分析方法總結(jié)及優(yōu)缺點(diǎn)

一、德?tīng)柗品?/p>

優(yōu)點(diǎn)：1、能充分發(fā)揮各位專(zhuān)家的作用，集思廣益，準(zhǔn)確性高。2、能把各位專(zhuān)家意見(jiàn)的分歧點(diǎn)表達(dá)出來(lái)，取各家之長(zhǎng)，避各家之短。3、權(quán)威人士的意見(jiàn)影響他人的意見(jiàn)；

4、有些專(zhuān)家礙于情面，不愿意發(fā)表與其他人不同的意見(jiàn)；5、出于自尊心而不愿意修改自己原來(lái)不全面的意見(jiàn)。

缺點(diǎn)：

德?tīng)柗品ǖ闹饕�缺點(diǎn)是過(guò)程比較復(fù)雜，花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)。適用范圍：項(xiàng)目規(guī)模宏大且環(huán)境條件復(fù)雜的預(yù)測(cè)情境。二、類(lèi)比法

優(yōu)點(diǎn)：1、它不涉及任何一般性原則，它不需要在“一般性原則”的基礎(chǔ)上進(jìn)行推理。它只是一種由具體情況到具體情況的推理方式，其優(yōu)越性在于它所得出的結(jié)論可以在今后的超出原案例事實(shí)的情況下進(jìn)行應(yīng)用。

2、類(lèi)比法比其他方法具有更高的精確性；3、類(lèi)比過(guò)程中的步驟可以文檔化以便修改。

缺點(diǎn)：1嚴(yán)重依賴于歷史數(shù)據(jù)的可用性；

2能否找出一個(gè)或一組好的項(xiàng)目范例對(duì)最終估算結(jié)果的精確度有著決定性的影響；

3對(duì)初始估算值進(jìn)行調(diào)整依賴于專(zhuān)家判斷。

適用范圍：類(lèi)比法是按同類(lèi)事物或相似事物的發(fā)展規(guī)律相一致的原則，對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)事物加以對(duì)比分析，來(lái)推斷預(yù)測(cè)目標(biāo)事物未來(lái)發(fā)展趨向與可能水平的一種預(yù)測(cè)方法。類(lèi)比法應(yīng)用形式很多，如由點(diǎn)推算面、由局部類(lèi)推整體、由類(lèi)似產(chǎn)品類(lèi)推新產(chǎn)品、由相似國(guó)外國(guó)際市場(chǎng)類(lèi)推國(guó)內(nèi)國(guó)際市場(chǎng)等等。類(lèi)比法一般適用于預(yù)測(cè)潛在購(gòu)買(mǎi)力和需求量、開(kāi)拓新國(guó)際市場(chǎng)、預(yù)測(cè)新商品長(zhǎng)期的銷(xiāo)售變化規(guī)律等。類(lèi)比法適合于中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)。

三、回歸分析法優(yōu)點(diǎn)：1、從收入動(dòng)因的高度來(lái)判斷收入變化的合理性，徹底拋棄了前述“無(wú)重大波動(dòng)即為正常”的不合理假設(shè)。并且，回歸分析不再只是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)比較，而是以一整套科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)。

、運(yùn)用回歸方法對(duì)銷(xiāo)售收入進(jìn)行分析性復(fù)核，可以考慮更多的影響因素作為解釋變量，即使被審計(jì)單位熟悉了這種方法，其粉飾和操縱財(cái)務(wù)報(bào)表的成本也十分高昂。

缺點(diǎn)：需要掌握大量數(shù)據(jù)，

應(yīng)用：社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的相關(guān)關(guān)系往往艱以用確定性的函數(shù)關(guān)系來(lái)描述，它們大多是隨機(jī)性的，要通過(guò)統(tǒng)計(jì)觀察才能找出其中規(guī)律�；貧w分橋是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理描述隨機(jī)變量間相關(guān)關(guān)系的一種重要方法。四、時(shí)間序列分析法

優(yōu)點(diǎn)：根據(jù)市場(chǎng)過(guò)去的變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展，根據(jù)客觀事物發(fā)展的這種連續(xù)規(guī)律性，運(yùn)用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)一步推測(cè)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

