Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记03 自回归模型

本文主要是介绍Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记03 自回归模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书,尽量更新。但同时也在学其他东西,也不知道能不能实现。少玩耍,多读书。
IT的应用里面当然会用滤波知识啦
应该会慢慢改进,会慢慢补充每一个部分的笔记。

文章目录

  • Stochastic Progress and Models
    • 渐近平稳自适应模型
      • 渐近平稳自回归过程的互相关函数
    • Yule-Walker方程

Stochastic Progress and Models

渐近平稳自适应模型

回顾一下 M M M阶自适应模型 u ( n ) + a 1 ∗ u ( n − 1 ) + ⋯ + a M ∗ u ( n − M ) = ν ( n ) . u(n)+a_1^*u(n-1)+\dots+a_M^*u(n-M)=\nu(n). u(n)+a1u(n1)++aMu(nM)=ν(n).该系统的解可以表示为补充函数(complementary function) u c ( n ) u_c(n) uc(n)和特解(particular solution) u p ( n ) u_p(n) up(n)的和,即 u ( n ) = u c ( n ) + u p ( n ) u(n)=u_c(n)+u_p(n) u(n)=uc(n)+up(n)

  1. u c ( n ) u_c(n) uc(n)是齐次方程(homogeneous equation) u ( n ) + a 1 ∗ u ( n − 1 ) + ⋯ + a M ∗ u ( n − M ) = 0 u(n)+a_1^*u(n-1)+\dots+a_M^*u(n-M)=0 u(n)+a1u(n1)++aMu(nM)=0的解。一般地, u c ( n ) = B 1 p 1 n + B 2 p 2 n + ⋯ + B M p M n u_c(n)=B_1p_1^n+B_2p_2^n+\dots+B_Mp_M^n uc(n)=B1p1n+B2p2n++BMpMn B 1 , B 2 , … , B M B_1,B_2,\dots,B_M B1,B2,,BM是任意常数, p 1 , p 2 , … , p M p_1,p_2,\dots,p_M p1,p2,,p

这篇关于Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记03 自回归模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/890401

相关文章

深度解析Spring Boot拦截器Interceptor与过滤器Filter的区别与实战指南

《深度解析SpringBoot拦截器Interceptor与过滤器Filter的区别与实战指南》本文深度解析SpringBoot中拦截器与过滤器的区别,涵盖执行顺序、依赖关系、异常处理等核心差异,并... 目录Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)深度解析:区别、实现

Go学习记录之runtime包深入解析

《Go学习记录之runtime包深入解析》Go语言runtime包管理运行时环境,涵盖goroutine调度、内存分配、垃圾回收、类型信息等核心功能,:本文主要介绍Go学习记录之runtime包的... 目录前言:一、runtime包内容学习1、作用:① Goroutine和并发控制:② 垃圾回收:③ 栈和

Android学习总结之Java和kotlin区别超详细分析

《Android学习总结之Java和kotlin区别超详细分析》Java和Kotlin都是用于Android开发的编程语言,它们各自具有独特的特点和优势,:本文主要介绍Android学习总结之Ja... 目录一、空安全机制真题 1:Kotlin 如何解决 Java 的 NullPointerExceptio

详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型

《详解如何使用Python从零开始构建文本统计模型》在自然语言处理领域,词汇表构建是文本预处理的关键环节,本文通过Python代码实践,演示如何从原始文本中提取多尺度特征,并通过动态调整机制构建更精确... 目录一、项目背景与核心思想二、核心代码解析1. 数据加载与预处理2. 多尺度字符统计3. 统计结果可

SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析

《SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析》:本文主要介绍SpringBoot整合Sa-Token实现RBAC权限模型的过程解析,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学... 目录前言一、基础概念1.1 RBAC模型核心概念1.2 Sa-Token核心功能1.3 环境准备二、表结

Spring Boot拦截器Interceptor与过滤器Filter深度解析(区别、实现与实战指南)

《SpringBoot拦截器Interceptor与过滤器Filter深度解析(区别、实现与实战指南)》:本文主要介绍SpringBoot拦截器Interceptor与过滤器Filter深度解析... 目录Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)深度解析:区别、实现与实

重新对Java的类加载器的学习方式

《重新对Java的类加载器的学习方式》:本文主要介绍重新对Java的类加载器的学习方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、介绍1.1、简介1.2、符号引用和直接引用1、符号引用2、直接引用3、符号转直接的过程2、加载流程3、类加载的分类3.1、显示

全解析CSS Grid 的 auto-fill 和 auto-fit 内容自适应

《全解析CSSGrid的auto-fill和auto-fit内容自适应》:本文主要介绍了全解析CSSGrid的auto-fill和auto-fit内容自适应的相关资料,详细内容请阅读本文,希望能对你有所帮助... css  Grid 的 auto-fill 和 auto-fit/* 父元素 */.gri

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

利用Python快速搭建Markdown笔记发布系统

《利用Python快速搭建Markdown笔记发布系统》这篇文章主要为大家详细介绍了使用Python生态的成熟工具,在30分钟内搭建一个支持Markdown渲染、分类标签、全文搜索的私有化知识发布系统... 目录引言:为什么要自建知识博客一、技术选型:极简主义开发栈二、系统架构设计三、核心代码实现(分步解析