Esta página es para la versión anterior. La página correspondiente en inglés ha sido eliminada en la versión actual.

Modelado paramétrico

Modelos autoregresivos Burg y Yule-Walker, método de Prony

Estimar los parámetros AR de una señal. Estimar las funciones de transferencia a partir de datos de respuesta de frecuencia.

Funciones

arburgParámetros del modelo de todo polo autoregresivo — método de Burg
arcovParámetros del modelo de todo polo autoregresivo — método de covarianza
armcovParámetros del modelo de todo polo autoregresivo — método de covarianza modificado
aryuleParámetros del modelo de todo polo autoregresivo — Método Yule-Walker
invfreqsIdentificar parámetros de filtro de tiempo continuo a partir de datos de respuesta de frecuencia
invfreqzIdentificar parámetros de filtro de tiempo discreto a partir de datos de respuesta de frecuencia
prony Método Prony para el diseño de filtros
stmcbCalcular modelo lineal utilizando la iteración Steiglitz-McBride

Temas

Predicción lineal y modelado autoregresivo

Compare dos métodos para determinar los parámetros de un filtro lineal: modelado autoregresivo y predicción lineal.

Selección de óla AR con secuencia de autocorrelación parcial

Evalúe el orden de un modelo autoregresivo utilizando la secuencia de autocorrelación parcial.

Modelado paramétrico

Técnicas de estudio que encuentran los parámetros de un modelo matemático que describe una señal, sistema o proceso.