時(shí)間序列分析的matlab程序，包括AR和AEMA模型
標(biāo)簽： matlab 時(shí)間序列 分 程序
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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本文的題目是改進(jìn)的粒子濾波在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究。文檔可用caj打開(kāi)。 本課題首先研究了GPS/DR車載定位系統(tǒng)的組合模型，然后在分析了非線性濾波的基礎(chǔ)上，引入了粒子濾波。粒子濾波是一種基于遞推計(jì)算的序列蒙特卡羅算法，它采用一組從概率密度函數(shù)上隨機(jī)抽取的并附帶相關(guān)權(quán)值的粒子集來(lái)逼近后驗(yàn)概率密度，從而不受非線性、非高斯問(wèn)題的限制。雖然粒子濾波存在諸多優(yōu)點(diǎn)，然而它仍然存在諸如粒子數(shù)匿乏、濾波性能不高、實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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混沌序列映射henon與chua映射，基于洛侖茲吸引子的非線性面積收縮映射模型
上傳時(shí)間： 2016-04-07
上傳用戶：rocwangdp
關(guān)于直接序列擴(kuò)頻通信的，介紹了其原理，給出了SIMULINK仿真模型，并對(duì)各個(gè)模塊作了詳細(xì)的描述。
上傳時(shí)間： 2016-07-27
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（1）Msls分三步對(duì)系統(tǒng)和噪聲模型進(jìn)行辨識(shí)，采用脈沖序列作為輔助系統(tǒng)模型，用 計(jì)算輸出數(shù)據(jù) ；用原輸出數(shù)據(jù) 計(jì)算 ，用遞推最小二乘方法分別對(duì)系統(tǒng)參數(shù)和模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長(zhǎng)度為700，wnoise2.dat的長(zhǎng)度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運(yùn)行后，生成的兩個(gè)h文件為產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)函數(shù)。Msls6.dat為msls6.c的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，msls8.dat為msls8.c的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，采用msls辨識(shí)方法估計(jì)精度要比els法的估計(jì)精度差一些。尤其是噪聲參數(shù)c2的估計(jì)誤差不在1％以內(nèi)。這是由于msls法計(jì)算上較為簡(jiǎn)便，計(jì)算上的簡(jiǎn)化就帶來(lái)了估計(jì)精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當(dāng)N增大時(shí)，誤差有所減小。理論上當(dāng)N趨于無(wú)窮時(shí)， 。
上傳時(shí)間： 2016-10-19
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將非平穩(wěn)時(shí)間序列的狀態(tài)空間建模方法用于陀螺過(guò)渡過(guò)程的分析.基于平滑先驗(yàn)約束的概念，使用卡爾曼濾波和赤池的AIC方法擬合全局模型，得到陀螺漂移模型的若干數(shù)值結(jié)果并用于陀螺系統(tǒng)分析.由于觀測(cè)序列的趨勢(shì)項(xiàng)、不規(guī)則分量可同時(shí)建模，因此比分別建模在統(tǒng)計(jì)上更加準(zhǔn)確有效.
標(biāo)簽： 時(shí)間序列 建模方法 分 狀態(tài)空間
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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matlab中的arima模型，可用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析于預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-11-05
上傳用戶：FreeSky
無(wú)意間在網(wǎng)上找到這本書(shū),已經(jīng)絕版了也很難找到所以放上來(lái)分享給大家,提供大家學(xué)習(xí) 本書(shū)對(duì)SCSI的介紹偏重於軟件開(kāi)發(fā)方面。在介紹了SCSI的基本概念後，介紹了SCSI編程的程序化方法，並在DOS和Windows下研究了ASPI（高級(jí)SCSI編程接口），在Windows和Windows NT下研究了ASPI32的擴(kuò)展，在介紹SCSI在UNIX平臺(tái)的應(yīng)用時(shí)，把重點(diǎn)放在了Linux平臺(tái)上
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型，使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸，從而預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，確定變量預(yù)測(cè)值
上傳時(shí)間： 2014-11-29
上傳用戶：dengzb84
灰色預(yù)測(cè)模型稱為CM模型，G為grey的第一個(gè)字母，M為model的第一個(gè)字母。GM（1，1）表示一階的，一個(gè)變量的微分方程型預(yù)測(cè)模型。GM（1，1）是一階單序列的線性動(dòng)態(tài)模型，主要用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。 一、GM（1，1）建模 設(shè)有數(shù)列 共有 個(gè)觀察值 對(duì) 作累加生成，得到新的數(shù)列 灰色理論與模型及在車輛擁有量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通事故預(yù)測(cè)比較 灰色系統(tǒng)(第三版)
標(biāo)簽： 灰色預(yù)測(cè)模型 模型
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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