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利用奇异值分解-总体最小二乘法估计ARMA模型的AR参数,并利用参数进行谐波恢复仿真程序,The use of singular value decomposition- total least squares estimation of AR parameters of ARMA model and using the parameters of harmonic retrieval simulation program
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使用自编函数基于奇异值分解总体最小二乘法（svd-tls）实现AR模型谱估计
-The use of self-functions in general based on singular value decomposition least square method (svd-tls) to achieve AR model spectrum estimation
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产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析：
（1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形；
（2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱；
（3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较；
（4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计；
（5） 利
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适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c
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增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声，扩充了参数向量和数据向量H（k）的维数，把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计，而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计，若噪声模型为平均滑动模型，，则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时，辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding noise model for moving average
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雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。
最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过建立观测方程，即可以对于模型的参数，如初速度，初始位置和加速度等进行最小均方误差估计。采用序贯最小二乘的方法可以对观测数据进行实时处理，已对待估计参数进行实时更新，然后利用观测模型可以对 数据进行
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系统辨识与自适应控制递推最小二乘估计（RLS）及模型阶次辨识（F-Test）-System identification and adaptive recursive least square estimation (RLS) and model order identification (F-Test) for system identification and adaptive control
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包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包括调制，解调，信噪比计算，最小均方误差（MMSE）的算法，一种流形学习算法（很好用），D-S证据理论数据融合，单径或多径瑞利衰落信道仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Includes the modulation, demodulation, signal to
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This paper proposes a new variant of the least square autoregressive (LSAR) method for speech reconstruction, which can estimate
via least squares a segment of missing samples by applying the linear
prediction (LP) model of speech. First, we show t
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对于单输入单输出的系统（Single input single output，SISO）常采用最小二乘方法辨识系统的参数。最小二乘参数估计是一个经典的方法，概念简明，适应范围广，来源于数理统计的回归分析，它能提供一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的模型，在一些情况下，可得到与极大似然法一样好的统计效果，并能很方便地与其它辨识算法建立关系。在一定条件下，最小二乘法参数估计法有最佳的统计特性，即一致的、无偏的和有效的结果。本代码主要关于使用递推最小二乘辨识方法与增广最小二乘辨识方法辨识模型参数，
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多级最小二乘参数估计算法，能够估计ARX结构的模型的参数(multi-level least square parameter estimation algorithm, suitable for estimating the parameters of an ARX model)
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