仿真AR(2)模型的LMS自適應濾波器。
標簽: LMS 仿真 模型 自適應濾波器
上傳時間: 2014-01-06
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對數據進行分析處理,確定時間序列模型,最終得到AR(1)模型,再利用卡爾曼濾波對數據進性濾波處理
標簽: 模型 卡爾曼濾波
上傳時間: 2017-05-06
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自回歸功率譜密度(AR-PSD)方法的基礎是生物組織的離散散射體模型〔超聲體模〕理論,該模型認為生物組織為半規則的散射體分布的,這種方法是基于溫度和頻移的相關特性。本文介紹超聲回波信號對HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治療的測溫技術,從測溫模型和算法,實驗儀器的設計和構建,仿真和離體實驗中獲取了一套有效的測溫方法,利用Matlab7.1和VC++6.0作為工具對超聲回波信號進行計算機仿真,并從實驗獲得的超聲回波信號中分析出具體的溫度變化,驗證了算法的可行性。
標簽: HIFU AR模型 無損測溫 方法研究
上傳時間: 2013-11-13
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AR 模型擬合,解決多變量自回歸 (AR) 模型的參數估計問題
標簽: AR 模型
上傳時間: 2015-02-08
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維納仿鎮ar模型
標簽: 納 模型
上傳時間: 2013-12-03
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對于平穩序列,運用ar模型計算其參數,并進行適應性檢驗。
標簽: 序列 參數 模型 計算
上傳時間: 2015-03-14
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/** * @author jakcy_wu(wujichun) * * 預測分析--本算法只適用于受周期變化或者波動影響的數據 * 權值移動平均算法 * 本期預測值=(前期值*權數)求和/n * * 默認權值為{1,1,1},取最近3次的平均 * 注意權值和必須=權值集合.length */
標簽: jakcy_wu wujichun author 算法
上傳時間: 2014-01-26
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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
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本程序是AR(2)模型進行數據建模,再進行kalman濾波,進行數據去躁處理,尤其用在光纖陀螺上
標簽: AR 程序 模型 數據建模
上傳時間: 2013-12-24
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用協方差方法估計AR模型參數,進而實現功率譜估計。
標簽: 方差 AR模型 參數
上傳時間: 2014-01-02
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