缺點(diǎn)：運(yùn)用時(shí)間序列分析進(jìn)行量的預(yù)測(cè)，實(shí)際上將所有的影響因素歸結(jié)到時(shí)間這一因素上，只承認(rèn)所有影響因素的綜合作用，并在未來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象仍然起作用，并未去分析探討預(yù)測(cè)對(duì)象和影響因素之間的因果關(guān)系。由于事物的發(fā)展不僅有連續(xù)性的特點(diǎn)，而且又是復(fù)雜多樣的。。適用范圍：中短期預(yù)測(cè)五、彈性系數(shù)分析法

優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易行，計(jì)算方便，計(jì)算成本低；需要的數(shù)據(jù)少，應(yīng)用靈活廣泛。缺點(diǎn)：1、分析帶有一定的局部性和片面性。只考慮兩個(gè)變量間的關(guān)系，忽略了其他相關(guān)變量的影響；

2、結(jié)果比較粗糙，很多時(shí)候要根據(jù)彈性系數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)對(duì)彈性系數(shù)進(jìn)行修正。

應(yīng)用：應(yīng)用利用彈性系數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)期能源需求時(shí)，可以通過(guò)對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)、技術(shù)節(jié)能潛力等因素的分析，以及參照世界大多數(shù)國(guó)家發(fā)展歷程中所皇現(xiàn)的共同規(guī)律，給出未來(lái)年份能源消費(fèi)彈性系數(shù)的變化趨勢(shì)或構(gòu)想方案，以預(yù)測(cè)未來(lái)的能源需求量。六、灰色預(yù)測(cè)法

優(yōu)點(diǎn)：灰色預(yù)測(cè)通過(guò)鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理來(lái)尋找系統(tǒng)變動(dòng)的規(guī)律，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的狀況。其用等時(shí)距觀測(cè)到的反應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)某一時(shí)刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時(shí)間。

缺點(diǎn)：灰色系統(tǒng)的行為現(xiàn)象不準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)是雜亂的

適用范圍：商業(yè)連鎖企業(yè)隨著門(mén)店的不斷增加，總部對(duì)企業(yè)的管理將變得越發(fā)困難，尤其是對(duì)銷(xiāo)售量的預(yù)測(cè)，這嚴(yán)重影響了決策層對(duì)企業(yè)的控制和管理，影響總部的決策水平，包括資金的調(diào)度和使用、大批量進(jìn)貨以降低成本、門(mén)店的發(fā)展速度等等。隨著模糊數(shù)學(xué)的不斷發(fā)展，灰色預(yù)測(cè)方法得到了廣泛應(yīng)用，它對(duì)于商業(yè)連鎖企業(yè)的銷(xiāo)售管理，有指導(dǎo)價(jià)值。

七、組合預(yù)測(cè)法：

優(yōu)點(diǎn)：利用多種預(yù)測(cè)法有效地提高預(yù)測(cè)的精確度，結(jié)合了所組合的各種預(yù)測(cè)法的優(yōu)點(diǎn)。能夠較大限度地利用各種預(yù)測(cè)樣本信息，比單個(gè)預(yù)測(cè)模型考慮問(wèn)題更系統(tǒng)、更全面

缺點(diǎn)：需要運(yùn)用多種預(yù)測(cè)法，復(fù)雜繁瑣，對(duì)現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題進(jìn)行分析時(shí)，要確定其具有某種函數(shù)關(guān)系有很大的難度

適用范圍：適用于需要高精確度的情況

擴(kuò)展閱讀：信號(hào)分析方法總結(jié)

信號(hào)分析方法總結(jié)

隨機(jī)信號(hào)：不能用明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)表示，它反映的通常是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，只能用概率和統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)描述。

隨機(jī)現(xiàn)象的單個(gè)時(shí)間歷程稱為樣本函數(shù)。隨機(jī)現(xiàn)象可能產(chǎn)生的全部樣本函數(shù)的集合，稱為隨機(jī)過(guò)程

振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析方法

時(shí)間歷程

描述信號(hào)隨著時(shí)間的變化情況。

0.30.20.1試驗(yàn)速度:350km/h幅值(g)0-0.1-0.2-0.3-0.4350360370時(shí)間(s)380390400

1N平均值xxi

Ni11N2均方值用來(lái)描述信號(hào)的平均能量或平均功率xxiNi1均方根值（RMS）為均方值的正平方根。是信號(hào)幅度最恰當(dāng)?shù)牧慷确讲畋硎拘盘?hào)偏離其均值的程度，是描述數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分量x21N(xix)2N1i1N2斜度反映隨機(jī)信號(hào)的幅值概率密度函數(shù)對(duì)于縱坐標(biāo)的不對(duì)稱性1Nxi13i

