分析方法總結(jié)及優(yōu)缺點

一、德爾菲法

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

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

缺點：

德爾菲法的主要缺點是過程比較復(fù)雜，花費時間較長。適用范圍：項目規(guī)模宏大且環(huán)境條件復(fù)雜的預(yù)測情境。二、類比法

優(yōu)點：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的情況下進行應(yīng)用。

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

缺點：1嚴(yán)重依賴于歷史數(shù)據(jù)的可用性；

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

3對初始估算值進行調(diào)整依賴于專家判斷。

適用范圍：類比法是按同類事物或相似事物的發(fā)展規(guī)律相一致的原則，對預(yù)測目標(biāo)事物加以對比分析，來推斷預(yù)測目標(biāo)事物未來發(fā)展趨向與可能水平的一種預(yù)測方法。類比法應(yīng)用形式很多，如由點推算面、由局部類推整體、由類似產(chǎn)品類推新產(chǎn)品、由相似國外國際市場類推國內(nèi)國際市場等等。類比法一般適用于預(yù)測潛在購買力和需求量、開拓新國際市場、預(yù)測新商品長期的銷售變化規(guī)律等。類比法適合于中長期的預(yù)測。

三、回歸分析法優(yōu)點：1、從收入動因的高度來判斷收入變化的合理性，徹底拋棄了前述“無重大波動即為正�！钡牟缓侠砑僭O(shè)。并且，回歸分析不再只是簡單的數(shù)據(jù)比較，而是以一整套科學(xué)的統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)。

、運用回歸方法對銷售收入進行分析性復(fù)核，可以考慮更多的影響因素作為解釋變量，即使被審計單位熟悉了這種方法，其粉飾和操縱財務(wù)報表的成本也十分高昂。

缺點：需要掌握大量數(shù)據(jù)，

應(yīng)用：社會經(jīng)濟現(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)系來描述，它們大多是隨機性的，要通過統(tǒng)計觀察才能找出其中規(guī)律�；貧w分橋是利用統(tǒng)計學(xué)原理描述隨機變量間相關(guān)關(guān)系的一種重要方法。四、時間序列分析法

優(yōu)點：根據(jù)市場過去的變化趨勢預(yù)測未來的發(fā)展，根據(jù)客觀事物發(fā)展的這種連續(xù)規(guī)律性，運用過去的歷史數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計分析，進一步推測市場未來的發(fā)展趨勢。

缺點：運用時間序列分析進行量的預(yù)測，實際上將所有的影響因素歸結(jié)到時間這一因素上，只承認(rèn)所有影響因素的綜合作用，并在未來對預(yù)測對象仍然起作用，并未去分析探討預(yù)測對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，而且又是復(fù)雜多樣的。。適用范圍：中短期預(yù)測五、彈性系數(shù)分析法

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

2、結(jié)果比較粗糙，很多時候要根據(jù)彈性系數(shù)的變動趨勢對彈性系數(shù)進行修正。

應(yīng)用：應(yīng)用利用彈性系數(shù)預(yù)測未來時期能源需求時，可以通過對未來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢、技術(shù)節(jié)能潛力等因素的分析，以及參照世界大多數(shù)國家發(fā)展歷程中所皇現(xiàn)的共同規(guī)律，給出未來年份能源消費彈性系數(shù)的變化趨勢或構(gòu)想方案，以預(yù)測未來的能源需求量。六、灰色預(yù)測法

優(yōu)點：灰色預(yù)測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關(guān)聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(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)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應(yīng)預(yù)測對象特征的一系列數(shù)量值構(gòu)造灰色預(yù)測模型，預(yù)測未來某一時刻的特征量，或達(dá)到某一特征量的時間。

缺點：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)隨著門店的不斷增加，總部對企業(yè)的管理將變得越發(fā)困難，尤其是對銷售量的預(yù)測，這嚴(yán)重影響了決策層對企業(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、大批量進貨以降低成本、門店的發(fā)展速度等等。隨著模糊數(shù)學(xué)的不斷發(fā)展，灰色預(yù)測方法得到了廣泛應(yīng)用，它對于商業(yè)連鎖企業(yè)的銷售管理，有指導(dǎo)價值。

