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
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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
[ChaosToolbox1p0_trial.rar] - 混沌时间序列预测工具箱,包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测
[NeuralNetwork_RBF.rar] - RBF神经网络用于分类与回归 ---------------------------------------- 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.88u
[96PAMITrans.rar] - gabor变换的英文文章,这篇文章应用在图像检索中
[example_matlab.rar] - 包括RZ,NRZ,QAM,FSK,误码率曲线等的仿真
[invariant_moment.rar] - 摘要:提出了一种基于兴趣点不变矩(IPIM)的图像拼接技术。利用Harris 角检测器获取图像中的兴趣点,计算 兴趣点邻域的平移、旋转及尺度不变矩,通过比较各兴趣点邻域不变矩的欧式距离提取出初始特征点对,根据 几何变换模型剔除伪特征对,最后利用正确映射模型实现图像的拼接。实验表明,该方法对平移以
[Volterra_luzhenbo.rar] - Volterra自适应预测的 matlab 程序,用于自适应预测测试和混沌序列的相空间重构(转)
[dgjm.rar] - 这是本人在2005年参加全国大学生电工建模做b题的相关资料,虽然没有获奖,但是应该本人觉得还是有点可取之处。
[ARMODEL.rar] - 功率谱估计的应用范围很广,在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法;经典谱估计是基于傅立叶变换的,虽然具有运算效率高的优点,但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重,对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点,人们开展了对现代谱估计方
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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
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