用Burg算法估计AR模型参数,进而实现功率谱估计. 形参说明: x——双精度实型一维数组,长度为n,存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组,长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率,即AR模型激励白噪声的方差。
上传时间: 2013-12-21
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基于局域法多步预报模型的混沌时间序列预报模型,对多个典型混沌序列的仿真测试表明,本算法具有良好的多步预测精度和较好的抗噪声能力
上传时间: 2015-05-07
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本程序用matlab生成白噪声,并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k),绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线,求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值
上传时间: 2013-12-15
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用来产生均匀分布或高斯分布的伪随机数 (近似白噪声),它们可具有不同的均值和方差。用REMEZ算法求交错点组。用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计。求MA模型的参数 并估计功率谱。 用最小方差法估计序列 的功率谱。
上传时间: 2015-10-24
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AWGN信道下Turbo码误比特率模型 在实验基础上,通过曲线拟合等数学工具,得到加性高斯白噪声信道条件下,信道编码采用turbo码,通信系统端到端的误比特率经验模型。
上传时间: 2014-01-12
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使用非线性动力学中的一维和二维耦合格子模型研究两个声光双稳系统的时空混沌同步.将驱动系统的输出以适当的比例耦合到响应系统并进行均衡 , 能实现两系统的时空混沌同步.利用计算最大条件Lyapunov指数 , 给出达到同步所需的最小耦合强度与系统参数的关系. 数值实验表明 ,在小噪声影响时仍然可以实现两系统的同步 , 此法具有一定的抗干扰能力.
上传时间: 2014-01-16
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ns2下无线信道差错模型,有高斯噪声信道和GE 信道两种
上传时间: 2014-01-23
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汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个 基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统 语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的 识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对 加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法. 提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法. 对大量 的多人连续数字串语音的识别实验表明, 这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别 率, 它还可以简便、实时的实现, 具有一定的实用性.
上传时间: 2014-06-26
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Z是模型一单位雨衰值,也是不考虑衰减因子的单位雨衰值 F是First,即第一模型的情况 F16 F165 F17分别是16GHz 16.5GHz 17GHz的情况,是模型一大气层下总雨衰值 F18km是模型一下18km实例的雨衰值 S是Second,即第二模型的情况 S16 S165 S17分别是16GHz 16.5GHz 17GHz的情况,是模型二大气层下总雨衰值 S16m S165m S17m分别是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型二下每公里雨衰值 S1618km S16518km S1718km分别是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型二下18km实例的雨衰值 T是Third,即第三模型的情况 T16 T165 T17分别是16GHz 16.5GHz 17GHz的情况,是模型三大气层下总雨衰值 T16m T165m T17m分别是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型三下每公里雨衰值 T1618km T16518km T1718km分别是16GHz 16.5GHz 17GHz在模型三下18km实例的雨衰值 zhaosheng是只考虑天线噪声温度对雷达最大探测距离的影响 yushuai是综合考虑天线噪声温度和雨衰减对雷达最大探测距离的影响 其中,参数情况在各个程序中都有说明
上传时间: 2013-12-25
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利用纵风作用下随机弹道系统成形滤波器,把成形滤波器的微分方程与外弹道角运动方程及质点弹道方程联立,便构成为易于求解的完整的外弹道随机动力学模型。在具体的数字仿真实施过程中,采用尾翼延时张开技术来减小散布的措施,利用经典的统计试验法——蒙特卡洛法得出了不同平均风速下的火箭弹角散布与尾翼延张时间的关系的仿真曲线。 仿真结果表明,有色噪声的白化是完全可行,同时也从实例中证明了成形滤波器理论的正确性 也得到在一定风速下的最佳尾翼延张时间。
上传时间: 2014-01-16
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