一、傅里叶变换
傅里叶变换，则是将一个时域非周期的连续信号，转换为一个在频域非周期的连续信号。
傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。
- 多项式回归
实验数据的处理问题，大多可以转化为回归分析问题的处理。
- 最小二乘法
通过解正规方程来求得参数矩阵的最小二乘估计。
- Householder变换
- 减小数值病态的多项式快速回归算法
- 模型阶次估计的若干准则
动态数学建模-初步学习
最新推荐文章于 2024-09-15 10:33:37 发布
本文介绍了动态数学建模的基础，包括傅里叶变换、多项式回归、最小二乘法、Householder变换以及数值稳定性处理。此外，还探讨了模型阶次估计的各种准则，如F检验和信息量准则法。面对受扰动数据，文章提到了分组拟合加权平均的处理方法，并讨论了时域和非参数模型建模，如极大似然和最小二乘法在系统辨识中的应用，最后涉及了时间序列分析中的ARMA模型和随机漂移的建模。
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