реклама на сайте
подробности

 
 
> Ограничения авторегрессионной модели, Как узнать какой порядок AR-модели нужен чтобы смоделировать процесс?
mvb
сообщение Jul 30 2012, 18:26
Сообщение #1


Участник
*

Группа: Участник
Сообщений: 72
Регистрация: 7-06-08
Пользователь №: 38 128



Здравствуйте. Вопрос возник из любознательности, но тем не менее вполне конкретный.
Какие существуют критерии оценки необходимого порядко AR-модели для конкретного сигнала? Сходу не получилось ничего найти.

И заодно подскажите пожалуйста существующие методы экстраполяции цифровых сигналов?

В первую очередь это интересно для звуковых сигналов -- хочу попробовать замоделировать active noise control-систему.
Go to the top of the page
 
+Quote Post
 
Start new topic
Ответов
Alexey Lukin
сообщение Jul 30 2012, 19:37
Сообщение #2


Частый гость
**

Группа: Участник
Сообщений: 159
Регистрация: 3-01-11
Пользователь №: 62 000



Каждая пара коэффициентов линейной регрессии моделирует одну синусоиду. Так что, сколько в сигнале синусоид, столько и коэффициентов нужно (*2).
Go to the top of the page
 
+Quote Post
mvb
сообщение Jul 30 2012, 19:59
Сообщение #3


Участник
*

Группа: Участник
Сообщений: 72
Регистрация: 7-06-08
Пользователь №: 38 128



Цитата(Alexey Lukin @ Jul 30 2012, 23:37) *
Каждая пара коэффициентов линейной регрессии моделирует одну синусоиду. Так что, сколько в сигнале синусоид, столько и коэффициентов нужно (*2).


Ну вот мне припоминалось, что порядок 2*N+1 для N синусов. Но вопрос в том как это применять? Я правильно понимаю, что это означает, что ширина полосы сигнала д.б. <= Pi / N ? Но не понятно насколько этот сигнал д.б. стационарен, или по-другому -- как быстро эта модель сходится.
Go to the top of the page
 
+Quote Post



Reply to this topicStart new topic
1 чел. читают эту тему (гостей: 1, скрытых пользователей: 0)
Пользователей: 0

 


RSS Текстовая версия Сейчас: 31st July 2025 - 23:21
Рейтинг@Mail.ru


Страница сгенерированна за 0.01338 секунд с 7
ELECTRONIX ©2004-2016