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2022-12-21 17:00:32 133KB
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用matlab平稳时间序列的分析,建模以及预测(ARMA模型)
ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法,是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理,从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型
2022-12-19 23:15:04 199KB arma 时序分析 模态参数识别
arma模型参数的预测
2022-11-22 22:21:18 855B arma模型参数
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现代谱估计,实现一阶ARMA模型,二阶ARMA模型的仿真。自己编写程序,而非采用matalb程序,仿真结果证明程序无误。
2022-11-07 20:40:52 699B matalb
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该函数提供了一个ARMA谱估计,最大熵满足相关约束(极点数)和倒谱。 该函数需要3个输入:输入信号、分母阶数、分母阶数和输出变量分别为:分子系数、分母系数和输入噪声功率的平方根。
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语音信号是一种典型的非平稳随机信号,对语音做分帧处理后可以将其看作准平稳随机信号,从而使用处理平稳随机信号的方法进行处理。由于语音信号的产生可以用一个有理函数式来表达,因此可以用ARMA模型来对语音信号进行建模分析。本文介绍了用于随机时间序列的ARMA模型,线性预测分析的原理及方法,分析了ARMA模型中的AR模型在语音线性预测分析中的应用,阐述了在线性预测分析中AR模型参数求解的具体方法以及影响因素。
2022-10-15 16:40:00 568KB ARMA、语音
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ARMA模型时间序列分析python代码
2022-10-07 20:34:13 217KB ARMA模型 时间序列数据分析
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ARMA模型的求解,visual C++ 2010编写
2022-09-24 22:00:20 3.49MB arma模型_c++ c_arma c++__arma模型 visual_c
时序数据预测ARMA模型学习代码
2022-09-20 19:08:22 5KB 时序模型 机器学习 python
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