一、被测量信息熵、测量误差熵及其关系（论文文献综述）
潘浩[1]（2020）在《基于熵的测量信息方法研究》文中研究说明测量是人类从客观世界获取信息的主要手段。随着人们对信息理论的数理基础与内涵认识不断深入,基于信息熵方法的应用遍及许多科学领域并取得了许多不同于一般传统方法的良好结果。在本世纪初,由我国测量领域研究工作者提出了“测量的本质就是信息获取”的论述。论文在这一思想指导下,探索构建一种以香农信息熵为度量,在随机、不确定条件下对一般测量过程实现其描述、分析和评价的统一方法。论文的主要内容如下:根据部分信息进行估计,满足已知信息且具有最大熵的概率分布是唯一且无偏的,提出了一种任意信源熵由无穷多个子熵集构成的假说。在此原理基础上,对具有测量意义的一种基于最大熵的信源估计方法进行了研究,并应用于量化单元的区间设计。由感知器的选择性,以实际信源-感知器之间测量的卷积关系为例,构建了信源-感知器的熵描述模型。研究并归纳出了测量信息论的基本定理,并由测量的特殊性,提出了两种新的信息度量及其定理。其中,对理论熵真值的存在性和可测性进行了论证,为熵的表述和运算提供了理论依据;对具有一般结构的测量封闭系统提出并证明了熵平衡定理,为系统建模和熵运算提供了一种便利的方法;针对测量系统的任意两点间的信息量计算问题,定义了两种新的信息量——和信息量、贯序信息量,并证明了两种信息量的不同及其互补关系。另外,分别研究并设计了基于误差熵的信号检测判决准则和基于相对熵的二元信号检测方法,为被测信源重建提供一定的理论依据和技术支撑。为探明测量变换在信息获取过程中的作用机理,推导证明拉氏变换和Z变换的熵表征,实现了复频域变换的信息熵描述。在此基础上,证明了测量变换处理与条件熵在信息获取过程中的等价作用,揭示了信息获取过程中信息处理物理实现与数学变换表征之间的对应关系。进而研究并分析一般串联、纯熵增/减测量系统的熵特性,为测量系统的快速熵运算与分析提供了便利。为验证所构建理论方法的有效性,对三种典型测量系统信息处理算法——相敏检波算法、隐马尔科夫模型、盲源分离算法进行熵建模。从互信息提升的角度,探讨了相敏检波算法对信息获取性能的提升作用。推导隐马尔可夫模型的熵率表达式,实现了最大熵隐马尔可夫模型的熵描述。建立盲源分离的熵表征,揭示了盲源分离过程中信号的熵变特性。针对特征信息提取与优选的扩展信息熵表征与评价问题,依据测量系统熵特性,证明特征信息提取过程可提高模型输入输出之间相关性,设计了一种表征系统特征信息的可变容限模糊熵,并结合傅里叶变换多滤波器分解,实现了高质量的特征信息提取。在此基础上,从信息处理的角度,分析特征信息优选在广义测量系统中的滤波作用,设计了一种基于改进邻域互信息的特征信息优选方法,实现了高分辨率的特征信息优选。
李学伟[2]（2018）在《基于熵的测量系统描述方法与应用研究》文中指出“测量的本质就是信息获取”观点在测量理论研究领域已逐渐成为共识;直接应用香农信息理论的基本观点、方法来描述测量系统也引起一些研究者的兴趣。本论文就测量系统实现以信息获取为目的的工作内涵的转变问题,以及对测量系统在信息熵意义下的建模方法、性能分析和误差评价问题进行研究与讨论。论文的主要内容如下:提出一种新的信息量,并对其相关性质进行证明,为串联形式的信息测量系统的表征起到了关键作用;由此得出的若干特性,为系统的分析与计算提供方便;另外,所得的熵平衡定理揭示了在信息获取过程中不同随机变量的熵对信息的加工与处理过程;以测量是被测信源不确定性由大到小的客观历程为基础,阐明测量过程中信息获取的熵减机制,总结测量有效性原则。这些研究为建立统一的测量系统理论奠定基础。线性测量系统的熵描述是一个具有重要应用意义的问题,本文第三章基于高斯随机过程在Toeplitz分布条件下的时频关系引理,得到连续熵的频域表征,从而证明出线性网络熵定理,并且推导出级联线性网络表达式,文中对定理在应用上存在的频域与熵域关系不对应问题,给予形式化方法的解释,为在信息熵意义下分析和设计测量系统提供思路。为了将基于信息熵的测量系统描述方法应用到具体测量系统的设计与优化中,本文首先探究了放大环节中熵增量与噪声熵的本质区别,以及带通滤波网络的信息获取特性;其次,分析量化过程的信息传输特性,研究不同概率分布条件下的输入信源对量化过程信息获取的影响;此外,分析信息预处理的熵模型,并讨论信息获取意义下影响算法性能的主要因素;最后,给出基于相对误差熵的测量结果评价指标。这些方法为测量系统的设计与优化提供理论支撑与技术指导。针对核磁共振测井系统中若干信息获取最大化问题,本文利用基于熵的测量系统描述方法进行研究。（1）通过建立核磁共振弛豫过程的熵模型,定量确定第一个回波在不同弛豫条件下的信息比重,设计改进型的振铃噪声抑制方法,从而完成地层束缚流体信息的获取工作。（2）本文就核磁测井原始回波数据在压缩过程中信息损失严重的问题进行研究,设计基于最优量化的压缩方法,确保在同压缩比条件下信息被最大化获取。（3）针对正则化反演方法在选取正则化项等先验信息时缺少理论依据的问题,本文从先验信息的最大熵角度,设计基于最大熵正则化的二维核磁测井反演算法,实现反演运算的信息获取最大化。
