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- 计算ARMA(p，q)模型的功率谱密度。 形参说明： b——双精度实型一维数组，长度为(q+1),存放ARMA(p，q)模型的滑动平均系数。 a——双精度实型一维数组，长度为(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回归系数。 q——整型变量,ARMA(p,q)模型的滑动平均阶数。 p——整型变量,ARMA(p,q)模型的自回归阶数。 sigma2——双精度实型变量,ARMA(p,q)模型白噪声激励的方差。 fs——双精度实型变量,采样频率(Hz)。
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- 多变量自回归模型matlab源码，可以简单方便地计算多变量自回归模型系数，谱结构等-multivariate autoregressive models
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- 自回归分析中的（自）相关系数的两个程序设计。-Since the regression analysis of the [self-] correlation coefficient of program design.
bootgmregress
- 自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。 在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。 二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，
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- 主成分自相关系数可以进行两组对变量的偏最小二乘回归分析-Partial least squares regression analysis can be two groups of variables
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- 时间序列分析，AR模型，用于流数据预测与滤波 输入参数：y为原始数据矩阵，p为AR模型的阶数，la为自回归模型的遗忘系数 输出参数：预测值，置信区间，离群点等-Time series analysis, AR model for prediction and filtering data stream input parameters: y original data matrix, p is the order of the AR model, la self-forgetting c
vyavhgtx
- pwm整流器的建模仿真，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，实现了对10个数字音的识别，迭代自组织数据分析。- Modeling and simulation pwm rectifier You can achieve data classification and regression pattern recognition, The final weight matrix is ??the filter coefficient, To achieve th
tvar1
- 非平稳信号分析与处理,可用于特征提取，将AR模型扩展应用于非平稳时间序列，得到具有时变系数的时变自回归(time-varying autoregressive, TVAR)模型。(nonstationary random signal analysis and processing)
竞争性自适应重加权算法(CARS)
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。