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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019化合物半导体周（CSW）- 石墨烯/h-BN范德华异质结构的中红外光响应与机器人制备

DOI：10.1109/iciprm.2019.8819204 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 本文介绍了一种基于相位数据线性回归（LR）的抛物线方差（PVAR），这是一种类似于艾伦方差（AVAR）的小波方差。相关论文arXiv:1506.05009 [physics.ins-det]详细介绍了实现LR估计的Ω频率计数器。PVAR兼具AVAR和修正AVAR（MVAR）的优势：由于小波跨度为2τ（与AVAR相同），适合长期分析；又因对白噪声和闪烁相位噪声的响应分别为1/τ3和1/τ2（与MVAR相同），适用于短期分析。在建立理论框架后，我们研究了常见噪声类型的自由度及置信区间，随后重点探讨了快速噪声过程衰减过渡点（拐点）处弱噪声过程的检测问题。这一新视角引出了"哪种方差能以最短数据记录检测弱过程"的疑问。模拟结果表明PVAR是理想的折中方案：在所有情况下均优于MVAR，对快速噪声现象（直至闪烁调频）具有最佳区分能力，且对随机游走和漂移的检测效果几乎与AVAR相当。
作者： Fran?ois Vernotte，Michel Lenczner，Pierre-Yves Bourgeois，Enrico Rubiola
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

介绍抛物线方差（PVAR）——一种基于相位数据线性回归（LR）、类似于艾伦方差（AVAR）的小波方差，并研究其在长期和短期分析能力方面相较于AVAR及改进型AVAR（MVAR）的优势。

研究成果

PVAR是一种类小波方差，兼具AVAR和MVAR的优势，在最短数据记录条件下对微弱噪声过程的检测性能更优。它特别适用于短期至中期过程（包括闪变调频），且在检测随机游走和漂移时几乎与AVAR同样出色。PVAR在所有情况下都显著优于MVAR，是时频计量领域极具前景的工具。

研究不足

该研究基于模拟和理论分析，可能无法完全涵盖所有现实条件和噪声类型。PVAR在实际应用中的性能可能会因噪声的具体特性和测量设置而有所不同。

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