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本文提出一种基于AR的动态数据预测的方法,实现了短数据样本的延拓,解决了短数据样本频率细化存在的数据长度限制问题.介绍了AR模型的建立,参数的估计、定阶问题及相位补偿技术,并通过仿真实验证明了其有效性.
基于AR模型的频率细化技术的研究
【摘 要】
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本文提出一种基于AR的动态数据预测的方法,实现了短数据样本的延拓,解决了短数据样本频率细化存在的数据长度限制问题.介绍了AR模型的建立,参数的估计、定阶问题及相位补偿技
【机 构】
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中国兵器工业第五五研究所
【出 处】
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第三届十省区市机械工程学会科技论坛暨黑龙江省机械工程学会2007年年会
【发表日期】
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2007年期
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