马双宝[3]（2013）在《基于熵的信息测量系统建模方法研究》文中研究说明随着信息科学的不断发展，“测量的本质就是信息获取”观点的重要意义被测量技术研究工作者所逐渐认知，利用信息论中的基本观点研究测量过程的方法也备受人们关注。本文将被测信源作为系统重要组成，统一用熵集的方法对测量系统的基本结构进行建模、分析和评价，以期构建一种既对测量系统具有原则指导意义，同时能对实际具体环节进行分析、运算功能的信息测量系统理论框架与体系。论文的主要研究内容有以下几个方面。在“测量本质就是信息获取”的思想指导下，对信息测量系统的基本内涵与基本规律进行进一步研究。建立统一的较为完善的系统模型，提出在熵域内信息测量过程的熵平衡原理和熵减原理，进而揭示出信息获取的基本特性。对于测量而言，信源的描述问题无疑是至关重要的，寻求一种统一的信源建模方法则一直是困扰研究者的首要问题，国际上至今尚未见有较为成效的报道，在熵集概念下为解决此问题开拓出一条可行的途径。本文应用热力学第二定律，将信源视为一个封闭的体系，用非平衡态热力学熵率平衡方程在特定条件下来描述信源的能量交换及其耗散过程，并用熵产生率作为被测信源的输出参量，不仅保证信源与系统之间在熵意义下的统一描述，而且为实现各种信源的统一建模方法奠定基础。在上述模型的基础上并考虑到工程实际中的干扰因素，文中分析体系中噪声的存在机理，提出一种考虑到噪声情况下的信源改进模型。鉴于信源与传感器之间能量交换所引申出的匹配问题，本文提出以信息量最大为目标的一种信源与后续传感器、增益线路一体的联合建模方法。为了达到对信息测量系统的描述、分析与评价的目的，论文分别在对误差熵、噪声熵、熵增益作出定义的前提下，推导证明这些熵与输入输出熵之间的关系，提出并建立若干典型单元环节的熵模型，为实现用熵集对系统中具有不同物理功用的各种组成环节的熵等效、运算和分析提供了基础平台。误差的表征与评价是信息测量系统的重要方面，论文定义误差熵及其相关性能评价指标，分析各性能指标之间的关系，并证明误差熵传递关系定理，误差熵合成关系定理以及重复测量定理。同时，对曲线拟合算法、主成分分析算法、去噪算法进行描述，并结合核磁共振测井数据，通过仿真实验证明各种算法熵评价的有效性。作为信息测量系统研究工作的主要应用，论文在第六章用熵集的概念，对核磁共振测井原理的核心部分——信源进行较为深入地研讨。对在CPMG脉冲序列激励作用下，由有效受激氢核粒子行为规律所形成的自旋回波及其时间序列作出熵变描述与分析。分别构建出纵向和横向弛豫过程中宏观磁化矢量的熵模型，不仅得出与原子核物理描述相同的结果，而且得到氢核体系的熵变特性，揭示出磁共振信源的能量耗散的本质规律，并为此类具有受激原理的信源建模问题提供了一个具有实用价值的方法例证。同时，对激发极化测井中单个周期内熵变过程进行分析，以此为基础确定激发极化测井中最佳信息获取采样区域，总结出具有受激原理信源信息获取方式是营造能量自然耗散的时空，进而采集该耗散过程中熵产生率的结论。最后，本文在研究内容的基础上，对信息测量系统下一步的研究方向进行展望。
林剑,赵龙,徐剑,许力[4]（2011）在《基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法》文中研究指明针对人工蜂群算法易陷入局部最优值、进化后期收敛速度慢等问题,为提高蜂群的多样性和搜索的遍历性,该文在人工蜂群算法中引入混沌思想,提出了一种混沌人工蜂群算法,并将其应用到色彩图像量化当中。仿真结果表明混沌人工蜂群算法改善了人工蜂群算法摆脱局部最优值的能力,提高了算法的收敛速度和精度,同时量化后的图像也具有更高的信息熵,保持了更为丰富的信息。
黄苏[5]（2011）在《基于I2C接口器件的开放式计量检定系统》文中认为虚拟仪器是仪器技术重要发展方向之一,更是计量检定装置发展的重要方向。研究基于虚拟仪器的计量检定技术,对推动信息与计量学科的交叉研究具有重要的学术意义和实际意义。论文以“基于I2C接口器件的开放式计量检定系统研究”为题,从虚拟仪器总线技术的研究进展、I2C总线计量检定系统研究进展等几个方面分析基于总线技术的虚拟仪器研究的国内外研究进展,确定论文的研究内容。论文的主要工作包括:⑴构建了由I2C总线控制器和连接到I2C总线上的外围设备组成的I2C总线检定系统。I2C总线控制器一边用数据总线与微控制器传输数据;另一边与连接到总线上的外围设备进行数据传输,这样来实现他们彼此间的通信。模拟通信的外设包括UART外设、键盘接口等其他外围设备。系统讨论了基于I2C接口器件的开放式计量检定系统关键技术包括低噪声程控仪表放大器、传感器信息库构建、工作流软件技术等。