經驗模態分解（EMD）方法（平穩化過程）是一種全新的處理非平穩數據序列的方法，其基本思想是：假如一個原始數據序列X(t)的極大值或極小值數目比上跨零點（或下跨零點）的數目多兩個（或兩個以上），則該數據序列就要進行平穩化處理
標簽： EMD 經驗 模態 分解
上傳時間： 2016-06-11
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vhdl的偽隨機序列發射器程序，已經過仿真，仿真正確且能夠成功應用
標簽： vhdl 偽隨機序列 發射器 程序
上傳時間： 2016-06-12
上傳用戶：牛布牛
根據CPU序列號和磁盤序列號設計軟件注冊程序
標簽： CPU 序列號 磁盤 設計軟件
上傳時間： 2016-06-13
上傳用戶：AbuGe
一篇關于時間序列分析外文文檔，這是我在國外的網站上下的關鍵詞：ARMA
標簽： 時間序列 分 文檔
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：guanliya
關于時間序列分析要注意的，關鍵詞：ARMA
標簽： 時間序列 分
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學習時間序列分析的很容易入門的教程，是國外耶魯大學的一個教授寫的，已經翻譯成中文
標簽： 時間序列 分 教程
上傳時間： 2013-12-18
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實驗內容 信號與系統試驗報告 自己的作業 1.設有兩個信號： 要求x(t)和h(t)采樣形成離散序列， 參數選擇如下： 采樣率Δ=4ms， 頻率f=30Hz， a=2f2ln(M), M=2.5 在MATLAB下實現連續信號離散化， 并繪制出離散形式的信號波形。
標簽： 實驗 信號與系統 信號 報告
上傳時間： 2014-11-05
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在現有的單層馬爾科夫鏈異常檢測模型基礎上,提出一種嶄新的兩層模型.將性質上有較大差異的兩個過程,不同的請求和同一請求內的系統調用序列,分為兩層,分別用不同的馬爾可夫鏈來處理.兩層結構可以更準確地刻畫被保護服務進程的動態行為,因而能較大地提高異常的識別率,降低誤警報率.
標簽： 分 模型 馬爾科夫鏈 異常檢測
上傳時間： 2013-12-26
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用matlab實現灰色序列預測GM(1,1)，其中級比的判斷采用手工判斷。
標簽： matlab GM 序列
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用matlab實現灰色序列殘差預測模型GM（1，1）
標簽： matlab 序列 預測模型
上傳時間： 2014-01-27
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