多元统计分析pdf

% 用于一书%% 离散信号和系统% conv_m - 改进的线性卷积子程序 (第22页) % conv_tp - 用Toeplitz矩阵计算的线性卷积(第34页)% evenodd - 将实信号分解为偶和奇两部分(第15页)% impseq - 产生脉冲序列 (第6页)% sigadd - 信号相加运算(第8页)% sigfold - 信号折叠运算(第10页)% sigmult - 信号乘法运算(第9页)%

：产生等概率且相互独立的二进制序列，画出波形；产生均值为0，方差为1的加性高斯随机噪声；进行8PSK调制，画出波形；进行蒙特卡罗分析；解调8PSK，画出眼图。

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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

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一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法（ASRCDKF），并应用于捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准中。ASRCDKF 算法以中心差分变换为基础，基于平方根滤波能够克服发散的思想，利用协方差平方根代替协方差参加递推运算，并将自适应估计原理引入该算法中，不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足，而且减小了计算量，保证了数值稳定性。同时，ASRCDKF 算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。通过滤波仿真，进一步表明了ASRCDKF 算法在SINS 大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。