利用PGA202/203的输入端加上两片OPA27及电阻网络,、组成低噪声的差分仪表放大器;提出数据融合传感器信息库设计方案;基于Web应用的总体设计,工作流软件产品结构了分成工作流模型、工作流引擎、工作流载体三个部分。⑵讨论了开放式计量检定系统硬件设计与实现,通过需求分析,构建了I2C总线的数据传输系统框图。通过制定I2C总线计量检定系统关键器件选择原则,指出在性能价格比相等时,应优先选用国产元器件;传感元件等关键元器件则需要选用具有美国军标MIL-HDBK-217E规定质量等级的国外元器件。I2C接口关键器件选择上,通过选型分析,重点探讨了测量电路设计、多通道I2C接口AD转换电路设计、总线扩展电路设计、USB接口电路设计等硬件的电路设计,并给出详细电路图。⑶讨论了数据处理及系统不确定度计算分析,提出对测量信息先进行预处理,再进行测量不确定度评价的方法;根据熵方法对测量过程中的不确定度进行评定,重点分析了计量系统传感信息的:A类熵方法不确定度、B类熵方法不确定度、熵方法扩展不确定度3种不确定度。分析了计量系统工作流软件平台的总体设计,然后在此基础之上设计了一个基于工作流软件平台总体关系结构的轻量级工作流引擎,并对该引擎体系结构进行了深入的研究与分析,同时给出了该引擎的核心调度算法,提出一个任务优先级算子p= （i＋j - 1）×（i＋j＋2）/ 2＋i,指出p值越小表示任务的优先级越高。最后给出了该引擎的系统功能设计及其实现。⑷设计了基于I2C接口器件开放式计量检定系统实验架构和实验步骤,通过电路温度测量特性试验分析了系统I2C接口AD转换性能;通过热电偶测量电路准确度特性试验（放大倍数100）分析了系统低噪声程控仪表放大器性能;通过热电阻测量电路准确度特性试验分析了系统整体性能,设计了振荡电路稳定性特性试验,表明振荡电路稳定性能一直保持在38290±2Hz左右水平,获得较好的稳定性;实验结果表明所开发的基于I2C接口器件开放式计量检定系统满足《JJF 1101-2003环境试验设备温度、湿度校准规范》要求。论文研制的基于I2C接口器件的开放式计量检定系统样机如今己在珠海计量院投入试用超过半年,系统基本达到了预期的目的,能够基本满足当前项目的需要。
雷达,赵国泽,张忠杰,赵福刚,王书民,王刚[6]（2010）在《强干扰地区CSAMT数据信息熵与有理函数滤波的处理方法》文中认为CSAMT在强干扰地区采集的数据,尽管在测量时采取了多种多样压制干扰的措施,但强干扰余音仍是影响CSAMT数据质量的主要因素.如何在数据处理时进一步削减干扰,是提高CSAMT反演数据质量与反演解释效果的重要一环.本文主要针对矿山强电磁干扰的特点,从美国Zonge公司的GDP仪器为选频测量数据出发,提出了一种基于信息熵去噪与有理函数滤波相结合的数据处理方法.首先采用CSAMT数据误差熵处理,逐次剔除大的干扰数据,直到得到满意的信息熵,从而提取实际的有用信号数据.然后对经过信息熵处理后的测深曲线,进行有理函数滤波处理.再次剔除干扰大的跳点,得到较圆滑的测线纯异常数据.通过数字模型验证,其方法正确,精度较平均处理结果高.经在强干扰矿山实测数据处理表明,该处理方法压制干扰效果明显,可以达到提高信噪比,改善实测数据质量的目的.
苏日建[7]（2010）在《信息测量系统及其若干问题的研究》文中认为鉴于现行测量系统缺乏一个相对统一的理论基础问题,本文以熵集（各类熵、信息量、熵产生等）为基本概念,提出一种信息直接测量的思想和方法,并构建以信息获取最大化为原则的信息测量系统。这不仅可以避免以信号为基础的测量过程存在的信息损失问题,而且为实现一种基于熵的测量理论框架奠定了基础。论文的主要工作如下：论文首先以信息观点描述测控系统,指出贯穿测控对象、测量、决策、控制环节组成测控系统的是信息流,在此基础上,提出信息测量系统的基本模型及其数学表达；阐述与分析在考虑误差情况下的信息测量原理；并对信息测量若干的特性进行研究与讨论。然后,在信息能量的框架下对信息测量系统中的信源进行研究。论证热力学熵、统计力学熵以及信息熵本质的一致性；证明非平衡体系中最大信息熵与最大熵产生率的等价性；进而得到在最大熵产生条件下,信源的输出为一个等效功率源,为诸多被测非电量与传感器或后续电路间的耦合起到桥梁作用。讨论信息能量主动型和信息能量被动型两种信源与传感器之间的耦合关系,并得出具有普遍意义的信息传递过程功率匹配准则。其次,研究基于线性网络的信息分析与处理方法。讨论有噪情况下的线性网络测量信息的变化规律,并对不同结构线性网络的熵描述进行讨论。其中,为了更加全面地描述信息通过线性网络的传递规律,在线性网络熵定理基础上,进一步推证线性网络测量信息定理。将线性网络的信息处理方法分别在选频网络、z变换过程以及信息量化三个示例中作应用性的讨论。同时,对基于最大熵的信息处理算法进行研究。对熵功率谱估计和独立分量分析中的最大熵问题作一般讨论,提出信源熵模糊聚类算法,证明该算法的收敛性,构造出目标函数,采用最大熵模糊聚类算法有效地实现数据集分类；对混合数据进行独立分量分析,仿真结果表明采用最大熵独立分量分离效果较好。最后,研究信息测量误差问题,得到误差熵与误差分布、噪声功率和不确定度之间均存在对数关系。为信息测量系统的相关性能评价打下基础。
