基于AR模型的频率细化技术的研究

摘要：

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.

关键词： 信号分析 相位补偿 频率细化 数据预测 动态数据 数据长度

作者: 王佰超 伍星

作者单位: 中国兵器工业第五五研究所 昆明理工大学,机电工程学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 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

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 211-215

在线出版日期: 2007-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）