980nm半导体激光器输出光谱特性的改善研究与仿真模拟 -毕业设计

此函数使用 F 检验来确定观察到的数据拟合改进保证使用附加参数的可能性。 用法： >> [ p, Fstat, df1, df2 ] = ftest(n,np1,np2,chi1,chi2) 该函数需要五个输入：n 是要拟合的数据数。 np1 & np2 是两个模型中使用的自由参数的数量。 chi1 和 chi2 是两个模型的数据失配的平方和。 主要输出是 p。 p 是拟合改进是偶然的概率（在 0 和 1 之间）。 因此，较小的 p 值意味着对附加参数有保证的高置信度。 编写的函数（可以在以下位置找到示例）： Anderson, KB 和 Conder, JA，2011，讨论多循环 Hubbert 建模作为预测未来石油产量的方法，能源和燃料，dx.doi.org/10.1021/ef1012648。

摘要：经验模态分解（EMD）的一个关键问题是改善端点效应。目前工程上已经提出了多种处理方法。在此对端点镜像方法、多项式拟合法、极值延拓法、平行延拓法和边界局部特征尺度延拓法等5种方法进行对比研究，利用分解信号与原信号的相似系数、分解信号与原信号的平均相对误差以及算法的运行时间作为端点处理方法的评价指标。仿真结果表明，极值延拓法是处理准周期信号的相对较好的EMD端点效应处理方法。 　　0 引言 　　1998 年，Huang 等人提出了一种新的信号处理方法：经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition,EMD）。它用不同特征尺度的数据序列本征模函数（Intrins

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