尹萌萌[8]（2008）在《运用信息熵推算C.Test多项选择题的等价选项个数》文中研究说明多项选择题（Multiple Choice Items）是C-Test考试的主要题型,其选项的质量与考试的信效度等各项指标都有密切的关系。本文引入了申农（Shannon）的信息熵（Information Entropy）的理论公式和计算方法对多项选择题的选项进行定量分析,根据预测或实测中被试在各选项上的分布频率计算出信息熵,以确定各项目所包含的有效选项即“等价选项”个数（Number of Equivalent Options）,并为命题人员提供调整选项的依据;同时还可以利用推导出的最理想的信息熵值的公式推算出题目中各个选项的最佳分布状态,更能结合难度和区分度等参数对题库进行扫描检索,抽出符合研究者要求的试题样本,并对题库进行一定程度的维护。信息熵是一个以随机离散数据为变量的函数,反映的是试题中的每个项目的特质,因而这一推算估计过程与C-Test所使用的各个参数与项目反应理论模型并不冲突,因此可以用C-Test已有的参数标准衡量和验证等价选项个数计算的准确度。同时,信息熵本身有值域和理想数值的计算公式,不仅能判断题目和选项设置本身的质量,也可以与C-Test正在使用的参数进行对照,为C-Test题目质量提供更加全面和权威的标准。
孙波[9]（2008）在《有限精度信息熵的性质及其应用的研究》文中研究表明信息论是人们在长期通信工程的实践中,由通信技术与概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。自1948年Shannon发表了着名的论文“通信的数学原理”为信息论奠定了理论基础以来,信息论作为通信系统的理论基础,指导着通信理论的发展。以通信理论为核心的经典信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴,进入了新兴的信息科学领域。信息熵是信息理论的基本概念之一,并有离散信息熵和连续信息熵之分。离散信息熵具有良好的性质,如非负性、量纲一致性、坐标变换不变性等;但是连续信息熵是发散的,而去除了无限大项所得到的微分熵,则不具有离散信息熵的良好性质。针对微分熵的不足,许多学者作出了改进工作。有限精度的信息熵是改进微分熵的一种尝试。它消除了微分熵的不足并实现了连续与离散信息熵的统一。本文首先介绍了鉴别信息、基于方差的连续信息熵、Renyi熵、Kolmogorov复杂度和加权熵等对Shannon信息熵的改进工作。接着,介绍了有限精度函数理论以及有限精度的概率和信息熵的定义。进而,研究了有限精度信息熵的基本性质以及有限精度测量信息系统中的数学建模,导出了平均互信息的表达式并揭示了有限精度的信息传输理论的基本内涵。最后,讨论了有限精度信息熵与不确定性分析理论如证据理论、模糊集合理论和可能性理论中对不确定性度量的区别与联系。阐述了有限精度的概率与信息理论中的概率关联和非概率关联与其它不确定性理论中的冲突和非特异性之间的某种对应关系。本文的结果将为基于概率的经典信息论以及广义信息论的进一步的研究工作提供一定的参考与借鉴的作用。
童玲,吕文[10]（2007）在《测量数据的信息熵与测量误差熵研究》文中提出以Shannon信息论为基础,详细分析了测量过程的物理机制和被测量与测量结果的映射关系,建立被测量、测量误差和测量结果的信息论数学模型。研究了用信息集合和信息熵模型表征测量数据不确定度、被测量值和测量结果的方法,以及被测量信息熵、测量误差熵和测量结果信息熵的内涵、相互关系和求解方法。并推导了典型分布下传统的不确定度理论中的不确定度、置信系数与测量信息论中信息熵的数学关系,为从传统不确定度理论到测量信息论的数据处理方法过渡做了一些前期预研。
二、被测量信息熵、测量误差熵及其关系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、被测量信息熵、测量误差熵及其关系（论文提纲范文）
（1）基于熵的测量信息方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstrcat |
| 主要符号对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 测量理论与方法的研究现状 |
| 1.3 存在的理论方法问题 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 2 测量信息理论基础 |
| 2.1 信息理论重要定理 |
