volterra_train.m

混沌序列的相空间重构的MATLABT程序,相信一定能给您带来惊喜.

function [Hn,len_filter] = Volterra_train(xn_train,dn_train,p,Times)
% 混沌时间序列的 Volterra 自适应预测 -- 训练部分
% [Hn] = Volterra_train(s_train, tau, m, p, Times)
% 输入参数：    xn_train   训练样本(每一列为一个样本)
%               dn_train   训练目标
%               p          Volterra 级数阶数
%               Times      最小二乘估计迭代次数
%               IsPlot     指出是否作图
% 输出参数：    Hn         最小二乘估计滤波器权矢量 Hn

%--------------------------------------------------
% 由相空间构造 Volterra 自适应 FIR 滤波器的输入信号矢量 Un

[Un,len_filter] = PhaSpa2VoltCoef(xn_train,p);
% 输入参数：    xn_train     相空间中的点序列(每一列为一个点)
%               p            Volterra 级数阶数
% 输出参数：    Un           Volterra 自适应 FIR 滤波器的输入信号矢量 Un
%               len_filter   FIR 滤波器长度

%----------------------------------------
% 最小二乘估计滤波器权矢量 Hn
[Hn] = FIR_MSE(Un,dn_train,Times);