峭度對(duì)大幅值非常敏感。當(dāng)其概率增加時(shí)，值將迅速增大，有利于探測(cè)奇異振動(dòng)信號(hào)

1Nx4

ii1N信號(hào)的預(yù)處理：1預(yù)濾波

2零均值化：消除數(shù)據(jù)中的直流分量

^(n)x(n)(n)。xx3錯(cuò)點(diǎn)剔除：以標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)的野點(diǎn)剔除法

4消除趨勢(shì)項(xiàng)

相關(guān)分析

1自相關(guān)分析a=xcorr(x)

自相關(guān)函數(shù)描述一個(gè)時(shí)刻的信號(hào)與另一時(shí)刻信號(hào)之間的相互關(guān)系

Rxx()1Tx(t)x(t)dtT0工程上利用自相關(guān)函數(shù)檢查混雜在隨機(jī)噪聲中有無(wú)周期性信號(hào)

2互相關(guān)函數(shù)a=xcorr(x,y)

Rxy()1Tx(t)y(t)dtT0利用互相關(guān)函數(shù)所提供的延遲信號(hào)，可以研究信號(hào)傳遞通道和振源情況，也可以檢測(cè)隱藏在外界噪聲中的信號(hào)

振動(dòng)信號(hào)的頻域分析方法1自功率譜密度函數(shù)（自譜）

自功率譜描述了信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)，反映了振動(dòng)能量在各個(gè)頻率上的分布情況，因此在工程上應(yīng)用十分廣泛

Sxx(f)Rxx()ej2fd

0.10.080.06試驗(yàn)速度:350km/h幅值0.040.0201*0406080100頻率Hz1201*0160180200

2互功率譜密度函數(shù)（互譜）

互譜不像自譜那樣具有比較明顯的物理意義，但它在頻率域描述兩個(gè)隨機(jī)過(guò)程的相關(guān)性是

有意義的。

Sxy(f)Rxy()ej2fd

0.10.08試驗(yàn)速度:350km/h幅值g2/Hz0.060.040.0201*0406080100頻率Hz1201*0160180200

3頻響函數(shù)

H(f)Sxy(f)Sxx(f)

它是被測(cè)系統(tǒng)的動(dòng)力特性在頻域內(nèi)的表現(xiàn)形式

7.20FRF3N1:09:+Z/3C:007:-ZFRF3N1:10:+Z/3C:007:-Z/Amplitude0.000.00180.00Linear95.00-180.000.00°Phase51015202530354045Hz50556065707580859095.004相干函數(shù)

表示整個(gè)頻段內(nèi)響應(yīng)和激勵(lì)之間的相關(guān)性yx(f)=0表示不相干，yx(f)=1完全相干，即響應(yīng)完全由激勵(lì)引起，干擾為零。相干函數(shù)可以用來(lái)檢驗(yàn)頻響函數(shù)和互譜的測(cè)量精度和置信水平，也可以用來(lái)識(shí)別噪聲的聲源和非線性程度。一般認(rèn)為相干值大于0.8時(shí)，頻響函數(shù)的估計(jì)結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠。

yx(f)2|Syx(f)|2Syy(f)Sxx(f)1

試驗(yàn)速度:350km/h0.80.6幅值0.40.201*0406080100頻率Hz1201*0160180200

5倒頻譜分析z=rceps(y)

倒頻譜變換是頻域信號(hào)的傅里葉積分變換再變換。時(shí)域信號(hào)經(jīng)過(guò)傅里葉變換可轉(zhuǎn)換為頻率函數(shù)或功率譜密度函數(shù)，如果頻譜圖上呈現(xiàn)出復(fù)雜的周期結(jié)構(gòu)而難以分辨時(shí)，對(duì)功率譜密度取對(duì)數(shù)后，再進(jìn)行一次傅里葉積分變換，可以使周期結(jié)構(gòu)呈便于識(shí)別的譜線形式。

201*|FFT)|100000201*00600800Frequency10001201*4001000|psd()|50000201*00600800Frequency(Hz)10001201*400|Cepstrum|2100102030ms405060

6細(xì)化分析czt

細(xì)化也稱為帶選傅里葉分析。其基本原理是對(duì)所需細(xì)化頻段的信號(hào)進(jìn)行頻移，濾波，重采樣處理，使該頻段內(nèi)的譜線變密

