功率谱估计的应用范围很广,在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法;经典谱估计是基于傅立叶变换的,虽然具有运算效率高的优点,但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重,对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点,人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的,有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高,同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后,我选择了现代谱估计中的AR模型法的仿真作为题目。下面给出AR模型的相关理论和仿真实现。
标签: 功率谱估计
上传时间: 2013-12-25
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现代谱估计用莱文森-德宾(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形参说明: r:双精度实型一维数组,存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型阶数。 a:AR模型系数a(0),a(1),...a(p)。 v:预测误差功率
标签: Levinson-Durbin Yule-Walker 谱估计 算法
上传时间: 2014-01-26
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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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本源代码是本人亲自编写的关于模糊神经网络模型的实现,它结合了模糊逻辑和神经网络的优点,具有全局逼近的功能。本代码提供了简单的界面,输入学习样本,可以进行预测并能输出预测结果。
上传时间: 2013-12-28
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java实现的隐马尔科夫模型,实现训练和预测
上传时间: 2013-12-10
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一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同(多元线性回归方程除外)。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
标签: CubicMultinomialRegress override public double
上传时间: 2015-11-25
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指数回归方程 ExponentRegress.cs 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
标签: ExponentRegress buildFormula override public
上传时间: 2013-12-20
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双曲线回归方程 HyperbolaRegress.cs 注意!该模型要求a与b的值要大于0!使用该模型时应注意验证这个限制条件。我在实现模型时未加入任何出错流程控制。X不能为0。 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果。 public override double computeR2()
标签: HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上传时间: 2014-11-30
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对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
标签: LogarithmRegress buildFormula override public
上传时间: 2014-01-23
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时间序列分析中对于平稳时间序列建立模型,并实现模型的预测。
上传时间: 2016-02-28
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