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扩展卡尔曼滤波原理:在原有卡尔曼滤波的基础上为了解决多目标值的跟踪与估计形成了扩展卡尔曼滤波起matlab主要程序如下:clear allv=150 目标速度v_sensor=0传感器速度t=1 扫描周期xradarpositon=0 传感器坐标yradarpositon=0 ppred=zeros(44)Pzz=zeros(22)Pxx=zeros(42)xpred=zeros(41)yp
第36卷 第
关于宁波市GDP的时间序列分析GDP时间序列ARMA本文广泛求证和搜集三十年来宁波市GDP的相关数据运用统计学和计量经济学原理从时间序列的定义出发探索宁波市GDP时间序列的平稳性并结合统计软件EVIEWS运用ARMA建模法对宁波市GDP时间序列进行识别估计诊断和猜测后建立最优计量经济模型进行经济猜测并为各级和企业的治理决策提供数量化的建议一时间序列分析法简述客观现象都是处在不断发展变化之中对现
基于时间片的轮转调度算法实验目的:深入了解算法的实现过程实验内容:用C模拟基于时间片的轮转算法实验步骤:1编写代码2运行调试3查看结果4编写实验报告实验要求在提交的实验报告中必须包含如下内容:(1)设计思想系统结构图数据结构及程序流程图(2)调试通过的源程序清单(含必要注释)及运行结果实验结果:实验小结:时间片轮转调度是一种最古老最简单最公平且使用最广的算法时间片轮转调度中关键的一点是时间片
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第十一章 时间序列分析法第一节 时间序列分析法概述第二节 平均数法第三节 移动平均法第四节 指数平滑法第五节 季节系数法 第一节 时间序列法概述一概念 时间序列法是利用预测目标的历史时间数据通过统计分析研究其发展变化规律建立数学模型据此进行外推预测目标的一种定量预测法
1. 根据预测目标过去至现在的变化趋势预测未来的发展它的前提是假设预测目标的发展过程规律性会继续延续到未来即以惯性原理为依据2. 时间序列数据的变化存在着规律性与不规律性.每一时期的数据都是由许多不同的因素同时发生作用的综合结果.些因素分为TSCI四类.3. 时间序列是一种简化将预测对象与许多外部因素的 复杂联系简化为与时间的联系预测销售量44679473430?已知某商品连续12个月的市场需求量
第 23 卷第 11 期 (
数字滤波器 有限长冲击响应滤波器(FIR):对单位冲激的输入信号的响应为有限长序列 性能稳定 叠加直流分量和48次谐波 然后滤波N=24t1=(0::)m=size(t1)基波电压va=100sin(2pi50t1)叠加直流分量和48次谐波分量va1=35100sin(2pi50t1)30sin(4pi100t1)10sin(8pi100t1)97阶汉明窗
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