Содержание
- 2. ЛИНЕЙНОЕ ПРЕДСКАЗАНИЕ Метод Юла-Уолкера оценки параметров АР-модели (автокорреляционный метод) 1) Оценивание параметров АР-модели производится по отсчетам
- 3. ОШИБКА ЛИНЕЙНОЕ ПРЕДСКАЗАНИЯ Ошибка линейного предсказания (ЛП) Разность между истинным значением отсчета и его оценкой Аналитическое
- 4. КРИТЕРИЙ ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ Представление анализируемой последовательности Критерий наилучшего приближения Минимум среднего квадрата ошибки линейного предсказания. Аналитическая
- 5. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ АР-МОДЕЛИ Средний квадрат (математическое ожидание) ошибки линейного предсказания Система линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) для
- 6. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ АР-МОДЕЛИ (1) СЛАУ в матричной форме для расчета параметров АР-модели Решение СЛАУ – вектор
- 7. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ АР-МОДЕЛИ (2) Средний квадрат ошибки линейного предсказания Оценка дисперсии нормального белого шума в АР-модели
- 8. МЕТОД БЕРГА Параметрические методы оценивания СПМ в MATLAB 1) Метод Юла-Уолкера (автокорреляционный); 2) Метод Берга; 3)
- 9. КОВАРИАЦИОННЫЙ И МОДИФИЦИРОВАННЫЙ КОВАРИАЦИОННЫЙ МЕТОДЫ Ковариационный метод Основан на вычислении оценки АКФ по известным отсчетам последовательности
- 10. ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ БИХ-ФИЛЬТРЫ. МЕТОД ЮЛА-УОЛКЕРА Эквивалентные БИХ-фильтры 1) Методы Юла-Уолкера и Берга гарантируют устойчивость эквивалентного БИХ-фильтра АР-модели.
- 11. МЕТОД БЕРГА. КОВАРИАЦИОННЫЙ И МОДИФИЦИРОВАННЫЙ КОВАРИАЦИОННЫЙ МЕТОДЫ Особенности оценки СПМ. Метод Берга 1) дает удовлетворительные результаты
- 13. Скачать презентацию