广义线性相位

在数字信号处理中,经常要求系统具有线性相位.比如说,在滤波器设计中,FIR滤波器的线性相位的特点使其备受青睐. 从数学概念上讲,线性相位就是要求系统的相频特性是一条直线.而且从数学公式出发,可以很容易证明系统冲激响应如果满足对称性的条件,无论是奇对称还是偶对称,则系统必具有线性相位.如何理解呢? 线性相位所表示的物理意义是系统对所有频率信号所产生的延迟都是一样的.对于因果可实现系统来说,最好的情况是输出仅与当前输入有关,此时延迟为零.一般的因果可实现系统都会产生延迟. 由傅里叶分析理论可知,在满

由于iir不具备线性相位,通过它的信号,各频率分量被延迟的时间不同,造成失真. 追问 大概明白您的意思了.我经过一些matlab仿真发现信号sin(wt)+sin(5wt)+sin(7wt)经过iir低通滤波后得到频率为w的一信号与sin(wt)间存在一定的相位差.按您的说法这也是因为信号被延时的原因,这是正常的,而采用fir滤波器不能改变这个问题,是么? 回答 任何物理可实现系统都会存在延迟,所以通过滤波器前后,同频信号存在相位差是正常的.线性相位保证各个频率具有相同的延迟,及各频率间的相位相

本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 (一)线性判别函数与广义线性判别函数 一.线性判别函数 这篇总结继续关注分类问题.假设判别函数(Discriminant function)的参数形式已知,用训练的方法直接根据样本估计判别函数的参数.线性判别函数的形式为: $$g(\textbf x)=\textbf w^{\top}\textbf x+w_0$$ $\textbf x\in \mathbb R^d$ 是

http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1107yangy/ 一般用户经常会被统计分析软件中的复杂的参数设置而头疼,即使知道了选择合适的模型,也不知道该如何调整参数来进行使用,针对于此,IBM SPSS Statistics 19 加入了一个新的功能:自动化线性建模,这是对最经常使用的线性模型加以改进,让用户输入最少的参数而自动进行建立线性模型的功能,选择菜单:分析 -> 回归 -> 自动线性建模,在目标

广义表的四个特征:(1)广义线性表:(2)元素复合性:(3)元素递归性:(4)元素共享性 广义表的上述四个特征对于他的使用价值和应用效果起到了很大的作用.广义表的结构相当灵活,它可以兼容线性表.数组.树和有向图等各种常用的数据结构.当二维数组的每行或每列作为子表处理时,二维数组就是一个广义表:如果限制广义表中元素的共享和递归,广义表和树对应:如果限制广义表的递归并允许数据共享,则广义表和图对应. 广义表的基本操作有:(1)创建一个广义表(我以头尾链表作为存储结构):(2)取表头:(3)取表尾:(

1.定义: 利用已有样本,产自拟合方程,从而对(未知数据)进行预测. 2.用途: 预测,合理性判断. 3.分类: 线性回归分析:一元线性回归,多元线性回归,广义线性(将非线性转化为线性回归,logic回归) 非线性回归分析 4.困难: 变量选取,多重共线性,观察拟合方程,避免过度拟合 5.关系: 函数关系:确定性关系,y=a*x+b 相关关系:非确定性关系 相关系数:正数为正相关(同增同长),负数为负相关(同增同减) 6.一元线性回归模型: 1) 若X与Y间存在着较强的相关关系,则我们有Y≍a+

一.广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前,先回顾一下基本线性模型,也就是线性回归. 在线性回归模型中的假设中,有两点需要提出: (1)假设因变量服从高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$,那么因变量$Y\sim N({{\theta }^{T}}x,{{\sigma }^{2}})$. (2)模型预测的输出为$E[Y]$,根据$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,$E[Y]=E[{{

广义线性模型扩展了线性模型的框架,它包含了非正态的因变量分析 广义线性模型拟合形式: $$g(\mu_\lambda) = \beta_0 + \sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$ $g(\mu_\lambda)为连接函数$. 假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布),极大扩展了标准线性模型,模型参数估计的推导依据是极大似然估计,而非最小二乘法. 可以放松Y为正态分布的假设,改为Y服从指数分布族中的一种分布即可 glm()函数:glm(formula,family=f