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burg
- 用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计. 形参说明： x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。 n--整型变量,随机序列的长度。 p--整型变量,AR模型的阶数。 a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。 v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。 -with Burg algorithm estimates AR model parameters, ther
yulewalker
- 现代谱估计用莱文森-德宾(Levinson-Durbin)算法求解尤利-沃克(Yule-Walker)方程。 形参说明： r:双精度实型一维数组，存放Yule-Walker方程的元素r(0),r(1),...r(p)。 p:AR模型阶数。 a:AR模型系数a(0),a(1),...a(p)。 v:预测误差功率- The modern spectrum estimated (Levinson-Durbin) the algorithm solves with 鑾辨枃妫?- t
burg(1).rar
- 主要是BURG法对声信号进行谱估计的程序。 还有利用BURG法求AR模型系数,BURG mainly on the sound signal spectral estimation process. BURG method are the use of AR model coefficients
Dsp_c.rar
- dsp算法40例,包括fft、滤波器、谱运算等 1． 将模拟滤波器转变为数字滤波器。 2． 由得到幅频响应 。 3． 用Burg算法求AR模型的参数。 4． 由AR模型参数得到功率谱。 5． 用Levinson算法求解Yule-Walker方程以得到 阶AR模型的参数 。 6． 实现双线性Z变换。 7． 设计巴特沃斯模拟低通滤波器，求出转移函数 。 8． 设计切比雪夫I型模拟低通滤波器，求出转移函数 。 9． 直接由定义求 点复序列 的DFT 。 10．利用经典的Cooley
AR1
- rapresents AR(1) model. dsp and correlation funtion of the ar(1) MODEL. it uses randn to generate vector and filter to do ar(1).
Levinson_Durbin_Algo
- 功能描述：用matlab语言实现Levinson-Durbin算法 函数名：Levinson_Durbin_Algo 输入参数： (1)R:自相关矩阵或者其估计值 (2)P:AR模型的阶数 输出参数： (1)A:p阶AR模型的参数,它是一个长度为P+1的行向量 (2)E:噪声功率 调用函数：无 被调用：L_D_sim.m 作者：mingcheng 编写时间：2009-11-13 修改时间：2009-11-1
ARMA2D
- 主程序arma2Ddemo是对模拟图像的2DAR和ARMA参数估计。-arma2Ddemo: See and run the demo arma2Ddemo for an example of 2D AR and ARMA parameters estimation from simulated images. - sim_ar2d: generation of simulated 2D AR process. - sim_arma2d: generation of simula
marbox_1.1.tar
- Source code of Model AR
SVD-TLS-LS
- SVD-TLS和LS方法估计AR模型功率谱,假定仿真的观测数据由 产生，其中w(n)是一高斯白噪声，其均值为0，方差为1，并取n=1,…..,128，这里分别用LS方法和SVD-TLS方法估计观测数据的AR模型参数。-SVD-TLS and the LS method to estimate AR model for power spectrum, assuming that the simulation produced by the observed data, where w (n) is
ar-kalman-1
- 基于卡尔曼算法的AR模型系数预测，利用卡尔曼滤波算法对AR模型的系数进行实时更新，可以观察到预测准确度有明显提高-Kalman algorithm based on AR model coefficients predicted using the Kalman filter AR model coefficients for real-time updates can be observed significantly improve prediction accuracy
DSP-fangzhen
- 用一个2阶的AR模型产生一平稳的随机过程s(n)。 其中， ， ， 可任意选定。 再产生一方差为 的白噪声 。接收信号为 ， 要求对接收信号进行维纳滤波，输出信号为 。 1， 给定维纳滤波器的长度M，考察代价和函数与SNR之间的关系。 2， 给定SNR,考察代价函数与信噪比之间的关系。 3， 做一步预测，代价函数随滤波器的长度和信噪比的变化关系。 -With a 2-order AR model to generate a stationary rand
arls
- 对于信号 ，其中w(n)为均值为0，方差为1的AWGN。n=1,2,…，128。 AR模型功率谱估计。假设AR（4），用LS方法估计AR参数，功率谱用freqz（1，LS_ar,1024,1）来验证。-For the signal, which w (n) is zero mean and variance 1 AWGN. n = 1,2, ..., 128. AR model power spectrum estimation. Assuming AR (4), with the
Sincere-guest-trial-version-3.1
- PHP威客系统 威客贰系统是国内领先的威客网站内容管理系统，基于PHP+Mysql架构开发。整合UCHOME系统，系统内容模块由：威客悬赏，招标任务，人才库，人才，招聘，新闻资讯，在线支付，发贴推广，案例示范等多种功能组成。 威客贰系统独创的单人悬赏、 多人悬赏 、计件悬赏 、 定金招标、 本地招标为核心任务模式。超强的发贴推广可以分配到不同的任务模式不同的会员等级有不同的提成费用,根据网站自身需要可设定认证方法让网站会员进行认证。 威客贰系统金钱支付平台，详细记录网站会
ar_g
- PURPOSE: MCMC estimates Bayesian heteroscedastic AR(k) model imposing stability restrictions using Gibbs sampling y = b0 + y(t-1) b1 + y(t-2) b2 +,...,y(t-k) bk + E, E = N(0,sige*V), sige = gamma(nu,d0), b = N(c,T), V = diag(v1,v2,...
1569107749(1)
- This paper deals with using of low-cost Global Navigation Satellite System (GNSS) sensors in a localization process for an autonomous guidance system of mobile robots. Generally, this process is made using a Kalman Filter (KF) to fuse informa
LEVINSON[1]
- LEVINSON-DURBIN算法的应用：基于Y-L公式的一个实验，AR模型，内含有levinson-durbin实现的matlab源码-LEVINSON-DURBIN algorithm applications: an experimental YL-based formula, AR model, containing levinson-durbin realize matlab source
trunk
- 为树轮研究开发的数据分析matlab工具箱-Tree-ring and climate-data analysis grplot grouped plots of ring width series skelcrn - skeleton plot crn file or ring-width series climgram - climatogram IO and formatting of tree-ring data crn2vec2 convert .crn fil
AR-model
- 用AR模型法估计1/f噪声参数。分别用SVD分解及矩阵求逆法估计AR参数-Using AR model to estimate the parameters of 1/f noise.
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- 沉降监测中AR模型的阶数判断，自己编的，需要的欢迎下载。-Subsidence monitoring of AR model order judgment
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- 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)