隨機(jī)信號(hào)分析，包括隨機(jī)信號(hào)的數(shù)字特征，相關(guān)函數(shù)和協(xié)方差，帶圖形顯示。
上傳時(shí)間： 2017-03-01
上傳用戶：愛(ài)死愛(ài)死
統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，測(cè)量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域線性混合模型的方差分量的最小范數(shù)估計(jì)
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上傳時(shí)間： 2017-03-28
上傳用戶：懶龍1988
上載的內(nèi)容為隨機(jī)信號(hào)處理的作業(yè),具體是:其中W(t)為均值為零，方差為3的白噪聲。 （1）產(chǎn)生若干組500個(gè)點(diǎn)長(zhǎng)隨機(jī)序列。 （2）找一個(gè)ARMA模型與（1）中的500個(gè)點(diǎn)匹配。 （3）在產(chǎn)生一個(gè)500個(gè)點(diǎn)長(zhǎng)的隨機(jī)序列校正。
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：yph853211
使用matlab對(duì)基于最小錯(cuò)誤率的Bayes分類器進(jìn)行仿真，編寫了相應(yīng)的程序，分為協(xié)方差相等和不相等兩種情況，最后畫出了三類的分界線
標(biāo)簽： matlab Bayes 錯(cuò)誤率 分類器
上傳時(shí)間： 2014-02-27
上傳用戶：蠢蠢66
該代碼僅計(jì)算了一個(gè)101×101尺寸的Gabor函數(shù)變換，得到均值和方差。代碼采用兩種卷積計(jì)算方式，從結(jié)果中可以看出，快速傅立葉變換卷積的效率是離散二維疊加和卷積的近50倍。
上傳時(shí)間： 2017-04-10
上傳用戶：lijinchuan
本書結(jié)合作者的研究工作，詳細(xì)介紹了基于線性矩陣不等式的不確定系統(tǒng)魯棒控制的概念、理論及設(shè)計(jì)方法。主要內(nèi)容包括目前應(yīng)用廣泛的線性矩陣不等式的概念、理論、算法及相關(guān)軟件；基于線性矩陣不等式處理方法的線性時(shí)不變系統(tǒng)性能分析和綜合方法；重點(diǎn)介紹了不確定系統(tǒng)的模型、魯棒性能分析、魯棒H2/H∞控制、LMI區(qū)域及相應(yīng)的區(qū)域極點(diǎn)配置方法、結(jié)合二次型性能指標(biāo)的保性能控制、魯棒方差控制等。
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上傳時(shí)間： 2017-04-10
上傳用戶：ainimao
含有《數(shù)字信號(hào)處理－理論、算法與實(shí)現(xiàn)》一書中所涉及到的絕大部分算法,DSP_FORTRAN, DSP_C和DSP_MATLAB。DSP_FORTRAN和DSP_C各含有約40個(gè)信號(hào)處理的子程序。 用C語(yǔ)言編寫的MA模型、ARMA模型及最小方差譜估計(jì)三個(gè)算法程序.
標(biāo)簽： DSP_FORTRAN DSP_C DSP_MATLAB 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：watch100
用Matlab實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代功率譜估計(jì)，主要有Levinson法，Burg法，協(xié)方差法及修正協(xié)方差法，四種方法的結(jié)果放到一起進(jìn)行比較，有詳細(xì)的注釋
標(biāo)簽： Matlab 現(xiàn)代功率 譜估計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：2467478207
MATLAB 數(shù)學(xué)手冊(cè)復(fù)合版內(nèi)容詳盡 包括矩陣及其基本運(yùn)算，特征值與二次型數(shù)值計(jì)算與數(shù)據(jù)分析 插值、擬合與查表 常微分方程數(shù)值解偏微分方程的數(shù)值解 符號(hào)運(yùn)算積分變換Taylor級(jí)數(shù) 概率統(tǒng)計(jì) 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生 隨機(jī)變量的概率密度計(jì)算 隨機(jī)變量的累積概率值(分布函數(shù)值)正整數(shù)的頻率表 4.6.2 經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)圖形 最小二乘擬合直線 繪制正態(tài)分布概率圖形 繪制威布爾(Weibull)概率圖形 樣本數(shù)據(jù)的盒圖 給當(dāng)前圖形加一條參考線 在當(dāng)前圖形中加入一條多項(xiàng)式曲線 樣本的概率圖 附加有正態(tài)密度曲線的直方圖在指定的界線之間畫正態(tài)密度曲 假設(shè)檢驗(yàn) 方差分析 foptions函數(shù) 非線性規(guī)劃問(wèn)題 隸屬函數(shù) 模糊推理結(jié)構(gòu)FIS 繪圖與圖形處理 含有基本實(shí)例代碼
標(biāo)簽： MATLAB 數(shù)學(xué)手冊(cè) 矩陣 運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2017-05-14
上傳用戶：磊子226
ex6_1 ～ ex6_3二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 ex6_4 ～ ex6_6通用函數(shù)計(jì)算概率密度函數(shù)值 ex6_7 ～ ex6_20常見分布的密度函數(shù) ex6_21 ～ ex6_33隨機(jī)變量的數(shù)字特征 ex6_34 采用periodogram函數(shù)來(lái)計(jì)算功率譜 ex6_35 利用FFT直接法計(jì)算上面噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_36 利用間接法重新計(jì)算上例中噪聲信號(hào)的功率譜 ex6_37 采用tfe函數(shù)來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)的辨識(shí)，并與理想結(jié)果進(jìn)行比較 ex6_38 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)有色噪聲x的PSD ex6_39 在置信度為0.95的區(qū)間上估計(jì)兩個(gè)有色噪聲x，y之間的CSD ex6_40 用程序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)Welch方法的功率譜估計(jì) ex6_41 用Welch方法進(jìn)行PSD估計(jì)，并比較當(dāng)采用不同窗函數(shù)時(shí)的結(jié)果 ex6_42 用Yule-Walker AR法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_43 用Burg算法計(jì)算AR模型的參數(shù) ex6_44 用Burg法PSD估計(jì) ex6_45 比較協(xié)方差方法與改進(jìn)的協(xié)方差方法在功率譜估計(jì)中的效果 ex6_46 用Multitaper法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_47 用MUSIC法進(jìn)行PSD估計(jì) ex6_48 用特征向量法進(jìn)行PSD估計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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