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基于累计量的奇异值－总体最小二乘法求AR参数 用奇异值－总体最小二乘法求AR参数 一般最小二乘法求AR参数 根据AR参数和自相关函数以及AR阶数用Cadzow谱估计子求出频谱密度-Based on the cumulative amount of singular value- total least squares method for AR parameter using singular value- total least squares method for AR parameter
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Features a unique program to estimate the power spectral density. The spectrum containing all significant details is calculated from a time series model. Model type as well as model order are determined automatically from the data, using statistical
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Phase noise resulting in Common Phase Error
(CPE) and Inter-Carrier Interference (ICI) is a critical challenge
to the implementation of OFDM systems. Modeling phase noise
as a stationary Gaussian random process with the specified
power spectr
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该应用程序能用来求解高级计量经济学中的核密度估计的窗宽，根据神经元上的一片杂志改编-The application can be used to solve high-level econometric estimation of the nuclear density of the window width, according to neurons in a magazine adaptation
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用SVD-TLS法进行的AR参数估计并用Cadzow谱估计子估计出信号的功率谱密度。-With the SVD-TLS method of AR parameter estimation and spectral estimation Cadzow child with estimated signal power spectral density.
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用LS法估计的AR参数并用Cadzow谱估计子估计出信号的功率谱密度-With the LS estimation of the AR parameters and spectral estimation Cadzow child with estimated signal power spectral density
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本程序已被本人整理到WORD文档中，编程语言为MATLAB，本文设计的滤波器采用傅里叶级数展开法。模拟的杂波的功率谱密度采用BVURG法，概率密度函数的估计采用直方图估计法，设计参数皆在文档中表明。此程序已经验证是正确可执行的，并能生成图形，值得下载！-This program has been organized into WORD document I, the programming language MATLAB, the filter designed in this paper Fo
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根据ARMA模型中Kaveh谱估计方法用C++求出仿真观测数据的功率谱密度-According to Kaveh ARMA model spectral estimation method using C++ simulation of the observation data obtained power spectral density
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hurst指数
This the source code associated with the web page
http://www.bearcave.com/misl _tech/wavelets/hurst/index.html
There are the following sub-directories in this directory:
hurst
This is the "main" directory, which contains
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介绍了现代功率谱估计中的B哩算法最大嫡谱估计的基本原理，并采用VC+十语言对
功率谱密度(鹅D)进行了仿真。同时比较了BI雌算法和经典谱估计中Bardett周期图法，针对Burg算法中的
模型阶次的选择进行了分析，提出了最佳模型阶次采用最终预报误差(I下E)为准则的结论。
-Introduction of modern power spectrum estimation algorithm B mile maximum entropy spectral estimation prin
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分别用非参数化谱估计中的直接法，间接法和加窗法对离散随机过程的已零均值化的N个数据样本估计了离散信号的谱密度。-Were non-parametric spectral estimation of the direct method, indirect method and windowing method, discrete stochastic process has zero mean the data of the N-sample estimates of the spectral d
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为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能，提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计，得到一个更加适合语音信号分离的激活函数，基于此函数提出一种快速语音分离算法.-In order to improve speech separation algorithm convergence speed and separation performance, raise the normal mixture distribution Laplace probability de
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频域不同导频密度的信道估计在被研究，并且在高低时延信道其信道估计被固定了导频分配时域。频域信道估计是基于插补，多项式的广义线性模型（或最小二乘法）和维纳滤波（或线性最小均方误差法）的方法。时域的信道估计是用线性插补完成的。我们通过测量在基于克拉克散射模型的瑞利衰落信道上并带有QPSK调制的粗误码率，已经比较了所有这些方案的结果。-Different pilot density in frequency domain channel estimate to research, and its hi
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DGGBETA针对广义高斯，GGDEMO，，GGD中BETA估计，广义高斯参数估计，概率密度，-DGGBETA for Generalized Gaussian, GGDEMO,, GGD in BETA estimated generalized Gaussian parameter estimation, probability density,
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该程序源码中包括了各种典型分布的二维数据的自动生成，二维概率密度函数的极大似然估计和窗函数估计，bayes分类器的设计和分类器错误率的多种方法估计-The program includes a variety of typical source distribution of the automatic generation of two-dimensional data, two-dimensional probability density function of the maximum l
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本实验的目的是考虑不同维数下的高斯概率密度模型，用最大似然估计方法对其参数进行估计，了解最大似然估计方法。-The purpose of this study is to consider different dimensions of the Gaussian probability density model, using the maximum likelihood method to estimate its parameters to find maximum likelihood e
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谱估计法分析随机信号，并对其进行傅里叶变换-Spectral analysis is a tool for signal analysis. Power spectrum estimation is based on limited data looking for signals, the frequency of random process or system components. It said random signal frequency-domain statistical ch
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这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。
自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
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这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。
全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。
调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
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功率谱密度函数，AR谱估计方法，Burg递推算法-The power spectral density function, the AR spectral estimation method, the Burg recursive algorithm
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