自回归滑动平均模型

ARMA可调试运行

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%
%   ARMA_LAST.M
%
%   This function provides an ARMA spectral estimate which is maximum
% entropy satisfying correlation constraint （number of poles）and cepstrum 
% constrains （number of ceros）
%
%   [sigmaoutnoutd]=arma_last（xinfnpnq）
%
% The function requires:
%
%   xinf（nsam）  Input signal （real valued） of nsam samples
%   nq          Order of the denominator （# of poles）
%   np          Order of the numerator （# of ceros）
%
% The function provides:
%
%   outd（nq）    The numerator coefficients outn（1）=1
%   outn（np）    The denominator coefficients outd（1）=1
%   sigma       The square-root of input noise power
%
% The function requires spa_corc.m to compute the autocorrealtion matrix
% estimate
%
%   Miguel Angel LAGUNAS and Petre STOICA                June 2007
%
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function [sigmaoutnoutd]=arma_last（xinfnpnq）;
nsam=length（xinf）;ra1=spa_corc（xinfnq）;nle=（nsam/2）;
ra2=spa_corc（xinfnle）;[u d]=eig（ra2）;
d1=diag（log（diag（d）））;ca1=u*d1*u‘;clear u d1 d ra2 nsam;
for i=1:np
  cuso（i）=0;
  for j=1:nle-i;
    cuso（i）=cuso（i）+ca1（ji+j）;
  end;cuso（i）=cuso（i）/（nle）;
end;
cep=（1:1:np）.*cuso（1:np）;clear ca1 nle cuso;
i=2;h（1）=1;
while i  h（i）=0;
  for k=1:i-1;
    h（i）=h（i）+h（k）*cep（i-k）;
  end;
  h（i）=h（i）/（i-1）;i=i+1;
end;
hh=flipud（hankel（fliplr（h）））;clear h cep;
if nq>np;
   hh=[hh zeros（npnq-np）];
else;
   hh=hh（1:np1:nq）;
end;
[u d]=eig（ra1hh‘*hh）;sas=diag（d）;ua=[];sasn=[];
for j=1:nq;
  [auso luso]=min（sas）;sasn=[sasn;sas（luso）];
  sas（luso）=10e9;ua=[ua u（:luso）];
end;
outd=real（ua（:1）‘）;outd=outd/outd（1）;sigma=1/sqrt（sasn（1））;
hha=hh/sigma;outn=outd*hha‘;sigma=sigma*outn（1）;outn=outn/outn（1）;
clear hh auso luso sas sasn u d ua ra1;
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 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1965  2007-08-30 12:26  arma\arma_last.m

     文件       1325  2007-09-09 20:35  arma\spa_corc.m

     目录          0  2009-05-17 15:42  arma

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