function [dn_pred] = Volterra_test(xn_test,p,Hn);% 混沌時間序列的 Volterra 自適應(yīng)預(yù)測 -- 一步預(yù)測測試部分% [Hn] = Volterra_train(s_train, tau, m, p, Times)% 輸入?yún)?shù)：    xn_test    測試樣本%               dn_test    測試目標(biāo)%               p          Volterra 級數(shù)階數(shù)%               Times      最小二乘估計迭代次數(shù)%               Hn         最小二乘估計濾波器權(quán)矢量 Hn%               IsPlot     指出是否作圖% 輸出參數(shù)：    err        一步預(yù)測的誤差序列%               err_std    一步預(yù)測結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差%--------------------------------------------------% 由相空間構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號矢量 Un[Un,len_filter] = PhaSpa2VoltCoef(xn_test,p);% 輸入?yún)?shù)：    xn           相空間中的點序列(每一列為一個點)%               p            Volterra 級數(shù)階數(shù)% 輸出參數(shù)：    Un           Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號矢量 Un%               len_filter   FIR 濾波器長度dn_pred = Hn' * Un;