七、組合預(yù)測法：

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

缺點：需要運用多種預(yù)測法，復(fù)雜繁瑣，對現(xiàn)實中的問題進行分析時，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

擴展閱讀：信號分析方法總結(jié)

信號分析方法總結(jié)

隨機信號：不能用明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式來表示，它反映的通常是一個隨機過程，只能用概率和統(tǒng)計的方法來描述。

隨機現(xiàn)象的單個時間歷程稱為樣本函數(shù)。隨機現(xiàn)象可能產(chǎn)生的全部樣本函數(shù)的集合，稱為隨機過程

振動信號的時域分析方法

時間歷程

描述信號隨著時間的變化情況。

0.30.20.1試驗速度:350km/h幅值(g)0-0.1-0.2-0.3-0.4350360370時間(s)380390400

1N平均值xxi

Ni11N2均方值用來描述信號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。是信號幅度最恰當(dāng)?shù)牧慷确讲畋硎拘盘柶�離其均值的程度，是描述數(shù)據(jù)的動態(tài)分量x21N(xix)2N1i1N2斜度反映隨機信號的幅值概率密度函數(shù)對于縱坐標(biāo)的不對稱性1Nxi13i

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

1Nx4

ii1N信號的預(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錯點剔除：以標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)的野點剔除法

4消除趨勢項

相關(guān)分析

1自相關(guān)分析a=xcorr(x)

自相關(guān)函數(shù)描述一個時刻的信號與另一時刻信號之間的相互關(guān)系

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

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，可以研究信號傳遞通道和振源情況，也可以檢測隱藏在外界噪聲中的信號

振動信號的頻域分析方法1自功率譜密度函數(shù)（自譜）

自功率譜描述了信號的頻率結(jié)構(gòu)，反映了振動能量在各個頻率上的分布情況，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隨機過程的相關(guān)性是

有意義的。

Sxy(f)Rxy()ej2fd

0.10.08試驗速度: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)

它是被測系統(tǒng)的動力特性在頻域內(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)

表示整個頻段內(nèi)響應(yīng)和激勵之間的相關(guān)性yx(f)=0表示不相干，yx(f)=1完全相干，即響應(yīng)完全由激勵引起，干擾為零。相干函數(shù)可以用來檢驗頻響函數(shù)和互譜的測量精度和置信水平，也可以用來識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，頻響函數(shù)的估計結(jié)果比較準(zhǔn)確可靠。

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

試驗速度: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的傅里葉積分變換再變換。時域信號經(jīng)過傅里葉變換可轉(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，對功率譜密度取對數(shù)后，再進行一次傅里葉積分變換，可以使周期結(jié)構(gòu)呈便于識別的譜線形式。

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。其基本原理是對所需細(xì)化頻段的信號進行頻移，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)信號間頻率上的因果關(guān)系進行判斷分析，具體的說，就是利用相干函數(shù)對某些信號在特定的頻段對另一信號的貢獻(xiàn)大小進行判斷分析。

時頻分析

基于傅里葉變換的信號揭示了信號在頻域的特征，它們在傳統(tǒng)的信號分析與處理的發(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頻譜F(w)的任一頻率點的值都是由時間歷程f(t)在整個時域上的貢獻(xiàn)所決定，反之，過程f(t)某一時刻的狀態(tài)也是由其頻譜F(w)在整個頻域上的貢獻(xiàn)所決定，因此傅里葉變換建立的只是一個域到另一個域的橋梁，并沒有把時域和頻域組合在一起。這對于平穩(wěn)信號的分析來說是足夠的，但是對于分平穩(wěn)信號來說就無能為力了。

時頻分析的基本思想是設(shè)計時間和頻率的聯(lián)合函數(shù)用它同時描述信號在不同時間和頻率的

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

短時傅里葉變換STFT

短時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)信號看成是一系列短時平穩(wěn)信號的疊加，而短時性則通過時域上的加窗來實現(xiàn)，并通過一個平移參數(shù)來覆蓋整個時域，由于它的窗函數(shù)是固定的，因此不能解決時間分辨力和頻率分辨力的矛盾。

魏格納維爾分布

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

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