自回归模型和基于数据处理分组法的非线性模型的比较研究

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为信号建立非线性模型,既是非线性动力学(例如混沌理论)研究中关心的课题,也是信号处理及系统辨识的核心课题之一。由于实际生物系统总是有非线性的,因此建立非线性模型比线性模型更具普遍意义。数据处理的群集算法(GroupMethodofDataHandling,GMDH)是根据给定数据建立非线性模型的有效方法。作者吸收人工神经网络中反传算法的思想,把GMDH算法进一步发展成自适应算法,使之可以随着数据的不断输入自动调整参数,以跟随数据统计特性的变化。作者还以心电数据为例进行了处理,结果证明其性能确实比线性的AR
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