| 2.2 最大熵原理 |
| 2.3 信息理论相关引理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于熵的信源-感知器联合建模 |
| 3.1 信源熵模型及分析 |
| 3.2 基于最大熵原理的信源估计 |
| 3.3 基于熵的信源-感知器联合建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于信息熵的测量系统建模与准则设计 |
| 4.1 熵平衡定理以及和信息量与贯序信息量 |
| 4.2 基于熵的测量系统建模 |
| 4.3 基于熵表征的测量系统准则设计 |
| 4.4 基于熵的随机信号统计推断准则与方法设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 信息获取过程中测量变换的熵特性分析 |
| 5.1 测量变换的信息熵表征 |
| 5.2 测量变换与条件熵的等价作用 |
| 5.3 串联测量系统的信息传递特性分析 |
| 5.4 应用实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 典型测量系统信息处理算法的熵表征与分析 |
| 6.1 数字相敏检波算法的熵分析 |
| 6.2 最大熵隐马尔科夫模型的熵描述 |
| 6.3 盲源分离的熵方法表征与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 特征信息提取与优选的扩展信息熵表征与评价研究 |
| 7.1 信息熵的扩展 |
| 7.2 特征信息提取的可变容限模糊熵表征 |
| 7.3 特征信息优选的改进邻域互信息评价研究 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表、在审和准备投稿的学术论文 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 |
| 附录3 攻读博士学位期间授权和申请的专利 |
| 附录4 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（2）基于熵的测量系统描述方法与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstrcat |
| 主要符号与名词解释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 测量系统的国内外研究现状 |
| 1.3 存在的科学问题 |
| 1.4 论文的内容安排与逻辑关系 |
| 2 基于熵的多环节测量系统建模与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 熵及其信息测度 |
| 2.3 多环节测量系统的熵描述 |
| 2.4 贯序信息量及测量系统矩阵变换模型 |
| 2.5 测量系统矩阵变换模型在双向传感器中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 线性测量系统频域熵分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 频域内级联线性测量系统模型 |
| 3.3 复合线性测量系统频域熵分析 |
| 3.4 低噪声Friss模型在线性测量系统中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 测量系统典型环节的信息获取特性分析与评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低噪声放大网络熵分析与应用 |
| 4.3 滤波网络的熵分析与应用 |
| 4.4 分层量化过程的熵分析 |
| 4.5 信息预处理过程熵分析与应用 |
| 4.6 测量结果的评价 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 核磁测井系统若干信息获取问题应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 第一个回波的信息获取问题分析 |
| 5.3 数据压缩对信息获取的影响分析 |
| 5.4 反演方法对信息获取的影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1：攻读博士期间发表、投稿和即将投稿的论文 |
| 附录2：公开发表的学术论文和学位论文的关系 |
| 附录3：攻读博士期间参加的课题 |
（3）基于熵的信息测量系统建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 信息测量系统的国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 |
