郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。
郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。
1.引
1.引言
功率谱佔计是分析、了解信号所含有用信息的工具,也是信
号内在本质的也一种表现形式,功率谱密度(PSD)两数描述了随
机过程的功率随频礻的分布。其评价指标包括客观度量和统计度
量,谱分辨率特性是客观度量中的重要指标,而统计度量指标则
包括方差、均方误差等。
在频谱分析中主要包含两大类方法:古典谱估计和现代谱估
计。占典谱估计包括周期图估计法和相关法,它们都以傅里叶分
析为理论基础,计算相刈较为简单,但主要存在着分辨率低和性
能不好等问题。现代谱估计采用参数模型化的谱估计方法,通过
构造合适的系统模型,将要分析的随机信号用模型的参数来表示,
将其过程化为某系统在白噪声激劢下的输岀。常用的纯连续谱的
平稳随杋信号模型是有理分式模型,方法主要包括最大熵谱佔计、
AR模型法、MA模型法、ARMA模型法和最大似然法等,其中AR
模型用得较多。在线性估计方法大多是有偏的谱估计方法,谱分
辨率随数据长度的增加而提高。而非线性谱估计方法大多是无偏
的谱估计方法,通常可以获得高的谱分辨率。
本次实验主要利用了经典法中的周期图法和相关法、求解
Yule-Walker方程法、 Levinsη- durbin快速算法以及Bug算法实现
了对信号的功率谱估计。
2.实验原理
2.实验原理
21古典谱估计
相关法谱估计是以相关函数为媒介米计算功率谱,又叫做间接法
它的理论基础是维纳-辛钦定理,其具体实现步骤如下:
第一步,由获得的N点数据构成的有限长序列xn(n)来估计自相关
哟数,即:f(x)
N一1
NAn=0AN(nXN(n+ m)
第二步,由自相关函数的傅里叶变换求功率谱,即Sx(el"
1=-(M-1)
Rx(me/wi
以上两步经历了两次截断第一次是估计RX(m)时仅利用了x(n)的
N个观测值,这相当于对ⅹn)加矩形窗截断。该窗是加在数据上的,
般称为加数据窗另一次是估计Sx(e)时仅利用了从-(M1)到M-1)的
Rx(m这相当于对Rx(m加矩形窗截断将Rx(m)截成(2M1)长,这称为
加延时窗式中RX(m)和分别表示对它们和的估值由于M
2021-06-14 09:03:00
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https://blog.csdn.net/SuperAE86/article/details/104653595
这篇文章已经把虚拟机安装mac系统讲的很详细了,我就不搬运了
主要补充下
空间问题
虚拟机安装Mac OS 务必最少留有40G空间,这次安装完成加上VMware软件一共用了38G的空间(这还不算上Mac OS 10.15.1接近9G的cdr镜像哦,安装完成以后可以删除cdr镜像,所以务必留有足够的空间安装Mac OS)
环境:
VMware15.5 Pro
Mac OS 10.15.1
如何修改虚拟机的Mac分辨率??
其实很简单,但是百度一堆过时的居多并且不标注操作环境很尴尬,
2021-06-13 12:50:30
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20210610-开源证券-汽车行业智能汽车系列（三）：座舱智能化引发交互革命，AR~HUD乘风而来.pdf
2021-06-11 13:04:23
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模型 – 视图 – 控制器或MVC，MVC是普遍的叫法，是一种软件设计模式，用于开发Web应用程序。模型- 视图 – 控制器模式是由以下三部分组成：
模型/Model – 一个负责维护数据模式的最低水平。
视图/View – 负责显示所有或数据到用户的部分。
控制器/Controller – 软件代码控制Model和View之间的相互作用。
MVC是受欢迎的，因为它隔离了应用逻辑从用户界面层和支持的关注点分离。这里的控制器接收用于该应用程序的所有请求，制备视图所需要的任何数据。视图，使用制备的控制器，产生一个最终像样的响应的数据。 MVC抽象可以用图形表示如下。
模型 – model
模型
2021-06-11 09:41:52
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昨天安装了Ubuntu18.04，发现找不到共享文件夹hgfs目录，经过一番琢磨，终于找到一个解决办法。
这是因为安装VMware Tools,将其安装就好了。
在开机状态下，点击安装VMware Tools，如果是在关机的状态，就会显是成黑色。（ps—我这是关机状态的截图，因为我开机状态下截不到图）。
注意：如果在开机状态下也是灰色，则需要对虚拟机设置进行一下修改。非常不幸，我刚开始就是灰色，网上大多都没有对这种问题说明，可耗费了些精力来找问题，功夫不负有心人，原来就只需要对虚拟机设置修改下即可。
在虚拟机设置里面把 CD/DVD 2 (SATA)、CD/DVD (SATA)、软盘 这三个
2021-06-10 16:45:08
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共包含1680张bmp图片，像素大小为40*50。共包含120个人的样本，每个人14张图片，不同表情，不同光照的情况下，另外有matlab的包，可以直接导入。
2021-06-09 19:42:58
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1:数据源
Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集
实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化
gitee地址:https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer
1.数据例子:
Film ,Major Studio,Budget
300,Warner Bros,
300,Warner Bros.,65
3:10 to Yuma,Lionsgate,48
Days of Night,Independent,32
Acros
2021-06-08 21:23:49
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