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時(shí)間序列模型

  • 用Burg算法估計AR模型參數

    用Burg算法估計AR模型參數,進而實現功率譜估計. 形參說明: x——雙精度實型一維數組,長度為n,存放隨機序列。 n--整型變量,隨機序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數。 a--雙精度實型一維數組,長度為(p十1)。存放AR模型的系數a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實型指針,它指向預測誤差功率,即AR模型激勵白噪聲的方差。

    標簽: Burg AR模型 算法 參數

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:330402686

  • 是隨機過程中時間序列分析作業

    是隨機過程中時間序列分析作業,基于Matlab編程實現模型判別,參數求取,模型預測等,另附有本人作業全文,供大家參考。

    標簽: 隨機 過程 時間序列

    上傳時間: 2014-01-11

    上傳用戶:集美慧

  • 由玉面白狐修改的即時聊天

    由玉面白狐修改的即時聊天,加入站長廣播,線上人數、防止穿牆及踢人,及加上發言時間及日期,可知是何時的發言,以及防止別人惡意洗畫面,修正一些之前的錯誤,及小小重排了一下版面,再加java提示語法,滑鼠移至輸入項即提示消失

    標簽: 修改

    上傳時間: 2015-06-02

    上傳用戶:wlcaption

  • 馬爾科夫模型的java版本實現

    馬爾科夫模型的java版本實現,用于生物序列分析的好的參考

    標簽: java 模型 版本

    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:xiaodu1124

  • 馬爾科夫模型的c語言實現

    馬爾科夫模型的c語言實現,用于生物序列分析的好的參考,和java版本的可互相參考

    標簽: 模型 c語言

    上傳時間: 2014-06-10

    上傳用戶:hjshhyy

  • HMM(Hidden Markov Model)

    HMM(Hidden Markov Model),狀態數目N=3,觀察符號數目M=2,時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、和起始機率 ,求觀察序列 出現的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求一個狀態序列 使得O出現的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態轉換機率A、狀態符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ,求新的A、B、 ,使得O出現的機率最大。

    標簽: Hidden Markov Model HMM

    上傳時間: 2014-08-28

    上傳用戶:heart520beat

  • kuanjiange_seq.m 基于對偶頻帶法和m序列

    kuanjiange_seq.m 基于對偶頻帶法和m序列,產生一個寬間隔跳頻序列。 kuanjiange_seqencezu.m 基于對偶頻帶法和m序列,產生一個寬間隔跳頻序列族。 注:其中的m序列是利用三個非相鄰級控制頻率合成器構造 L_G模型。

    標簽: kuanjiange_seq 頻帶 序列

    上傳時間: 2015-08-12

    上傳用戶:lo25643

  • 一個很好用的 lcd 時鐘程序 C語言 #include<reg51.h> #include<stdio.h> //定義計時器0 的重裝值 #define RELOAD

    一個很好用的 lcd 時鐘程序 C語言 #include<reg51.h> #include<stdio.h> //定義計時器0 的重裝值 #define RELOAD_HIGH 0x3C #define RELOAD_LOW 0xD2 //定義按鍵彈跳時間 #define DB_VAL //定義設置模式的最大時間間隔 #define TIMEOUT 200 //定義游標位置常數 #define HOME 0 #define HOUR 1 #define MIN 2 #define SEC 3

    標簽: include define RELOAD stdio

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:zukfu

  • GM(1,1)模型1-4 1:GM(1,1)模擬模型

    GM(1,1)模型1-4 1:GM(1,1)模擬模型,在matlab中的輸入方法為gm1(x),x指要模擬的序列。 2:GM(1,1)預測模型,在matlab中的輸入方法為gm2(x,K),x指要模擬的序列,K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 3:GM(1,1)群模擬模型,在matlab中的輸入方法為gm3(x),x指要模擬的序列。 4:GM(1,1)群預測模型,在matlab中的輸入方法為gm4(x,K),x指要模擬的序列,K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 gm4對序列趨勢比較好的數據預測效果較好,對上下變動的數據,特別是后4個數據趨勢跟前面的數據相反的,預測效果很差。 gm2對上下變動的數據,預測效果比gm4好,但對趨勢較好的數據,預測精度沒有gm4高。 gm3比gm1模擬精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]進行實驗。x輸入默認行向量。 所有程序在matlab6.0上調試通過。

    標簽: GM 模型 模擬

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:jackgao

  • 采用logistic構造的混沌模型

    采用logistic構造的混沌模型,可以產生混沌序列,簡單修改參數后可以產生任意區間的混沌序列程序

    標簽: logistic 混沌 模型

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:thesk123

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