AR阶数确定的奇异值分解方法
奇异值分解(SVD)： A为m × n矩阵，A可分解为
A = UΣV H
其中U为m × m酉矩阵，V为n × n酉矩阵。
,σ nn2 )
Σ = diag(σ 112 ,σ 222 ,
-1
酉矩阵：U
= U H
主奇异值：p个大的奇异值（p个信号分量的能量）
次奇异值：其它小奇异值（扰动或误差的能量）
2021-12-09 17:01:22
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一步线性预测：
采用p个最近的采样值来预测时间序列下一时刻的值，包括前向预测和后向预测两种。
2021-12-07 17:29:04
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