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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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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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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时间序列的平稳性判定是时间序列分析预测的关键技术，为了根据数据特征提供更为可靠合理的平稳性判定 方法，从数据平稳条件入手比较分析了时间路径图、自相关函数、DF检测和ADF检测四种方法的数学原理。以股票数据为 应用背景，采用EViews工具对时间序列的平稳性判定进行了实验仿真和对比分析，得出对于复杂的 ...
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2020-03-28 10:38:06
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本次课学习确知信号的时域性质，包括能量信号和功率信号的自相关函数及互相关函数，以及沟通时域和频域之间的傅里叶关系对；另外本次课要了解随机过程的基本概念。本次课的重点是能量信号和功率信号的自相关函数，难点是自相关函数和能量谱（功率谱）之间的关系。 ...
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2020-03-20 12:45:46
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例如 第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是白噪声，现要求 ⑴、产生均值为0，功率P=0.1的均匀分布白噪声u(n),求u(n)自相关函数ru(m) ⑵、使x(n)的信噪比10dB决定A的数值并画出x(n ...
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2018-10-22 22:14:12
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1 样本的自协方差函数的通式如下： 2 其实，后面要计算的自相关函数也可以用自协方差来表示： ...
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2018-03-05 18:47:39
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