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％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交...
2013-12-14
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实现矩阵的Cholesky分解,用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计,利用分裂基算法求复序列 的DFT.将得到的 解卷绕
实现矩阵的Cholesky分解,用Cholesky分解求ARMA模型的参数并作谱估计,利用分裂基算法求复序列 的DFT.将得到的 解卷绕，得到无跳变的相频特性.计算七类窗函数并给出归一化对数幅频曲线
2013-12-13
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