地理空间信息数据输入SAS／GIS模型中,进行单因素分析、相关分析、数据分布分析、以及全局空间自相关统计。然后,利用空间协方差参数生成局部空间自相关指数（如：Moran’s指数）。并由该模型生成了选择性特征向量的粗子集,此粗子集可以被用来研究这些样方变量间的空间互作效应。最后,利用贝叶斯系数估计法定义矩阵中各参数的期望先验参数值,得知水体环境的深度是决定该水体能否滋生阿拉伯按蚊的关键预测性因素,并且深度与其滋生可能性呈明显的正相关关系;由转移空间连接矩阵生成的特征向量的特殊子集可以获知由阿拉伯按蚊水生环境预测因子以及所建立的空间回归模型中空间误差的相关性。     

线性系统的特征结构配置

本文讨论线性系统状态反馈的特征结构配置问题,给出可配置根系的必要充分条件,指出其结构特征,并用例子说明根系的选择过程及反馈矩阵的求法。