| 2 信息测量系统的熵模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 课题研究概述 |
| 2.3 熵及信息测度 |
| 2.4 信息测量系统的熵建模 |
| 2.5 信息测量系统的基本特性 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于熵的信源统一建模方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 热力学熵与信息熵的统一关系 |
| 3.3 熵率平衡方程与熵产生原理 |
| 3.4 最大熵原理 |
| 3.5 信源的熵建模 |
| 3.6 信源、传感器与放大器的联合建模与设计 |
| 3.7 应用实例 |
| 3.8 小结 |
| 4 线性网络的熵率分析与方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 线性网络熵的相关定理 |
| 4.3 基本运算单元的熵率 |
| 4.4 典型环节的熵率 |
| 4.5 几种测量过程的熵率描述 |
| 4.6 核磁测井仪中放大滤波网络的熵分析 |
| 4.7 小结 |
| 5 误差熵与算法熵评价方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 误差熵评价体系 |
| 5.3 曲线拟合算法 |
| 5.4 主成分分析算法熵 |
| 5.5 去噪算法 |
| 5.6 小结 |
| 6 熵建模方法的应用分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 核磁共振测井的熵描述 |
| 6.3 核磁共振测量过程的熵分析方法 |
| 6.4 激发极化测井过程中信源的熵分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| A 攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 |
| B 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 |
| 附录 2 攻读学位期间参加的课题 |
（4）基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 人工蜂群算法 |
| 2 基于混沌蜂群算法的色彩量化方法 |
| 2.1 混沌人工蜂群算法 |
| 2.2 基于混沌蜂群算法的色彩量化思路 |
| 3 仿真研究 |
| 4 结束语 |
（5）基于I2C接口器件的开放式计量检定系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文提出背景及研究意义 |
| 1.2 论文相关内容的国内外研究进展 |
| 1.2.1 虚拟仪器总线技术的研究进展 |
| 1.2.2 I~2C 总线计量检定系统研究进展 |
| 1.2.3 研究进展分析 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 基于IC 接口器件的开放式计量检定系统构架与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于I~2C 接口器件的开放式计量检定系统架构 |
| 2.3 基于I~2C 接口器件的开放式计量检定系统关键技术分析 |
| 2.3.1 低噪声程控仪表放大器 |
| 2.3.2 传感器信息库构建 |
| 2.3.3 工作流软件技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 开放式计量检定系统硬件设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件系统总体设计 |
| 3.3 I~2C 总线计量检定系统关键器件选择 |
| 3.3.1 关键器件选择原则 |
| 3.3.2 I~2C 接口关键器件选择及特点分析 |
| 3.4 系统的硬件电路设计 |
| 3.4.1 测量电路设计 |
| 3.4.2 多通道I~2C 接口AD 转换电路设计 |
| 3.4.3 总线扩展电路设计 |
| 3.3.4 USB 接口电路设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统测量不确定度评测与软件平台开发 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 测量信息不确定度评价与分析 |
