短时Fourier变换(STFT)在分析非平稳信号的过程中,受调制系数的影响,时频分布图中的能量扩散至主导频率的周围,降低了时频分布的可读性.运用STFT分析瞬时频率缓变或恒定的信号时,调制系数的影响较小甚至可以忽略不计,而得到能量聚集程度很高的时频分布.根据这一特点,提出了迭代广义短时Fourier变换(IG-STFT),该方法有效改善了时频图的可读性.首先运用迭代广义解调分离出频率恒定的单分量成分,然后运用STFT分析信号的时频分布,最后依据STFT的分析结果和相位函数得到原信号的时频分布.通过行星齿轮箱仿真信号和实验信号分析,验证了该方法在分析非平稳信号中的有效性,准确诊断了齿轮故障

1 常用定常迭代方法 2 应用：Poisson 方程求解 3 收敛性分析 4 加速方法 5 交替方向与 HSS 算法

1、掌握区间对分法的使用; 2、掌握逐次迭代方法及原理; 3、掌握收敛阶的概念; 4、掌握牛顿迭代法的迭代公

在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

迭代法的基本思想: 对给定方程f(x)=0,将它转换成等价的形式x=(x)给定初值x,构造迭代序列xk+1=9(x)k=1,2,…,如果迭代收敛

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

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针对满足换基规定的单纯形法可能出现的迭代不下去的问题，构造了使迭代得以继续的补充算法.这个补充算法的基本思想是暂时放弃换基规定，首先进入与所解问题对应的线性规划的最优基本可行解集中;然后，在这个集合中进行基变换，直到得到二次规划问题的最优解.经证明，改进后的算法取消了原算法收敛性定理所需的3个条件，使得它可求解任何一个凸二次规划问题.计算实例证明，补充算法有较好的结果

一、 Newton迭代方法的计算公式 牛顿迭代法计算公式的推导过程 本节所讨论的是:f(x)=0 设x是f(x)=0的根,f(x)在x的邻域内 具有二阶连续导数,在x的邻域内取一点, 使f(xo)≠0,将它在x点二阶 Taylor展开 得: