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混沌时间序列的Volterra一步预测的Matlab程序

更新部分
1、自适应算法采用参考文献[2]的NLMS算法，收敛速度更快，所需训练次数更少。
2、自适应收敛步长在(0,2)之间存在较优取值，Lorenz序列为0.6。

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参考文献：
1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03
2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 

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文件说明：
1、orginal_main.m	程序主文件,直接运行此文件即可
2、original_train.m	训练函数
3、original_test.m	测试函数
4、LorenzData.dll	产生Lorenz离散序列
5、normalize_1.m	归一化
6、PhaSpaRecon.m	相空间重构
7、PhaSpa2VoltCoef.m	构造 Volterra 自适应 FIR 滤波器的输入信号矢量 Un
8、TrainTestSample_2.m	将特征矩阵前 train_num 个为训练样本，其余为测试样本
9、FIR_NLMS.dll		NLMS自适应算法