| 4.2.1 测量信息预处理 |
| 4.2.2 测量不确定度模型与评价 |
| 4.3 基于工作流的软件平台 |
| 4.3.1 工作流软件平台的设计要求 |
| 4.3.2 工作流软件平台的总体结构 |
| 4.3.3 工作流软件平台的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验架构与实验步骤 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验装置 |
| 5.3 系统性能实验及分析 |
| 5.3.1 系统I~2C 接口AD 转换器及前置放大器温度性能实验及分析 |
| 5.3.2 系统低噪声程控仪表放大器性能实验及分析 |
| 5.3.3 电容式湿度传感器振荡电路稳定性特性实验与分析 |
| 5.4 测量系统不确定度评价与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 |
（7）信息测量系统及其若干问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 测量理论的研究现状 |
| 1.3 基于测量的熵理论研究现状 |
| 1.4 论文的内容及其结构安排 |
| 2 信息测量系统的描述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于信息观念的系统描述 |
| 2.3 熵的定义及其运算法则 |
| 2.4 信息测量系统的基本模型 |
| 2.5 信息测量的原理 |
| 2.6 信息测量的主要特性分析 |
| 2.7 小结 |
| 3 信息测量系统中信源、传感器及其耦合分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信息熵、热力学熵和统计力学熵的一致性 |
| 3.3 最大信息熵与最大熵产生率的关系 |
| 3.4 信源与传感器的耦合分析方法 |
| 3.5 传感器的熵模型 |
| 3.6 应用示例(噪声匹配问题) |
| 3.7 小结 |
| 4 基于线性网络的信息处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 线性网络的熵描述及信息计算 |
| 4.3 选频网络信息熵的描述与分析 |
| 4.4 Z变换的信息熵分析 |
| 4.5 量化过程的信息熵分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 基于熵的信息处理算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信源熵模糊聚类方法 |
| 5.3 基于信息熵的数据压缩与特征提取方法 |
| 5.4 最大熵功率谱估计 |
| 5.5 独立分量分析方法的信息分析 |
| 5.6 小结 |
| 6 信息测量系统中误差熵分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 测量误差的分析与不确定度评定 |
| 6.3 测量误差的信息熵描述 |
| 6.4 误差熵系数在测量数据中分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 A攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 |
| 附录2 攻读学位期间参加的课题 |
（8）运用信息熵推算C.Test多项选择题的等价选项个数（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 1. 多项选择题的研究综述 |
| 1.1 多项选择题的发展历程 |
| 1.2 多项选择题的优势 |
| 1.3 多项选择题型的弱点 |
| 1.4 多项选择题研究情况概述 |
| 1.5 多项选择题测试现有的参数指标及方法概述 |
| 2. 信息熵的概念及应用 |
| 2.1 熵的定义及发展过程 |
| 2.2 信息熵的定义、性质及计算公式 |
| 2.3 信息熵的应用与拓展 |
| 2.4 选项信息熵的理想分布 |
| 2.5 等价选项个数的计算 |
| 3. 运用信息熵对C. Test的等价选项个数进行计算 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 实验假设 |
| 3.3 实验对象 |
| 3.4 实验步骤 |
| 4. 结论 |
| 5. 余论 |
| 参考文献 |
| 附录1:C.Test120个题目的H值总表 |
| 附录2:本研究所用C.TEST多项选择题 |
| 致谢 |
（9）有限精度信息熵的性质及其应用的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究的背景 |
