WinLy全称是Windows base Live Linux Installer 　　1、WinLy是启动引导器。 　　WinLy使用开源世界的GRUB2启动软件来引导，GRUB2是非常优秀的一款启动软件。 　　同时，Bean基于GRUB2开发的BURG更是广受开源界的喜爱。 　　2、WinLy是安全软件。 　　WinLy使用的代码是开源代码，仅以分享的精神制作，不存在任何商业目的。 　　Winly的工作原理是：通过您本身windows系统的启动加载器NTLDR或BOOTMGR加载，所以，不会妨碍也不会损坏您的windows正常启动。 　　3、WinLy是易用软件。 　　（1）简单安装，自由卸载。 　　适用windowsNT系列，Win2000、WinXP、Win7均能安装并成功引导。 　　注意：安装时，你必须是管理员身份，否则可能无法成功安装。你的系统区必须为C盘，有些精简版系统也许无法安装。 　　（2）内含多项易用小工具 　　嵌入程序包里的几个工具：1、winly菜单编辑器（内附grub2教程）2、开机画面浏览器、3、硬盘MBR修复器、4、将winly安装至U盘并启动。 　　（3）内含20多种各样启动画面美化风格包，款款均精心汉化，总有你喜欢的。 　　大家都知道，随着linux系统的发展，启动软件也不断地进步，启动画面更是丰富多彩，并且可以自行DIY自己喜欢的背景图片。

实现了现代信号处理邻域中经典的burg算法

burg算法对现代谱进行估计伯格算法（burg algorithm)一种直接由已知的时间信号序列计算功率谱估计值的递推算法。由于是J．P·伯格提出的，故得名伯格算法。

在频域对采集数据进行了分析，提出了一种基于修正伯格算法的短序列谱估计方法。该方法在阶数估计时引入收敛因子，从而更为有效地估计了阶数，同时未直接采用伯格算法计算反射系数，而是先求得二阶预测误差系数，再求出一阶反射系数，并最终求得高阶系数完成谱估计。这种算法减小了谱偏，提高了分辨率。

用Burg法进行功率谱估计，分别由阶数为15，20和点数分别为1024，512，256等不同的分析 用Burg法进行功率谱估计，分别由阶数为15，20和点数分别为1024，512，256等不同的分析

matlab参数建模法代码 名称 Algorithm :: Burg-使用Burg方法外推时间序列 版本 0.001版 概要 描述 该模块使用Burg方法将前向和后向预测误差最小化（最小二乘），同时约束AR参数以满足Levinson-Durbin递归，从而将自回归（AR）模型拟合到输入数据。 免责声明：这是正在进行的工作！ 代码有错误，接口可能会更改。 属性 系数 通过train方法计算出的AR模型多项式系数。 命令 AR模型订单 series_tail 存储的时间序列的最后一项。 方法 火车（$ time_series） 使用适用于输入源数据$time_series Burg算法计算系数向量。 预测（$ n） 预测时间序列的$n下一个值。 如果$n为0或大于0，则假定$n =。 #!/usr/bin/env perl; use strict; use warnings qw(all); use Algorithm::Burg; ...; my $burg = Algorithm::Burg->new(order => 150); $burg->train(\@time_series)

该文件包含了程序和文档，其用burg 法实现对功率谱的有效估计，还针对不同的信号给出相应试验结果

AR模型谱估计 Burg算法 自己编写的程序，可以直接使用

郑州大学随机信号处理大作业+答案 郑州大学随机信号处理大作业，Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。郑州大学随机信号处理大作业+答案

郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。 郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。 1.引 1.引言 功率谱佔计是分析、了解信号所含有用信息的工具,也是信 号内在本质的也一种表现形式,功率谱密度(PSD)两数描述了随 机过程的功率随频礻的分布。其评价指标包括客观度量和统计度 量,谱分辨率特性是客观度量中的重要指标,而统计度量指标则 包括方差、均方误差等。 在频谱分析中主要包含两大类方法:古典谱估计和现代谱估 计。占典谱估计包括周期图估计法和相关法,它们都以傅里叶分 析为理论基础,计算相刈较为简单,但主要存在着分辨率低和性 能不好等问题。现代谱估计采用参数模型化的谱估计方法,通过 构造合适的系统模型,将要分析的随机信号用模型的参数来表示, 将其过程化为某系统在白噪声激劢下的输岀。常用的纯连续谱的 平稳随杋信号模型是有理分式模型,方法主要包括最大熵谱佔计、 AR模型法、MA模型法、ARMA模型法和最大似然法等,其中AR 模型用得较多。在线性估计方法大多是有偏的谱估计方法,谱分 辨率随数据长度的增加而提高。而非线性谱估计方法大多是无偏 的谱估计方法,通常可以获得高的谱分辨率。 本次实验主要利用了经典法中的周期图法和相关法、求解 Yule-Walker方程法、 Levinsη- durbin快速算法以及Bug算法实现 了对信号的功率谱估计。 2.实验原理 2.实验原理 21古典谱估计 相关法谱估计是以相关函数为媒介米计算功率谱,又叫做间接法 它的理论基础是维纳-辛钦定理,其具体实现步骤如下: 第一步,由获得的N点数据构成的有限长序列xn(n)来估计自相关 哟数,即:f(x) N一1 NAn=0AN(nXN(n+ m) 第二步,由自相关函数的傅里叶变换求功率谱,即Sx(el" 1=-(M-1) Rx(me/wi 以上两步经历了两次截断第一次是估计RX(m)时仅利用了x(n)的 N个观测值,这相当于对ⅹn)加矩形窗截断。该窗是加在数据上的, 般称为加数据窗另一次是估计Sx(e)时仅利用了从-(M1)到M-1)的 Rx(m这相当于对Rx(m加矩形窗截断将Rx(m)截成(2M1)长,这称为 加延时窗式中RX(m)和分别表示对它们和的估值由于M

2021-06-14 09:03:00 908KB 随机信号处理