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 文件名称: Volterra_MultiStepPred_luzhenbo基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测



作者:陆振波,海军工程大学

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  所属分类: matlab
  开发工具: matlab
  文件大小: 11 KB
  上传时间: 2006-04-08
  下载次数: 39
  提 供 者: 陆振波
 详细说明:基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测 作者:陆振波,海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作,更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件:luzhenbo@sina.com 个人主页:luzhenbo.88uu.com.cn 参考文献: 1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件说明: 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接运行此文件即可 2、original_train.m 训练函数 3、original_test.m 测试函数 4、LorenzData.dll 产生Lorenz离散序列 5、normalize_1.m 归一化 6、PhaSpaRecon.m 相空间重构 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 构造 Volterra 自适应 FIR 滤波器的输入信号矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 将特征矩阵前 train_num 个为训练样本,其余为测试样本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自适应算法-based Volterra filters chaotic time series multi-step forecast Author : bo, the Navy Engineering from the University of peer welcome exchanges and cooperation, more and download articles please visit my personal web page e-mail : luzhenbo@sina.com WEBSITE : luzhenbo.88uu.com.cn References : 1, and Zhang Shu. the chaotic time series Volterra adaptive prediction. physics reported .2000.03 2, Scott C. Douglas, H.-Y. Teresa Meng, Normalized Data for LMS Adaptation Nonlinearities. IEEE Trans.Sign.Proc . Timing 1994 document : 1, original_MultiStepPred_main.m procedures master file directly run this document can be 2, 3 original_train.m training function, the function tests original_test.m 4, LorenzData.dll have Lorenz five discrete sequence, a normalize_1.m naturalization of six, PhaSpaRecon.m
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文件列表(点击判断是否您需要的文件):
  Volterra_MultiStepPred_luzhenbo
  ...............................\FIR_NLMS.dll
  ...............................\LorenzData.dll
  ...............................\normalize_1.m
  ...............................\original_MultiStepPred_main.m
  ...............................\original_test.m
  ...............................\original_train.m
  ...............................\PhaSpa2VoltCoef.dll
  ...............................\PhaSpaRecon.m
  ...............................\TrainTestSample_2.m
  ...............................\文件夹说明.txt