摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均

论述了经典的道格拉斯—普克压缩算法,分析将其应用于多边形边界数据压缩所<br>造成的图形失真现象,提出了一种增强型道格拉斯—普克压缩算法,并用实际的MapInfo 矢量数据来检核该<br>算法的可靠性。-Discusses the classic Douglas- Puck compression algorithm, the analysis applied to the boundary polygon graphics data compression, disto

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