直接利用FFT變換后的頻譜1201*10000800060004000201*90140001201*10000value95100105110利用CZT變換后的細(xì)化頻譜800060004000201*0100102104106108110頻率__f112114116118120

7三分之一倍頻程譜

將全頻域按幾何等比級(jí)數(shù)的間隔劃分，使得中心頻率fc取做帶寬上、下限f1、f2的幾何平均值，且?guī)�寬h＝f2－f1總是和中心頻率fc保持一常數(shù)關(guān)系，h＝v×fc。如果v等于根號(hào)二的倒數(shù)（0.707)，那么f2＝2f1，則定義這樣的頻率帶寬叫倍頻程帶寬；如果v等于三倍根號(hào)二的倒數(shù)（0.236），那么h＝0.236fc，則定義這樣的頻率帶寬為1/3倍頻程帶寬。

8多相干分析

多相干分析是指利用相干函數(shù)信號(hào)間頻率上的因果關(guān)系進(jìn)行判斷分析，具體的說(shuō)，就是利用相干函數(shù)對(duì)某些信號(hào)在特定的頻段對(duì)另一信號(hào)的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行判斷分析。

時(shí)頻分析

基于傅里葉變換的信號(hào)揭示了信號(hào)在頻域的特征，它們?cè)趥鹘y(tǒng)的信號(hào)分析與處理的發(fā)展史上發(fā)揮了極其重要的作用。但是傅里葉變換是一種整體變換也就是說(shuō)頻譜F(w)的任一頻率點(diǎn)的值都是由時(shí)間歷程f(t)在整個(gè)時(shí)域上的貢獻(xiàn)所決定，反之，過(guò)程f(t)某一時(shí)刻的狀態(tài)也是由其頻譜F(w)在整個(gè)頻域上的貢獻(xiàn)所決定，因此傅里葉變換建立的只是一個(gè)域到另一個(gè)域的橋梁，并沒(méi)有把時(shí)域和頻域組合在一起。這對(duì)于平穩(wěn)信號(hào)的分析來(lái)說(shuō)是足夠的，但是對(duì)于分平穩(wěn)信號(hào)來(lái)說(shuō)就無(wú)能為力了。

時(shí)頻分析的基本思想是設(shè)計(jì)時(shí)間和頻率的聯(lián)合函數(shù)用它同時(shí)描述信號(hào)在不同時(shí)間和頻率的

能量密度或強(qiáng)度。時(shí)間和頻率的這種聯(lián)合函數(shù)稱為時(shí)頻分布。時(shí)頻分析法將時(shí)域和頻域組合成一體，這就兼顧到非平穩(wěn)信號(hào)的要求。它的主要特點(diǎn)在于時(shí)間和頻域的局域化，通過(guò)時(shí)間軸和頻率軸兩個(gè)坐標(biāo)組成的時(shí)頻平面，可以得到整體信號(hào)在局部時(shí)域內(nèi)的頻率組成，或者可以看出整體信號(hào)各個(gè)頻帶在局部時(shí)間上的分布和排列情況。

短時(shí)傅里葉變換STFT

短時(shí)傅里葉變換的基本思想是，在傳統(tǒng)傅里葉變換的框架中，把非平穩(wěn)信號(hào)看成是一系列短時(shí)平穩(wěn)信號(hào)的疊加，而短時(shí)性則通過(guò)時(shí)域上的加窗來(lái)實(shí)現(xiàn)，并通過(guò)一個(gè)平移參數(shù)來(lái)覆蓋整個(gè)時(shí)域，由于它的窗函數(shù)是固定的，因此不能解決時(shí)間分辨力和頻率分辨力的矛盾。

魏格納維爾分布

目前對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的分析方法可以分為兩類(lèi)：一類(lèi)為核函數(shù)分解，如短時(shí)傅里葉變換，小波變換，核函數(shù)分解也稱線性時(shí)頻描述。另一類(lèi)為能量分布，也稱時(shí)頻能量密度如魏格納維爾分布（WVD）,科恩類(lèi)(Cohen)類(lèi)，與短時(shí)傅里葉變換相比，時(shí)頻能量密度函數(shù)具有更好的時(shí)頻分辨率，但是也會(huì)產(chǎn)生交叉項(xiàng)的影響。

友情提示：本文中關(guān)于《分析方法總結(jié)及優(yōu)缺點(diǎn)》給出的范例僅供您參考拓展思維使用，分析方法總結(jié)及優(yōu)缺點(diǎn)：該篇文章建議您自主創(chuàng)作。

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