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PhASPa2VoltCoef

  • 更新說明: 此版本在版本1、2的基礎(chǔ)上做了2點(diǎn)重大改進(jìn) 1、改進(jìn)了PhASPa2VoltCoef函數(shù)算法

    更新說明: 此版本在版本1、2的基礎(chǔ)上做了2點(diǎn)重大改進(jìn) 1、改進(jìn)了PhASPa2VoltCoef函數(shù)算法,使得現(xiàn)算法的運(yùn)行速度約是原算法的4倍 2、改進(jìn)了volterra_train_lu函數(shù)算法,使得相對(duì)均方誤差提高了約1000倍,新算法不再需要對(duì)樣本做歸一化處理

    標(biāo)簽: PhASPa2VoltCoef 版本 更新 函數(shù)

    上傳時(shí)間: 2014-01-02

    上傳用戶:z754970244

  • 基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測 作者:陸振波

    基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測 作者:陸振波,海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作,更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問我的個(gè)人主頁 電子郵件:luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁:luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn): 1、張家樹.混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測.物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說明: 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhASPa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本,其余為測試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法

    標(biāo)簽: Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:talenthn

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