自适应过滤法

『壹』 自适应过滤法最适用于哪些类型的数据

自适应过滤法对处理具有长期趋势性变动或季节性变动的确定型时间序列比较有优势。对于有线性趋势的数据，可以应用差分方法消除数据的趋势。

『贰』 自适应过滤法完整正确c++程序

自适应过滤法？？？抱歉我还没学过！一、自适应过滤法就是从自回归系数的一组初始估计值开始利用公式
逐次迭代，不断调整，以实现自回归系数的最优化。
自适应过滤法的基本步骤有：
（1）首先确定模型阶数P
（2）选择合适的滤波参数k
（3）计算每一次残差e
（4）根据残差e以及调整公式计算下一轮的系数
（5）迭代直到取得合适的系数
二、自适应过滤法的一个很重要的特点是经过逐次迭代，自回归系数可以不断调整，以使自回归系数达到最优化。

自适应过滤法优点是：
（1）简单易行，可采用标准程序上机运算。
（2）适用于数据点较少的情况。
（3）约束条件较少
（4）具有自适应性，他能自动调整回归系数，是一个可变系数的数据模型。
三、使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，这样不仅可使迭代次数不太多，而且可以确保MSE取值最小。
滤波常数k的选择原则有：

（1）k越接近于1可以减少迭代次数
（2）为了避免太大的k而导致的误差序列的发散性，k应小于或等于1/P
（3）根据Box-Jenkins方法的基本知识，
，
而Windrow将其表述为：
四、对原始数列做标准化处理很重要，这样可加快迭代的收敛速度，并使取得的误差从平均意义上逐渐减小。
五、学会使用计算机来进行自适应过滤法的计算，这样可使自适应过滤法的应用变得简单易行。

『叁』 各位 有谁知道自适应过滤法的MATLAB的程序

（1）首先确定模型阶数P
（2）选择合适滤波参数k
（3）计算每残差e
（4）根据残差e及调整公式计算轮系数
（5）迭代直取合适系数！

『肆』 要求进行自适应过滤法分析

你好：
这可以用SPSS软件进行分析的！

『伍』 预测方法中自适应过滤法的一段C++程序，哪位大虾帮我看看，我这个程序没有错误，但是不能输入数据

gezhongshuju