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空空如也
最小二乘法和SVD最小二乘法估计在Matlab仿真上的实现
用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法估计
假设仿真的观测数据 产生,其中 为0均值, 单位方差的高斯白噪声,取n=1,2,....128。
试用TLS,取AR阶数为4,估计AR参数 和正弦波频率;再用SVD-TLS ,估计AR参数 和正弦波频率。
(1)、在仿真中,AR阶数取为4和6。
(2)、执行SVD-TCS时,AR未知。仿真运行至少二十次。
2010-12-27
特征子空间分析在Matlab中的仿真
在计算机上产生一组实验数据,首先产生一段零均值白噪声数据u(n),令功率为 ,让u(n)通过一个三阶FIR:
得到y(n). .y(n)上加三个实正弦信号f1’=0.1,f2’=0.25,f3’=0.26调整 和正弦信号幅度信噪比大致为10dB,50dB,50dB. .
(1) 令N=256,描绘xn波形;
(2)得出真实功率谱密度 .
(3) 利用此实验数据Pisarenko谐波分解法估计该实验数据的正弦频率及幅度。
2010-12-27
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