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现代信号处理实验一_谐波恢复
- 此程序为MATLAB实现的现代信号处理中几种常用的谐波恢复方法，所附文档中还有理论及算法介绍(Pisarenko，ARMA)实验步骤及实验结果-MATLAB this procedure for the realization of modern signal processing used several methods to restore the harmonics, the accompanying documentation and algorithm theory also intr
LSARMA
- Least Square - ARMA 算法的MATLAB代码, 是频谱分析(通常是在高级DSP这门课中会用到的)的常用算法-Least Square-ARMA algorithm MATLAB code, Analysis of the spectrum (usually at the senior DSP This class will be used) to the commonly used algorithm
MYWARMA
- MYW - ARMA 算法的MATLAB代码, 是频谱分析(通常是在高级DSP这门课中会用到的)的常用算法-MYW - ARMA algorithm MATLAB code, Analysis of the spectrum (usually at the senior DSP This class will be used) to the commonly used algorithm
arma1
- 这是一个用matlab编写的arma时序模型信号处理程序，可以用于振动信号等方面的信号处理或仿真
arma_analysis
- ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型。这里给出了一个求出ARMA模型参数的MATLAB程序。
AR
- 基于matlab环境下的ARMA(1,1)模型的参数估计程序
Spectrum
- 谱估计算法MATLAB程序 ARMA.M autocorrelation.m demoautocorrelation.m PERIOD.M SPECTRUM.M-Spectral estimation algorithm MATLAB program ARMA.M autocorrelation.m demoautocorrelation.m PERIOD.M SPECTRUM.M
codes
- some soucre code for clustering
DSP_Chuguangshu
- 《数字信号处理——理论、算法与实现》胡广书 书配光盘程序 本光盘共包含三个子目录，分别是DSP_FORTRAN, DSP_C和DSP_MATLAB。DSP_FORTRAN和DSP_C各含有约40个信号处理的子程序，概括了书中所涉及到的绝大部分算法。程序分别由FORTRAN语言和C语言编写（MA模型、ARMA模型及最小方差谱估计三个算法只给出了用C语言编写的程序, 没有给出相应的FORTRAN子程序），并在PC机上调试通过。编译环境是FORTRAN77 V5. 10和TURBO C2.
DSP_FORTRANhuguangshu
- 《数字信号处理——理论、算法与实现》 胡广书 书配程序 本光盘共包含三个子目录，分别是DSP_FORTRAN, DSP_C和DSP_MATLAB。DSP_FORTRAN和DSP_C各含有约40个信号处理的子程序，概括了书中所涉及到的绝大部分算法。程序分别由FORTRAN语言和C语言编写（MA模型、ARMA模型及最小方差谱估计三个算法只给出了用C语言编写的程序, 没有给出相应的FORTRAN子程序），并在PC机上调试通过。编译环境是FORTRAN77 V5. 10和TURBO C2.
Time_Frequency_Merging_for_ARMA_Model
- arma模型的时频归并的matlab实现-arma model achieved when the frequency of incorporation of the matlab
x2gujidingjie1
- MATLAB中用于时间序列分析的arma（）函数的定阶-MATLAB, for time series analysis arma () function of order determination
c
- This a time series analysis matlab under the ARMA model and prediction procedures. ARMA algorithm by using a series of data to predict and analyze the prediction rule -This is a time series analysis matlab under the ARMA model and prediction proce
d
- This on the power spectrum of the Matlab simulation program #use ARMA, AR, MA model and cycle map for parameter estimation system-This is on the power spectrum of the Matlab simulation program #use ARMA, AR, MA model and cycle map for parameter
matlab_source_file
- 时间序列ARMA模型分析主要运用于金融时间序列的分析及计算科学方面。-Time series analysis using MATLAB software and data processing,it is used in financial analysis and computing area,it is very useful for financial engeneer.
Batch_examples
- matlab mfile for predictive ARMA model
signal
- 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
arimanet
- ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳
simulink+代码
- 利用输入输出数据，进行ARMA算法，评价单输入单输出系统的性能指标(Using the input and output data, the ARMA algorithm is used to evaluate the performance index of the single input and single output system.)
115157681arma
- 已知1991-2008年的值： 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90 8.10 8.30 用GM(1,1)灰色模型和bp神经网络预测一直到2050年的值，用matlab实现(1991-2008 known value: 5.99 6.09 6.15 6.23 6.20 6.40 6.50 6.70 6.90 7.00 7.10 7.30 7.50 7.60 7.70 7.90