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wentaicd
- 1. 工程检测信号AR模型的建模及参数谱分析 1.1 测试数据的采集、检验和预处理 1.2 模型参数的递推估计快速算法---Lenvinson算法 1.3 AR模型阶次的确定 1.4 AR参数谱的计算 -1. Engineering detection signal AR model modeling and parameters spectrum analysis 1.1 test data collection, the inspection and preproce
signalprocessing
- 1、产生信号，两个实正弦信号的叠加，幅度分别为2、4、1、3；混入均值为0、方差为1的白噪声。采用自适应滤波器对其进行去噪。 2.产生信号，为两个实正弦信号的叠加，其幅度均为4，混入均值为0、方差为1的白噪声。采用有限脉冲响应法设计一个维纳滤波器估计信号 ，并求最小均方误差。 3.产生高斯分布的白噪声w(n)，自行给定一个5阶AR模型，让该白噪声通过这个AR模型，得到输出信号x(n），再估计x(n）的AR模型数，比较估计的结果和原来给定的AR模型的参数。-A signal to be g
bandpass
- 带通滤波 利用自适应AR模型，滤除0.9Hz以下和1.1Hz以上波形-Bandpass filter using adaptive AR model, filter below 0.9Hz and 1.1Hz above waveform
weinalvbo
- 设计一维纳滤波器。 （1）产生三组观测数据，首先根据s(n)=as(n-1)+w(n)产生信号s(n)，将其加噪(信噪比分别为20dB，10dB，6dB)，得到观测数据x1(n)，x2(n)，x3(n)。 （2）估计xi(n)，i=1,2,3的AR模型参数。假设信号长度为L，AR模型阶数为N，分析实验结果，并讨论改变L，N对实验结果的影响。 -Design a Wiener filter. (1) generate three sets of observations data, f
1
- 设计AR（2）模型下的维纳滤波器，实现对随机信号的滤波(Design the wiener filter under the AR (2) model to filter the random signals)
自回归模型课件与程序
- 自回归模型，向量自回归模型是AR模型的推广。[1] 这个概念应当区别于金融风险管理的VaR模型。VaR模型是用于衡量市场风险和信用风险的大小，辅助金融机构进行风险管理和监管部门有效监管的工具(Autoregressive model and vector autoregressive model are the extension of AR model)