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搜索资源 - stochastic process
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灰色系统理论将一切随机变化量看作是在一
定范围内变化的灰色量,将随机过程当作是在一定
范围、一定时区内变化的灰色过程,灰色预测[13,22]
是通过对原始数据进行累加生成或累减生成、级比
生成等,将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强
的生成数据序列,再用微分拟合法建立微分方程来
描述生成数据序列的规律,最终通过对生成序列的
预测、还原来实现原始序列的预测-Grey system theory will all be seen as random variation i
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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的-Markov chain, Yinandelie · Markov (AAMarkov ,1856-1922) got its name, is a discrete time stochastic process with Markov mathematica
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ca模型双车道情况下的代码,基于忽略了驾驶员的随机慢化过程的简单代码-code ca model two-lane situations, based on the slow stochastic process ignores the simple driver code
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Probability and stochastic proce-Probability and stochastic process
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stochastic lab matlab code such as guassian proce-stochastic lab matlab code such as guassian process
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实现随机过程的三阶累积量的估计,做出频谱图形。使用MATLAB编写。-To achieve third-order cumulant estimates stochastic process, make spectrum graphics. Using MATLAB prepared.
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状态分解
随机过程中将状态分解
互通的状态在最后输出矩阵中为一行-State of decomposition in the state stochastic process decomposition interworking state in the last row of the output matrix as
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随机过程,随机白噪声的产生。小例子。仅供学习参考。-Stochastic process, random white noise. Small example. Only to learn reference.
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随机产生,并服从正态分布。随机过程课本练习实例。-Stochastic process, random white noise. Small example. Only to learn reference.
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通过给出的随机过程,该随机过程是由3个实正弦信号组成,归一化频率分别为0.1,0.25,0.27,其中相位是相互独立在【0,2*pi】上分布的随机相位;噪声是均值为0、方差为1的实高斯白噪声,信噪比为30db,30db,27db,观测样本数为N,通过bartlett法,Welch法,周期图法计算随机过程的概率谱-Given by stochastic process, the stochastic process is composed of three real sine signal, th
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基于拟生灭过程的无线Ad Hoc网络若干技术研究, 利用生灭过程和拟生灭过程对Ad Hoc网络的分簇算法、节点故障维护策略以及MAC层接入协议技术进行了建模和分析-Research on technologies in wireless Ad Hoc network based on Quasi-birth-and-death process, based on birth-and-death and quasi-birth-and-death stochastic process, resea
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本函数采用Jakes方法产生单径的符合瑞利衰落的复随机过程(注意,这只是一个函数块,不能直接运行)-This function uses Jakes method of producing a single path Rayleigh fading complex stochastic process (note that this is a function block, you can not run directly)
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stochastic process of the stochastic resonance
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隐Markov模型(简称为HMM)是在Markov模型的基础上发展而来的。由于实际问题比Markov模型所描述的问题更为复杂,观测到事件并不是与状态一一对应,而是通过一组观测概率分布相联系,这样的模型称为HMM。它是一个双重随机过程,其中之一是Markov链,这是一个基本的随机过程,描述状态之间的转移。另一个随机过程描述状态和观测变量之间的统计对应关系,这样,站在观察者的角度,只能看到观察值,不象Markov模型中的观测值和状态一一对应。(The implicit Markov model (H
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本书的内容丰富,既包含了经典的阵列设计和空时随机过程分析的理论,也包含了近十年来在自适应阵列处理领域内自适应波束形成、波达方向估计和空间谱估计房名的跟中新的理论、算法和技术。(The book is rich in content, not only includes the theory of array design and analysis of the classical space-time stochastic process, also contains nearly ten ye
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时间序列分析是数理统计中的一个重要分支,用随机过程理论和数理统
计方法研究随机数据序列的规律。时间序列分析提供了一套具有科学依据的
动态数据处理方法,该方法的主要手段是对各种类型的数据采用相应的数学
模型去近似描述。通过对模型的分析研究,便可更本质地了解数据的内在结
构和复杂特性,从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。(Time series analysis is an important offset of statistics, which studys
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关于学习过随机过程的基本MATLAB知识及相关的课后题(Basic MATLAB knowledge about learning stochastic process and related post-course questions)
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刻画随机过程X(t)在各个独立时刻的概率统计特性,反映不了随机过程的内在相关性(Characterize the probability statistical properties of stochastic process X (t) at each independent moment, which can not reflect the inherent correlation of stochastic process)
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随机过程讲解包含马尔科夫,泊松等典型随机过程(The explanation of stochastic process includes Markov, Poisson and other typical stochastic processes.)
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(1)产生N(0,1)正态分布的随机过程;
(2)产生正态分布随机过程外的任意一种随机过程;
(3)对随机过程的性能进行评估,包括概率密度函数、分布函数、均值、方差和相关函数。((1) The stochastic process of generating N(0,1) normal distribution;
(2) generating any random process outside the normal distribution random process;
(3) evalua
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