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時(shí)間序列模型

  • 混沌序列映射henon與chua映射

    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

    標(biāo)簽: henon chua 映射 混沌序列

    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

    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。

    標(biāo)簽: 直接序列 擴(kuò)頻通信

    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)

    (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), 。

    標(biāo)簽: Msls 噪聲模型

    上傳時(shí)間: 2016-10-19

    上傳用戶:戀天使569

  • 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

    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 狀態(tài)空間

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

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  • matlab中的arima模型

    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)

    標(biāo)簽: matlab arima 模型

    上傳時(shí)間: 2014-11-05

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  • 無(wú)意間在網(wǎng)上找到這本書,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

    無(wú)意間在網(wǎng)上找到這本書,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

    標(biāo)簽: SCSI 基本概念

    上傳時(shí)間: 2014-01-07

    上傳用戶:qunquan

  • 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法

    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

    標(biāo)簽: 時(shí)間序列 定量 分析方法

    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

    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

    上傳用戶:colinal

  • MSLSⅠ多步遞推最小二乘法 Msls分三步對(duì)系統(tǒng)和噪聲模型進(jìn)行辨識(shí)

    MSLSⅠ多步遞推最小二乘法 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)。

    標(biāo)簽: MSLS Msls 最小二乘法

    上傳時(shí)間: 2017-06-16

    上傳用戶:exxxds

  • matlab時(shí)間序列信號(hào)處理

    matlab時(shí)間序列信號(hào)處理,自回歸滑動(dòng)平均模型

    標(biāo)簽: matlab 時(shí)間序列 信號(hào)處理

    上傳時(shí)間: 2014-01-24

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