Параметрическое моделирование

Город и Уокер Рождества авторегрессивные модели, метод Прони

Оцените параметры AR сигнала. Оцените передаточные функции, начинающие с данных частотной характеристики.

Функции

arburgПараметры авторегрессивной модели все-полюса — метод Бурга
arcovПараметры авторегрессивной модели все-полюса — метод ковариации
armcovПараметры авторегрессивной модели все-полюса — модифицированный метод ковариации
aryuleПараметры авторегрессивной модели все-полюса — метод Юла-Уокера
invfreqsИдентифицируйте стационарные параметры фильтра от данных о частотной характеристике
invfreqzИдентифицируйте параметры фильтра дискретного времени из данных о частотной характеристике
prony Метод Prony для создания фильтра
stmcbВычислите линейную модель с помощью итерации Steiglitz-McBride

Темы

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.

Параметрическое моделирование

Изучите методы, которые находят параметры для математической модели, описывающей сигнал, систему или процесс.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте