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方差端點(diǎn)

  • 計算ARMA(p

    計算ARMA(p,q)模型的功率譜密度。 形參說明: b——雙精度實型一維數組,長度為(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑動平均系數。 a——雙精度實型一維數組,長度為(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回歸系數。 q——整型變量,ARMA(p,q)模型的滑動平均階數。 p——整型變量,ARMA(p,q)模型的自回歸階數。 sigma2——雙精度實型變量,ARMA(p,q)模型白噪聲激勵的方差。 fs——雙精度實型變量,采樣頻率(Hz)。 x——雙精度實型一維數組,長度為len。當sign=0時,存放功率譜密度;當sign= 1時,存放用分貝表示的功率譜密度。 freq——雙精度實型一維數組,長度為len。存放功率譜密度所對應的頻率。 len——整型變量,功率譜密度的數據點數。 sign——整型變量,當sign=0時,計算功率譜密度;當sign=1時,計算用分貝表 示的功率譜密度。

    標簽: ARMA 計算

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:qiao8960

  • 開發環境:C語言 簡要說明:BackProp算法:BP網絡是反向傳播(Back Propagation)網絡。它是一種多層前向網絡

    開發環境:C語言 簡要說明:BackProp算法:BP網絡是反向傳播(Back Propagation)網絡。它是一種多層前向網絡,采用最小均方差學習方式。這是一種最廣泛應用的網絡。它可用于語言綜合,識別和自適應控制等用途。BP網絡需有教師訓練。

    標簽: Propagation BackProp Back 網絡

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:liuchee

  • 本程序用matlab生成白噪聲

    本程序用matlab生成白噪聲,并且基于一個離散線性隨機系統的模型生成了y(k)和x(k),繪制出了x(k|k-1)和x(k)的對比曲線,求出了提前一步預報的誤差協方差陣的穩定值

    標簽: matlab 程序 白噪聲

    上傳時間: 2013-12-15

    上傳用戶:yuchunhai1990

  • Matlab數學計算

    Matlab數學計算,方差分析,單因素方差分析,雙因素方差分析,Matlab統計工具箱的使用

    標簽: Matlab 計算

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:225588

  • 本程序是功率譜密度的仿真比較,關于三個信號源的具體情況參見《現代數字信號處理導論》上冊

    本程序是功率譜密度的仿真比較,關于三個信號源的具體情況參見《現代數字信號處理導論》上冊,P202,習題5。 實驗方法:周期圖法、自相關法和協方差法。

    標簽: 程序 功率譜 仿真 信號源

    上傳時間: 2015-07-03

    上傳用戶:佳期如夢

  • PCA(主成分分析)算法被廣泛應用于工程和科學研究中

    PCA(主成分分析)算法被廣泛應用于工程和科學研究中,本報告主要從PCA的基本結構和基本原理對其進行研究,常規的PCA算法主要采用線性算法,通過研究論證發現線性的PCA算法存在著許多不足,比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來,主分量只由數據的二階統計量—自相關陣確定,這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等,因此必須對其進行改進,經改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線(平面)中擬和的例子說明了PCA在工程中的應用。本例子采用的是成分分析中的次成分(方差最小的成分),通過對結果的分析,我們可以看出,利用PCA算法可以得到較好的擬和結果。

    標簽: PCA 主成分分析 算法 應用于

    上傳時間: 2015-07-04

    上傳用戶:sevenbestfei

  • 針對噪聲

    針對噪聲,用AR2建模,用卡爾曼濾波,并用Allan方差檢驗

    標簽:

    上傳時間: 2015-07-17

    上傳用戶:ecooo

  • 老婆寫醫學實驗論文

    老婆寫醫學實驗論文,要用到均方差計算,他裝不上專業的軟件,于是我就幫他寫了一個,雖然很簡單,但是結果肯定是沒問題的

    標簽: 實驗 論文

    上傳時間: 2015-07-25

    上傳用戶:chens000

  • 一個matlab程序

    一個matlab程序,有關已知方差的高斯分布的均值貝葉斯學習方法。詳見程序內說明。

    標簽: matlab 程序

    上傳時間: 2015-08-16

    上傳用戶:wweqas

  • VC 6.0下的主成分分析代碼

    VC 6.0下的主成分分析代碼,包括關系矩陣,協方差矩陣,以及因子分析的功能

    標簽: 6.0 VC 主成分分析 代碼

    上傳時間: 2015-09-03

    上傳用戶:cjf0304

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