C#编写的AR(M）趋势预测模型函数，包括AR模型参数值计算，预测函数，还有LDLT计算三角矩阵方程函数
上传时间： 2015-10-24
上传用户：皇族传媒
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。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：问题问题
（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
上传时间： 2016-10-19
上传用户：恋天使569
，建立车体6个自由度加上前轮转向系统1个 自由度的汽车数学模型；该汽车数学模型不需引入很多的人为假设；可以实现给定汽车前轮转角，也可以不给定前轮 转角；不依赖需要复杂测定的侧向力函数及相关模型参数；考虑了轮胎的滚动特性
上传时间： 2017-05-18
上传用户：huangld
MSLSⅠ多步递推最小二乘法 Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用计算输出数据；用原输出数据计算,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。
上传时间： 2017-06-16
上传用户：exxxds
锂电池离线辨识方法，论文，在确定二阶RC 等效电路模型的基础上, 采用渐衰记忆的递推最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法对模型参数与 SOC 在线联合估算。经过实验与仿真验证,
上传时间： 2016-01-21
上传用户：zxljj3825
主要讲述了时间序列分析的‘本思想。模型构建方法．过程友步募，并通过时间序列用MATLAB软件。实现了模型的定阶．模型参数的估计过程。
上传时间： 2016-04-22
上传用户：self947
准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
上传用户：shjgzh
本资料提供的获取 器件的IBIS模型参数的方法
标签： ibis模型
上传时间： 2022-07-26
上传用户：d1997wayne
正交频分复用(OFDM)技术由于具有频谱利用率高、抗多径能力强等突出优点,因此在高速无线通信领域得到了广泛的应用。但是,OFDM信号具有较高的峰平比(PAPR),受功率放大器(简称功放)非线性效应的影响,产生信号带内失真和带外频谱扩展,从而导致系统性能下降。因此,功放线性化技术,对于无线通信技术的发展具有重要的意义。其中,数字预失真技术以其准确性、复杂度、自适应性等方面良好的综合性能,已经成为最具发展潜力的功放线性化技术。本文深入研究了适用于无线通信OFDM系统的数字预失真技术,研究内容主要涉及:功率放大器预失真模型构造、预失真模型参数辨识、OFDM系统预失真方案设计等方面。 本文主要研究工作与创新点总结如下: 1.针对现有无记忆多项式预失真器在输出回退(OBO)减小时的性能受限问题,基于分段非线性补偿的思想,提出了一种动态系数多项式预失真方法。动态系数多项式具有多组系数,随着输入信号幅度的变化,多项式选取不同的系数组合,从而降低非线性补偿的误差;文中讨论了动态系数多项式模型的构造方法,并且给出了基于直接学习结构的简化递归系数估计算法。
上传时间： 2013-04-24
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