基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法引言：在实际应用中，在传感器采样时，往往存在着一些采样率变化较为显著的复杂环境，如在无人机感知、雷达信号处理等领域，一般对变采样率做出精确的跟踪，能够保证系统性

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法 引言： 在实际应用中，在传感器采样时，往往存在着一些采样率变化较为 显著的复杂环境，如在无人机感知、雷达信号处理等领域，一般对变采 样率做出精确的跟踪，能够保证系统性能稳定性和有效性，保证系统性 能的最大化。因此，本文主要研究基于交互式当前统计模型的变采样率 跟踪算法，对其进行理论分析、数学推导和实验验证，为采样率跟踪领 域的研究提供新思路和新方法。 一、交互式当前统计模型 Interactive Current Statistical Model 交互式当前统计模型（， ICSM ）是一种基于当前数据点和历史数据点计算区间特征的统计模型， 其主要包含两个部分：在线计算模型和批处理模型，两者加在一起可以 在不丢失任何有效信息的情况下，实现对未来事件的预测。 ICSM 在线计算模型：在线计算模型中，先验估计值被计算为所有历 史数据点的平均值。在每次新数据点到来时，在线计算模型使用先前的 平均值和新到达点的差异来计算后验概率，更新模型。 ICSM 批处理模型：批处理模型可根据在线计算模型得到的每次新的 后验概率文档，来计算历史平均值，并定期更新机器学习模型（如线性 回归模型），来更好地捕获历史特征，从而提供更好的预测性和稳定 性。两者相结合，可以在精确、准确地跟踪采样率变化时，提供更加可 靠的辅助决策。 二、变采样率跟踪算法 基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法，是一种基于上述模 型的统计学方法，其主要包含以下三个部分： 1 、数据采样