基于matlab的burg算法 基于matlab的burg算法,在随机信号分析中,可以用AR模型进行功率谱估计。在求解Yule-Walker方程中的AR系数可用Levinson递推算法简化计算,但它需要知道自相关序列。自相关序列实际上只能从随机序列x(n)的有限个观测数据估计得到。当时间序列较短时,的估计误差很大,这将对AR参数的
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5Keras官方预训练模型 vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 Keras官方预训练模型
基于matlab的burg新算法 自相关序列实际上只能从随机序列x(n)的有限个观测数据估计得到。当时间序列较短时,的估计误差很大,这将对AR参数的计算引入较大的误差,导致谱估计性能下降,甚至出现谱线分裂与谱峰偏移等现象。如果利用观测到的数据直接计算AR模型的参数,则能克服上述方法的缺点,得到性能较好的谱估计结果。这种方法是由Bur