| 1.2.1 信息熵概念的提出 |
| 1.2.2 信息熵定义的改进 |
| 1.2.3 有限精度的概率与信息熵 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 信息熵 |
| 2.1 信息与不确定性 |
| 2.1.1 信息 |
| 2.1.2 不确定性 |
| 2.2 信息论的基本概念 |
| 2.2.1 信息熵及其性质 |
| 2.2.2 联合信息熵 |
| 2.2.3 条件熵 |
| 2.2.4 互信息 |
| 2.2.5 信道容量 |
| 2.3 微分熵的不足 |
| 2.4 微分熵的意义 |
| 2.5 信息熵定义的改进工作 |
| 2.5.1 鉴别信息 |
| 2.5.2 基于方差的连续信息熵 |
| 2.5.3 Renyi熵 |
| 2.5.4 Kolmogorov复杂度 |
| 2.5.5 加权熵 |
| 2.5.6 其它改进的信息熵 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 有限精度信息熵性质的研究 |
| 3.1 有限精度函数理论 |
| 3.2 有限精度的概率 |
| 3.2.1 连续随机变量的非概率关联 |
| 3.2.2 有限精度的概率定义 |
| 3.3 有限精度信息熵的定义 |
| 3.4 有限精度信息熵的性质 |
| 3.4.1 连续和离散信息熵的统一性 |
| 3.4.2 不确定性参数的物理意义 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 有限精度的测量信息系统 |
| 4.1 测量系统的模型 |
| 4.1.1 有限精度的测量系统模型 |
| 4.1.2 测量系统的取值精度 |
| 4.2 测量过程的熵分析 |
| 4.3 测量的算例 |
| 4.3.1 算例 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 广义信息熵与有限精度信息熵的关系 |
| 5.1 证据理论中的不确定性测度 |
| 5.1.1 基本概念 |
| 5.1.2 非特异性的度量 |
| 5.1.3 冲突的度量 |
| 5.1.4 总体不确定度 |
| 5.1.5 与有限精度信息熵之间的关系 |
| 5.2 模糊集合上的不确定性测度 |
| 5.2.1 基本概念 |
| 5.2.2 模糊集合论中的不确定度 |
| 5.2.3 模糊测度与有限精度信息熵的关系 |
| 5.3 可能性理论中的不确定性测度 |
| 5.3.1 基本概念 |
| 5.3.2 非特异性不确定度 |
| 5.3.3 可能性测度与有限精度信息熵的关系 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 凸域 |
| 附录2 凸函数 |
| 附录3 詹森不等式 |
| 附录4 微分熵不具有坐标变换不变性的证明 |
| 附录5 基于方差的连续信息熵坐标变换性的证明 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用投稿的论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）测量数据的信息熵与测量误差熵研究（论文提纲范文）
| 1 被测量信息熵 |
| 2 测量结果信息熵 |
| 3 被测量集合与测量结果集合的关系及其测量误差熵 |
| 5 结束语 |
四、被测量信息熵、测量误差熵及其关系（论文参考文献）
- [1]基于熵的测量信息方法研究[D]. 潘浩. 华中科技大学, 2020
- [2]基于熵的测量系统描述方法与应用研究[D]. 李学伟. 华中科技大学, 2018(05)
- [3]基于熵的信息测量系统建模方法研究[D]. 马双宝. 华中科技大学, 2013(10)
- [4]基于混沌人工蜂群算法的色彩量化方法[J]. 林剑,赵龙,徐剑,许力. 杭州电子科技大学学报, 2011(03)
- [5]基于I2C接口器件的开放式计量检定系统[D]. 黄苏. 华南理工大学, 2011(12)
- [6]强干扰地区CSAMT数据信息熵与有理函数滤波的处理方法[J]. 雷达,赵国泽,张忠杰,赵福刚,王书民,王刚. 地球物理学进展, 2010(06)
- [7]信息测量系统及其若干问题的研究[D]. 苏日建. 华中科技大学, 2010(08)
- [8]运用信息熵推算C.Test多项选择题的等价选项个数[D]. 尹萌萌. 北京语言大学, 2008(S1)
- [9]有限精度信息熵的性质及其应用的研究[D]. 孙波. 东华大学, 2008(11)
- [10]测量数据的信息熵与测量误差熵研究[J]. 童玲,吕文. 电子科技大学学报, 2007(05)