現(xiàn)代功率譜估計(jì)中的參數(shù)估計(jì)AR模型 比經(jīng)典譜估計(jì)有更好的分辨率
標(biāo)簽： 譜估計(jì) 現(xiàn)代功率 參數(shù)估計(jì) AR模型
上傳時(shí)間： 2015-10-19
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最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.
標(biāo)簽： 輸出 最小二乘法 參數(shù)估計(jì) 遞推算法
上傳時(shí)間： 2014-07-12
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參數(shù)估計(jì).doc 通過本章的學(xué)習(xí)， 我們應(yīng)該知道： 1. 統(tǒng)計(jì)抽樣推斷的常用術(shù)語(yǔ) 2. 抽樣推斷基于什么樣的原理 3. 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)的具體操作 4. 抽樣組織方式及其相應(yīng)的誤差計(jì)算 5. 每次抽樣需要多大的樣本容量
標(biāo)簽： 參數(shù)估計(jì)
上傳時(shí)間： 2015-12-20
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Matlab統(tǒng)計(jì)工具箱 一:統(tǒng)計(jì)工具箱簡(jiǎn)介 二:概率分布 三:參數(shù)估計(jì) 四:描述性統(tǒng)計(jì) 五:假設(shè)檢驗(yàn) 六:統(tǒng)計(jì)繪圖
標(biāo)簽： Matlab 工具箱 分布 假設(shè)檢驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-12
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用不加權(quán)的遞推最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，用于系統(tǒng)辯適、仿真
標(biāo)簽： 加權(quán) 最小二乘法 行參數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-01-13
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一款進(jìn)行多元線性回歸分析軟件.可以完成多元回歸模型的參數(shù)估計(jì)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),可以通過Excel獲取外部數(shù)據(jù),并且能夠把計(jì)算結(jié)果保存成xls文件，計(jì)算結(jié)果的差方圖
標(biāo)簽： Excel xls 多元 回歸分析
上傳時(shí)間： 2016-01-27
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高斯混合模型參數(shù)估計(jì),EM算法,sunMOG.m為函數(shù),testMOG4.m為測(cè)試程序
標(biāo)簽： testMOG sunMOG EM 高斯混合模型
上傳時(shí)間： 2014-03-09
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這個(gè)matlab程序用于實(shí)現(xiàn)廣義高斯分布的參數(shù)估計(jì)，非常有用
標(biāo)簽： matlab 程序 廣義 分布
上傳時(shí)間： 2013-11-29
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一種好的統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)方法．其中的原代碼為國(guó)外學(xué)者編寫，適合任何分布
標(biāo)簽： 參數(shù)估計(jì) 代碼 編寫
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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基于matlab環(huán)境下的ARMA(1,1)模型的參數(shù)估計(jì)程序
標(biāo)簽： matlab ARMA 環(huán)境 模型
上傳時(shí)間： 2016-06-28
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