一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:42:30
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一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:41:14
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一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:39:42
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Harris角点提取算法:Harris 角点提取算法是Chris Harris 和Mike Stephens 在H.Moravec 算法的基础上发展出的通过自相关矩阵的角点提取算法,又称Plessey算法。Harris角点提取算法这种算子受信号处理中自相关面数的启发,给出与自相关函数相联系的矩阵M。 ...
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2020-08-17 16:40:56
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一、平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下: (1)求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)和样本偏自相关系数(PACF)的值。 (2)根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择适当的ARMA(p, ...
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2020-07-17 22:05:19
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ARIMA模型介绍 1.ARIMA模型介绍 参数的确定(p,q,d) 2.ARIMA参数判定 截尾和拖尾问题 3.ARIMA截尾和拖尾问题 ACF和PACF 4.ARIMA自相关和偏相关 平稳性问题 5.时间序列平稳性问题 6.平稳性问题 ...
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2020-07-03 19:49:09
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经典的时间序列预测方法都是假设如果一个时间序列有显著的自相关性,那么历史值对预测当前值会很有帮助,但是究竟取多少阶的历史值,就需要通过分析相关函数图和偏相关函数图来得到。本文介绍如何什么是相关函数图和偏相关函数图,另外还会介绍一下滞后图。 什么是自相关和偏自相关函数? 先来解释下滞后阶数n,如果当前 ...
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2020-06-08 20:47:15
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测试步骤 ======================== 1.准备测试数据 ~~~ 使用待测的(伪)随机数发生器,产生足够长度的随机数序列。(样本参数见附录) ~~~ 2.在NIST的测试源码中,添加4个国密特有的测试用例 ~~~ 扑克测试,游程分布测试,二元推导测试,自相关测试 ~~~ 3.编译 ...
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2020-04-15 21:32:05
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Harris 角点定义为一个邻域内存在两个正交方向上梯度变化较大的点。 作 xy 平面上的二维函数,使用自相关函数可描述图像上一固定点在任意方向上的灰度变化;然后利用泰勒级数展开自相关函数,即可将其转换为矩阵特征值问题(参考博文 "光流跟踪")。 在某些应用中(如视觉测量),想获得更加精确的角点定位 ...
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2020-04-09 16:49:19
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