依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2023/12/23 19:05:42
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本资源我自己编写的matlab程序，用于实现AR模型的参数估计，对于学习信号处理的朋友将有不少的帮助
2023/12/5 15:17:51
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提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
2023/10/1 22:10:44
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分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计，并进行比较。
2023/9/3 5:37:02
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1、 计算真实的自相关值时，采用逆Levinson-Durbin递归方法，由a、b参数得到，，，，其中为滤波器的阶数，再采用公式外推得到的自相关值；
2、 实际功率谱，可调用Matlab中的FFT算法得到；
3、 自相关序列的估计值采用公式得到；
4、 采用各种功率谱估计方法对功率谱进行估计。
2、 实际功率谱，可调用Matlab中的FFT算法得到；
3、 自相关序列的估计值采用公式得到；
4、 采用各种功率谱估计方法对功率谱进行估计。
2023/8/16 17:44:36
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AR模型的谱估计是现代谱估计的主要内容：1．AR模型的Yule—Walker方程和Levinson-Durbin递推算法；
Burg算法：；
3.改进的协方差法；
AR模型阶数P的选择：MATLAB中AR模型的谱估计的函数说明：1．Pyulear函数：2．Pburg函数：3．Pcov函数：4.Pmcov:
Burg算法：；
3.改进的协方差法；
AR模型阶数P的选择：MATLAB中AR模型的谱估计的函数说明：1．Pyulear函数：2．Pburg函数：3．Pcov函数：4.Pmcov:
2018/9/23 3:30:32
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分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法举行AR模型的功率谱估计，并举行比较。
2017/10/25 13:54:02
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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