（1）指数平滑法 指数平滑法有助于预测存在趋势和（或）季节的序列。指数平 滑法分为两步来建模，第一步确定模型类型，确定模型是否需 要包含趋势、季节性，创建最适当的指数平滑模型，第二步选 择最适合选定模型的参数。 指数平滑模法一般分为无季节性模型、季节性模型。无季节性 模型包括简单指数平滑法、布朗单参数线性指数平滑法等，季 节性模型包括温特线性和季节性指数平滑法。 指数平滑法，又称指数加权平均法，实际是加权的移动平均 法，它是选取各时期权重数值为递减指数数列的均值方法。

课上关于白噪声的自相关函数的matlab实现

matlab pam代码嘈杂环境中的基带调制 的MATLAB 模拟了基带数字调制器，高斯加性白噪声信道和基带数字解调器。 布兰登·埃斯基维尔·莫利纳（Brandon Esquivel Molina） 哥斯达黎加大学 描述 针对包含未压缩文本，音频或图像文件的信息源，对编码器进行仿真，以获得一系列信息比特序列（在源编码器输出处）bf（ℓ），然后对在此序列上编程的通道进行仿真，对编码器进行仿真信息比特bf（ℓ）的个数以获得传输比特的序列（在信道编码器的输出处）bc（ℓ）。 在这一阶段，模拟了一个编程的基带数字调制器，该调制器使用M级的PAM调制方案，在该序列的编码比特bc（ℓ）上获得了采样序列x（k），它表示调制信号x（t ）。 最后，模拟了一个编程的基带数字解调器，该解调器使用M阶的PAM调制方案，从接收到的样本x ∗（k）序列中恢复信息序列b ∗ c（ℓ）的比特，接收到的调制信号x *（t）。 怎么跑 下载或克隆代表，进入src文件夹并运行main.m文件 路径 也许您需要将de..m复制并粘贴到您的MATLAB默认路径中，以在没有错误的情况下运行。

相位噪声基础；相位噪声在通信系统中的重要性；不同的相位噪声测量方法；最新的相噪分析仪（罗德与施瓦茨）

高斯白噪声matlab代码DIPCA_EIV_rot 此仓库包含动态迭代PCA的实现，该PCA提议用于识别输入和输出测量值因高斯白噪声而损坏的系统。 有关DIPCA算法版本稍有不同的代码，请参见。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m，readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档： doc dipca_rot_ref 帮助dipca_rot_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容： 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码，请引用以下论文： Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ，Deepak Maurya，Arun K.Tangirala，Shankar Narasimhan，2016，IFAC-PapersOnLine，49（7），第1014-19页。 Identific

该软件包包括 (1) 生成具有指定噪声功率谱 (NPS) 的随机噪声的函数，以及 (2) 测量图像 NPS 的函数。 它主要用于模拟和评估医学成像系统的性能，但可能还有许多其他噪声模拟和测量应用程序包可能有用。 基于傅立叶的噪声模拟和测量包括两个主要函数：filtered_noise.m 生成具有任意相关性的随机噪声。 噪声是通过使用提供的 NPS 过滤白噪声获得的。 calc_digital_nps.m 使用可选的窗口计算数字图像中的 NPS。 为了支持这两个功能，提供了示例文件以生成幂律噪声（通常用于模拟自然结构）和串扰噪声（通常出现在光子计数 X 射线探测器中）。 fit_nps.m 最小二乘法将测量的 NPS 拟合为预期形状。 demo_nps_package.m 中给出了噪声生成和测量的示例。 NPS 有时被称为维纳谱或功率谱。 如果你觉得它有用，请参考这个包。 欢迎反

这是一个生成功率谱匹配噪声的程序。 这主要是为了让听力学家根据现有的语音语料库（多个语音文件）生成他们自己的语音形状的噪声。 输入可以是任意数量的 wav 文件。 该程序导出所有放在一起的语音文件的傅立叶变换。 然后操纵由此获得的傅立叶变换，使得频谱分量的相位被随机化。 然后使用傅立叶逆变换将得到的修正傅立叶输出转换回时域。 结果是一个语音形状的噪声，其频谱几乎与原始语音语料库的频谱相同。

0qR = (7) 根据幂律谱相位噪声模型 [错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。] ，其中 0q 主要用来吸收调相 白噪声和调相闪变噪声，以及模型误差影响。 2 基于哈达玛总方差的噪声参数的确定 85 考虑到铷钟的短期稳定性优于铯钟，GPS Block IIR 卫星上只搭载了 3 台铷钟，Galileo 卫星也将搭载 2 台铷钟和稳定性指标更好的 2 台被动型氢钟，我国自主的导航系统也采用铷 钟，为此，本将主要研究适用于铷钟的 Kalman 滤波方程。根据国外学者的研究，采用哈达 玛总方差分析铷钟的频率稳定性，可以提高平滑时间较长时估值的置信度 [错误！未找到引用源。] 。 基于相位数据的哈达玛总方差可表为 [错误！未找到引用源。,错误！未找到引用源。] 90 [ ]∑ − = +++ −+−− = mN i imimimiy xxxxmN H 3 1 2 232 2 33 )3(6 1 )( τ τσ （7） 式(7)中：平滑因子 m 一般取 ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − ≤≤ 3 1 int1 N m ，相邻相位数据的时间间隔为τ ， ix 为 钟差数据，N 为钟差数据的个数。 若同时考虑观测噪声中存在的调相白噪声以及状态方程中存在的 3 种调频噪声，则可推 导出如下公式 [错误！未找到引用源。] 。 95 3 32 1 1 2 0 2 120 11 6 1 3 10 )( τττττσ qqqqH y +++= −− （8） 式(8)中： 0q 表示对应于调相白噪声和调相闪变噪声的测量噪声参数。 通过式（5），可得不同采样间隔的哈达玛总方差值，再利用式（6），进行最小二乘平 差，可得 0q 、 1q 、 2q 、 3q 的值。求解出噪声参数后，通过式（5）和式（7）可以求出状态 噪声和测量噪声协方差阵。然后就可以进行基于 Kalman 滤波的钟差参数估计与预报。 100 3 实例分析 为了验证利用 Kalman 滤波进行钟差参数估计与预报的有效性，首先利用 IGS 提供的 2011 年 3 月 6 日-2011 年 4 月 4 日 30 天的，采样间隔为 5min 钟的钟差数据进行卫星钟频率 稳定性分析，选择配备铷钟的 6 号卫星作为研究对象，计算哈达玛总方差。在此基础上计算

针对大量研究聚焦在利用随机共振在强噪声下提取有用的信号信息，但大都是在高斯白噪声下进行的，对Lévy噪声激励下的随机共振的研究却很少，介绍Lévy噪声的产生方法，给出Lévy噪声下双稳态系统的数值求解方法，最后对双稳态系统的输出做功率谱分析。对双稳态系统的输出进行分析，发现在Lévy噪声激励下双稳态系统也会发生随机共振现象，还可以辨识出淹没在Lévy噪声中的信号信息。仿真实例说明，可以利用随机共振实现淹没在 Lévy噪声中的信号检测，并为其奠定了理论基础。

QPSK高斯白噪声信道和瑞利信道的误码率以及解调后的星图.zip