Оцените параметры AR сигнала. Оцените передаточные функции, начинающие с данных частотной характеристики.
arburg | Авторегрессивные параметры модели все-полюса — метод Города |
arcov | Авторегрессивные параметры модели все-полюса — метод ковариации |
armcov | Авторегрессивные параметры модели все-полюса — измененный метод ковариации |
aryule | Авторегрессивные параметры модели все-полюса — метод Уокера Рождества |
invfreqs | Идентифицируйте параметры стационарного фильтра от данных о частотной характеристике |
invfreqz | Идентифицируйте параметры фильтра дискретного времени от данных о частотной характеристике |
prony | Метод Prony для проекта фильтра |
stmcb | Вычислите линейную модель с помощью итерации Steiglitz-McBride |
Линейное предсказание и авторегрессивное моделирование
Сравните два метода для определения параметров линейного фильтра: авторегрессивное моделирование и линейное предсказание.
Выбор порядка AR с частичной последовательностью автокорреляции
Оцените порядок авторегрессивной модели с помощью частичной последовательности автокорреляции.
Изучите методы, которые находят параметры для математической модели, описывающей сигнал, систему или процесс.
