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signal1
- 利用ARMA、AR、MA模型，以及周期图等进行系统参数估计-use ARMA, AR, MA model and cycle map for parameter estimation system
glpjxb
- 利用AR模型对电力系统间谐波信号进行功率谱分析的matlab程序，另附一篇相关文章。
fftf
- 利用ARMA、AR、MA模型，以及周期图等进行系统参数估计以及全相位FFT测相位
毕业设计:人脸识别系统设计软件
- 本软件主要用到的图像处理技术是：光线补偿、高斯平滑和二值化。在识别前，先对图像进行补光处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。 随软件附上设计文档和参考资料。
AR模型建模示例
- % Author:Jianli.Panlin % Matlab version:2009A %%AR(1)模型建模示例，由于AR(1)简单故没有复杂的建模流程，所以此例仅做了解 %%AR(1)模型的参考，顺便也可以熟悉一下系统辨识工具箱
LMS-FTF-LSL
- 包括：三种LMS算法实现AR(2)的预测，法2、3用递推计算Km,两者区别在于d(n)的取法略微不同；用LSL和FTF算法实现简单的系统辨识。-Include: three LMS algorithm AR (2) the forecast, France 2,3 calculated with recursion Km, whichever is the difference between d (n) of a slightly different取法 LSL and the FTF al
Matlab_Synthesis
- 采用Prony方法由冲击响应辨识连续时间系统的传递函数和 时间序列分析，采用Levinson算法估计AR模型的参数-prony levinson
yanjiubanyidongjiqirenkaifashouce
- 第一章： 第一次亲密接触 MT-AR 第二章: MT-AR 机器人机械系统 第三章： MT-AR 机器人电子系统 第四章：MT-AR 机器人软件系统 第五章：MT-AR 智能型机器人开发指南-Chapter I: The first close contact with MT-AR Chapter: MT-AR robotic mechanical systems Chapter: MT-AR robotic electronic systems Chapter: MT-AR r
matlat_for_prediction
- 此文件包含三个MATLAB程序，用于对线性系统AR模型的权向量估计：Kalman滤波估计，RLS和LMS，均为较常用的估计方法，并附有相应的仿真图-There are three programs in this files:kalman,RLS and LMS to pridict the victors of linear systems . These three wawys are common and useful in signal processing
AR_model
- AR模型参数估计：已知某系统的输出信号，试估计输入白噪声的功率及AR模型的参数-estimation of parameter for AR model
AR
- 数字信号中的功率谱估计方法，AR算法，实现对接收信号的功率谱的估计，自己编写的函数，而没有使用系统提供的函数，可以帮您更好地掌握该算法！-Digital signal power spectrum estimation method, AR algorithm, the estimate of the power spectrum of the received signal, write your own functions, while not using the functions pro
6
- ex6_1 ～ ex6_3二项分布的随机数据的产生 ex6_4 ～ ex6_6通用函数计算概率密度函数值 ex6_7 ～ ex6_20常见分布的密度函数 ex6_21 ～ ex6_33随机变量的数字特征 ex6_34 采用periodogram函数来计算功率谱 ex6_35 利用FFT直接法计算上面噪声信号的功率谱 ex6_36 利用间接法重新计算上例中噪声信号的功率谱 ex6_37 采用tfe函数来进行系统的辨识，并与理想结果进行比较 ex6_38 在置信度为0
MATLAB
- 信号处理Matlab MMSE 算法。该算法仿真了随机信号通过一个二阶的AR系统，并获得其系统系数的过程。-Signal processing MMSE algorithm.This program simulated a random signal passing through a linear AR system, and aquire its coefficent.
System-identification
- 用Matlab实现自适应信号处理中的系统辨识，自适应处理器采用自适应线性组合器，未知被控系统采用AR model。用了LMS算法和最速下降法实现。-Realise system identification in adaptive signal processing with matlab.The LMS algorithm and Speedest Descent method are used.