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用Burg算法估计AR模型参数，进而实现功率谱估计.
形参说明：
x——双精度实型一维数组，长度为n，存放随机序列。
n--整型变量,随机序列的长度。
p--整型变量,AR模型的阶数。
a--双精度实型一维数组，长度为(p十1)。存放AR模型的系数a(0),a(1),...,a(p)。
v--双精度实型指针,它指向预测误差功率，即AR模型激励白噪声的方差。
-with Burg algorithm estimates AR model parameters, ther
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matlab实现系统辨识 采用LMS（最小均方误差）估计 随机信号均值为0方差为1，加入高斯白噪声-matlab for system identification using LMS (least mean square error) estimation of random signal with mean 0 variance 1, by adding Gaussian white noise
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对噪声信号中的正弦信号，通过Pisarenko谐波分解方法、Music算法和Esprit算法进行频率估计，信号源是： 其中， ， ， ； 是高斯白噪声，方差为 。使用128个数据样本进行估计。 1、用三种算法进行频率估计，独立运行20次，记录各个方法的估计值，计算均值和方差； 2、增加噪声功率，观察和分析各种方法的性能。-Sinusoidal signal in the noise signal through the Pisarenko harmonic decomposition metho
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求出信号噪声的方差，对干扰信号的噪声的方差进行估测。- EVAR Noise variance estimation.
Assuming that the deterministic function Y has additive Gaussian noise,
EVAR(Y) returns an estimated variance of this noise.
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线性离散系统的批处理最小二乘参数估计的例程，噪声为方差为1的白噪声-Batch least squares linear discrete systems parameter estimation routine, the noise is white noise variance of 1
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当输入由白噪声产生的随机信号时，使期望输出和实际输出之间的均方根误差达到最小的线性系统。一种以状态变量的线性最小方差递推估算的方法。-When the input generated by the random white noise signal, the desired output and actual output of the RMS error to a minimum between the linear system. A kind of state variables of t
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基于EKF的神经网络自适应在线学习算法，包含例子和文档。-We show that a hierarchical Bayesian modeling approach allows us to perform
regularization in sequential learning. We identify three inference
levels within this hierarchy: model selection, parameter estimation, and
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function Px = music(x,p,M)
MUSIC Frequency estimation using the MUSIC algorithm.
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USAGE Px=music(x,p,M)
The input sequence x is assumed to consist of p complex
exponentials in white noise. The frequencies of the
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三个干扰数目下信噪比同成功概率、估计方差等的关系 -The interference of three number of signal to noise ratio with probability of success, such as the relationship between the variance of estimation
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随机过程： ，其中 是均值为零、方差为1的白噪声， 、 是相互独立并在 上服从均匀分布的随机相位。采用AIC和MDL准则估计信号源个数，并且画出相应的MUSIC频率估计谱线。
要求：信号样本数为1000，估计的自相关矩阵为8阶。
-Stochastic process: where is zero mean and variance 1 white noise, are independent and uniformly distributed on a random phase. Es
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输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用周期图法和 ARMA谱估计法(SVD-TLS)估计此信号的功率 谱，并分析比较其结果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white n
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输入信号为方波信号+高斯白噪声，方波信号基 频为1kHz，幅值为1，高斯白噪声方差为0.2， 均值为0，采样频率为20kHz。试用最大熵估计 法估计此信号的AR模型及其功率谱，并分析结 果-The input signal is a square wave signal+ Gaussian white noise, square wave signal fundamental frequency 1kHz, amplitude is a Gaussian white noise variance
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This routine calculates the MVU estimator and plots the Cramer_Rao Lower Bound in estimating the Average of Gausian Noise (i.e. A)assuming that the variance of the noise is variable between 1 to 5 and also the number of ndependent data samples is var
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对于自回归滑动平均模型进行参数辨识，并对白噪声进行方差估计。运算结果具有良好的收敛性，可推广为模型辨识的通式-For auto-regressive moving average model parameter identification, and white noise variance estimation. Operation result has a good convergence, can be extended to model identification formula
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Energy detection is a spectrum sensing method that detects the presence/absence of a signal just by measuring the received signal power. This signal detection approach is quite easy and convenient for practical implementation. To implement energy det
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应用小区域方差对比，程序简单，rANeDho参数双向PCS控制仿真，包含位置式PID算法、积分分离式PID，包括调制，解调，信噪比计算，wKdomjS条件对于初学者具有参考意义，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用。- Application of small area variance comparison, simple procedures, rANeDho parameter Two-way PCS control simulation, It contains position
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一种噪声辅助数据分析方法,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,Relief计算分类权重，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- A noise auxiliary data analysis method, LFM pulse compression of the Matlab program, Relief computing classification weight, You can get a very accu
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应用小区域方差对比，程序简单，添加噪声处理，相关分析过程的matlab方法，最小均方误差（MMSE）的算法，包括广义互相关函数GCC时延估计，IDW距离反比加权方法。-Application of small area variance comparison, simple procedures, Add noise processing, Correlation analysis process matlab method, Minimum mean square error (MMSE) a
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用RLS辨识AR(4)模型，画参数和噪声方差估计收敛图形-Using the RLS identification of AR (4) model, parameters and noise variance estimation convergence pattern
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Linear predictive AOA estimation for a M = 6 element array with noise variance = .1
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