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協(xié)(xié)<b>方差</b>矩陣

  • 基于A(yíng)R模型的現(xiàn)代譜估計(jì)

    基于A(yíng)R模型的現(xiàn)代譜估計(jì)，分別實(shí)現(xiàn)自相關(guān)法，協(xié)方差法，Burg法，對(duì)比分析性能，及與經(jīng)典譜估計(jì)的比較

    標(biāo)簽： AR模型 譜估計(jì)

    上傳時(shí)間： 2016-03-17

    上傳用戶(hù)：familiarsmile

  • 含有噪聲的余弦序列

    含有噪聲的余弦序列，分別采用周‘期圖法’與‘改進(jìn)協(xié)方差法’估計(jì)序的功率譜

    標(biāo)簽： 序列

    上傳時(shí)間： 2016-03-26

    上傳用戶(hù)：hopy

  • 為了提高使用精度

    為了提高使用精度，研究了某型號(hào)MEMS陀螺儀的隨機(jī)漂移模型。采用游程檢驗(yàn)法分析了 該陀螺儀隨機(jī)漂移數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，并根據(jù)該漂移為均值非平穩(wěn)、方差平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程的結(jié)論， 采用梯度徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漂移數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相比經(jīng)典RBF網(wǎng)絡(luò)模 型而言，這種方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺儀的漂移特；相對(duì)于季節(jié)時(shí)間序列模型而 言，其補(bǔ)償效果提高了大約15％。

    標(biāo)簽： 精度

    上傳時(shí)間： 2016-04-01

    上傳用戶(hù)：weixiao99

  • classify using Bayes method. 使用Bayes方法進(jìn)行兩類(lèi)分類(lèi)

    classify using Bayes method. 使用Bayes方法進(jìn)行兩類(lèi)分類(lèi)，包括協(xié)方差相等和不等兩種情況，非常適合初學(xué)者的程序。

    標(biāo)簽： Bayes classify method using

    上傳時(shí)間： 2013-12-08

    上傳用戶(hù)：小鵬

  • 實(shí)現(xiàn)求眾數(shù)

    實(shí)現(xiàn)求眾數(shù)，平均數(shù)，方差，標(biāo)準(zhǔn)差等功能，運(yùn)行環(huán)境VS2005，語(yǔ)言VB.net

    標(biāo)簽：

    上傳時(shí)間： 2016-04-05

    上傳用戶(hù)：xlcky

  • 何振亞的現(xiàn)代譜估計(jì).本書(shū)全面系統(tǒng)地論述了現(xiàn)代譜估計(jì)技術(shù)中的各種理論與方法。全書(shū)共九章

    何振亞的現(xiàn)代譜估計(jì).本書(shū)全面系統(tǒng)地論述了現(xiàn)代譜估計(jì)技術(shù)中的各種理論與方法。全書(shū)共九章，內(nèi)容包括；純連續(xù)譜沽計(jì)的AR與ARMA模型參量法、純離散譜與混合譜估汁的正弦組合與阻尼復(fù)指數(shù)模型參量法、非參量法譜估計(jì)的最小方差法與奇異值/特征值分解處理法、應(yīng)用信息論的墑譜估汁法、多譜(高階譜)估計(jì)、二維潛估計(jì)與多維陣列譜估計(jì)。本書(shū)取材廣泛，內(nèi)容新穎，理論聯(lián)系實(shí)際，系統(tǒng)性強(qiáng)。

    標(biāo)簽： 譜估計(jì)

    上傳時(shí)間： 2013-12-09

    上傳用戶(hù)：lgnf

  • 基于隨機(jī)過(guò)程的萊斯表達(dá)式產(chǎn)生窄帶隨機(jī)過(guò)程： 2、掌握窄帶隨機(jī)過(guò)程的特性

    基于隨機(jī)過(guò)程的萊斯表達(dá)式產(chǎn)生窄帶隨機(jī)過(guò)程： 2、掌握窄帶隨機(jī)過(guò)程的特性，包括均值（數(shù)學(xué)期望）、方差、相關(guān)函數(shù)及功率譜密度等。

    標(biāo)簽： 隨機(jī) 過(guò)程 窄帶 表達(dá)式

    上傳時(shí)間： 2014-01-12

    上傳用戶(hù)：fredguo

  • 這主要是線(xiàn)性預(yù)測(cè)算法的一些程序

    這主要是線(xiàn)性預(yù)測(cè)算法的一些程序，包括最小方差算法！前向預(yù)測(cè)！后向預(yù)測(cè)！

    標(biāo)簽： 線(xiàn)性預(yù)測(cè) 算法 程序

    上傳時(shí)間： 2013-12-14

    上傳用戶(hù)：363186

  • 計(jì)算多維正態(tài)分布的概率密度值

    計(jì)算多維正態(tài)分布的概率密度值，給出均值和方差矩陣

    標(biāo)簽： 計(jì)算 多維 分布 正

    上傳時(shí)間： 2014-11-02

    上傳用戶(hù)：q123321

  • SVD去噪

    SVD去噪，構(gòu)造的矩陣方法為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻分段，并對(duì)去噪前后的信噪比，均方差進(jìn)行了對(duì)比。

    標(biāo)簽： SVD 去噪

    上傳時(shí)間： 2013-12-25

    上傳用戶(hù)：偷心的海盜

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