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test04
- 一CQMFB，低通滤波器H0 (z)来自一半带滤波器。该半带滤波器的长度为47，通带截至频率ω_p = 0.42π，试给出H0 (z)，H1(z)，G0(z)，G1(z)的幅频响应，单位抽样响应并画图。试着产生一信号，它由两个正弦加白噪声组成，一个在低频，一个在高频，正弦的频率及和白噪声的信噪比自己给定。试用所设计的滤波器组对该信号进行分解和重建。比较重建后的效果，并对结果继续进行分析。-A CQMFB, low-pass filter H0 (z) half band filter.The
CQMFB的设计
- 设计一CQMFB,低通滤波器H0(Z)来自一半带滤波器。该半带滤波器的长度为47，通带截止频率wp=0.42pi,试给出H0(Z),H1(Z),G0(Z),G1(Z)的幅频响应，单位抽样响应并画图。试着产生一信号，它由两个正弦加白噪声组成，一个在低频，一个在高频，正弦的频率及和白噪声的信噪比自己给定。使用所设计的滤波器对该信号进行分解和重建。比较重建后的效果，并对结果进行分析。(The design of the CQMFB)
m_ktubianjianyan
- Mall-Kendall以气候、下垫面一致为前提，要求序列随机独立且同分布，用于突变点的识别。 UFk为一条随k变化的曲线，当n增加时，UFk很快趋于标准正态分布。 假设H0成立。给定显著性水平α，查算正态分布表得。当|UFk|＜时，接受原假设，即趋势不显著；反之，拒绝原假设，即趋势显著。 在坐标轴上绘制两条曲线，若相交，则交点为突变点。这就是Mall-Kendall法。(Mall-Kendall to climate and underlying surface consistent i
KS样本划分代码
- K-S，即kolmogorov检验法，亦称拟合优度检验法。用来检验给定的一组数据是否来自分布F=F0，原理是若H0成立，则max|v/n-F0(qj)|应该很小，用手算几乎在绝大多数情况下是不可能的，通常借助统计软件，如SAS，S+等(K-S, namely Kolmogorov test, also known as goodness of fit test. It is used to test whether a given set of data comes from the distr
NPearson
- 奈曼皮尔逊准则仿真，在P(H1|H0)=a的约束条件下，使P(H1|H1)最大的准则。(Neyman-pearson criterion)
打包
- 两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给
最大似然
- 两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给