（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。

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

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

具有非同步中频的 QPSK 多速率无线电接收器(IF) 和可重新配置的下采样转换。 为了避免接收信号中的混叠，引入了积分器梳状 (CIC) 滤波器的补偿级联。 由于信道而导致的信号部分延迟需要在接收器中进行定时同步校正，该校正使用基于 Farrow 结构的内插器在匹配滤波器的输出端执行。

高斯白噪声matlab代码DDWD 数据驱动的小波 数据驱动小波分解（DDWD）的自述文件 这种分布包含创建数据驱动的小波所需的代码，如D. Floryan和MD G​​raham（PNAS，2020年）在“用数据驱动的小波发现多尺度和自相似结构中所述”中所述。 该发行版包含5个主要的MATLAB函数： waveletOpt.m：计算数据驱动的小波 dwtos.m：一阶段离散小波变换 idwtos.m：一级逆离散小波变换 u2v.m：从低通滤波器创建高通滤波器 v2u.m：从高通滤波器创建低通滤波器 此分布还包含在引用的论文中重新创建结果所需的数据，以及三个MATLAB脚本，它们重新创建主要结果并演示如何使用上述功能来计算数据驱动的小波： exampleGaussianWhiteNoise.m：为高斯白噪声数据重新创建主要结果 exampleKS.m：重新创建Kuramoto-Sivashinsky数据的主要结果 exampleHIT.m：重新创建湍流数据的主要结果 照原样，exampleHIT.m将不会运行，因为关联的数据太大而无法在Github上托管。 但是，引用的论文解释了从何处

白噪声MATLAB代码卡尔曼滤波器 ''本项目用matlab代码实现并测试卡尔曼滤波器'' '''文件列表：''' @kf_modele.m：此处定义的动态系统模型和测量模型。 @kf_predict.m 时间更新 @kf_update.m：测量更新 @kf_ui.fig：matlab中的GUI文件，可以方便的调一些参数，修改测试用例。 @kf_ui.m：GUI 事件响应。 @Exp_oneDim.m：测试用例一。 系统状态是一个常数，测量也是一个带有古斯白噪声的数字。 @Exp_cwpa.m：测试用例二。 系统动态是 CWPA @exp_measured.m 测试用例三。 使用./data/filter_in.data中IVQ905传感器的真实测量数据来测试KF。

QPSK在高斯白噪声信道和瑞利信道的误码率以及解调后的星图

典型的高斯型白噪声——热噪声 中心极限定理 热噪声电压服从高斯分布，均值为零 一维概率密度函数 热噪声可以看作高斯白噪声