文件名称:时间序列分析VC源码

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  • 其它资源
  • 资源属性:
  • [Windows] [Visual C] [源码]
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  • 2008-10-13
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时间序列分析,分析序列是否是 白色噪声,分析相关性,可以进一步判断序列的相关和自相关-time series analysis, whether the sequence is white noise, correlation analysis, further sequence of judgment and autocorrelation
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压缩包 : 9927389时间序列分析vc源码.rar 列表
l\1.产生白噪声程序.doc
l\18.双线性变换.doc
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识.doc
l\2.产生M序列程序.doc
l\3.估计脉冲响应源程序.doc
l\3.估计脉冲响应源程序0.doc
l\4.一次完成最小二乘法程序.doc
l\5.递推最小二乘法程序.doc
l\6.遗忘因子法程序.doc
l\7.限定记忆法程序.doc
l\8.递推增广最小二乘法程序.doc
l\9.一次完成增广最小二乘算法.doc
l\11.一次完成广义最小二乘法程序.doc
l\12.辅助变量法程序.doc
l\13.MSLSⅠ.doc
l\13.多步最小二乘法程序MSLSⅠ.doc
l\13.多步最小二乘法程序MSLSⅢ.doc
l\14.依模型阶次递推用F检验判断阶次算法.doc
l\15.AIC法定阶的依阶次递推辨识法程序.doc
l\16.按FPE定阶的依阶次递推算法程序.doc
l\17.同时辨识模型阶次和参数算法.doc
l\10.广义最小二乘估计方法的递推算法.doc
l\l.rar
l\nljstate\NLJSTATE.cpp
l\nljstate\NLJSTATE.dsp
l\nljstate\NLJSTATE.dsw
l\nljstate\NLJSTATE.ncb
l\nljstate\NLJSTATE.plg
l\nljstate\NLJSTATE1.c
l\nljstate\NLJSTATE1.h
l\nljstate\ReadMe.txt
l\nljstate\StdAfx.cpp
l\nljstate\StdAfx.h
l\nljstate\rand.txt
l\nljstate\simu.txt
l\nljstate\simu2.txt
l\nljstate\NLJSTATE.opt
l\nljstate\Debug
l\nljstate
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.APS
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.clw
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.cpp
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.dsp
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.dsw
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.h
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.ncb
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.opt
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.plg
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AIC.rc
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AICDlg.cpp
l\9.一次完成增广最小二乘法\ELS_RO_AICDlg.h
l\9.一次完成增广最小二乘法\MSerials.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\ReadMe.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\Resource.h
l\9.一次完成增广最小二乘法\StaticGraph.cpp
l\9.一次完成增广最小二乘法\StaticGraph.h
l\9.一次完成增广最小二乘法\StdAfx.cpp
l\9.一次完成增广最小二乘法\StdAfx.h
l\9.一次完成增广最小二乘法\WhiteNoise2.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\ZZZ.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\e_CAR.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\e_CARMA.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\sita_模型一_CAR.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\sita_模型一_CARMA.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\sita_模型二_CAR.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\sita_模型二_CARMA.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\u.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\z.txt
l\9.一次完成增广最小二乘法\Debug
l\9.一次完成增广最小二乘法\res\ELS_RO_AIC.ico
l\9.一次完成增广最小二乘法\res\ELS_RO_AIC.rc2
l\9.一次完成增广最小二乘法\res
l\9.一次完成增广最小二乘法
l\8.递推增广最小二乘法\BRINV.C
l\8.递推增广最小二乘法\BRMUL.C
l\8.递推增广最小二乘法\Data1.txt
l\8.递推增广最小二乘法\Data2.txt
l\8.递推增广最小二乘法\Data3.txt
l\8.递推增广最小二乘法\ELS.C
l\8.递推增广最小二乘法\Els.dsp
l\8.递推增广最小二乘法\Els.dsw
l\8.递推增广最小二乘法\Els.ncb
l\8.递推增广最小二乘法\Els.opt
l\8.递推增广最小二乘法\Els.plg
l\8.递推增广最小二乘法\Debug
l\8.递推增广最小二乘法
l\7.限定记忆法\Gauss2.txt
l\7.限定记忆法\Lmy.cpp
l\7.限定记忆法\Lmy.dsp
l\7.限定记忆法\Lmy.dsw
l\7.限定记忆法\Lmy.ncb
l\7.限定记忆法\Lmy.opt
l\7.限定记忆法\Lmy.plg
l\7.限定记忆法\M序列.txt
l\7.限定记忆法\mdata.txt
l\7.限定记忆法\tdata.txt
l\7.限定记忆法\Debug
l\7.限定记忆法
l\6.遗忘因子法\BRMUL.C
l\6.遗忘因子法\M.TXT
l\6.遗忘因子法\YWLS.C
l\6.遗忘因子法\Ywls.dsp
l\6.遗忘因子法\Ywls.dsw
l\6.遗忘因子法\Ywls.ncb
l\6.遗忘因子法\Ywls.opt
l\6.遗忘因子法\Ywls.plg
l\6.遗忘因子法\whitenoise.txt
l\6.遗忘因子法\递推结果.txt
l\6.遗忘因子法\Debug
l\6.遗忘因子法
l\5.递推最小二乘法\BRINV.C
l\5.递推最小二乘法\BRMUL.C
l\5.递推最小二乘法\Data1.txt
l\5.递推最小二乘法\Data2.txt
l\5.递推最小二乘法\Data3.txt
l\5.递推最小二乘法\LSO.C
l\5.递推最小二乘法\Lso.dsp
l\5.递推最小二乘法\Lso.dsw
l\5.递推最小二乘法\Lso.ncb
l\5.递推最小二乘法\Lso.opt
l\5.递推最小二乘法\Lso.plg
l\5.递推最小二乘法\Debug
l\5.递推最小二乘法
l\4.一次完成最小二乘法\估计的参数g.txt
l\4.一次完成最小二乘法\真值.txt
l\4.一次完成最小二乘法\Ls.dsw
l\4.一次完成最小二乘法\BRINV.C
l\4.一次完成最小二乘法\BRMUL.C
l\4.一次完成最小二乘法\LS.C
l\4.一次完成最小二乘法\Ls.dsp
l\4.一次完成最小二乘法\Ls.opt
l\4.一次完成最小二乘法\Ls.plg
l\4.一次完成最小二乘法\M.TXT
l\4.一次完成最小二乘法\whitenoise.txt
l\4.一次完成最小二乘法\估计的参数.txt
l\4.一次完成最小二乘法\Ls.ncb
l\4.一次完成最小二乘法\Debug
l\4.一次完成最小二乘法
l\1.白噪声的产生\WHITE.CPP
l\1.白噪声的产生\WNoise.txt
l\1.白噪声的产生\White.dsp
l\1.白噪声的产生\White.dsw
l\1.白噪声的产生\White.ncb
l\1.白噪声的产生\White.opt
l\1.白噪声的产生\White.plg
l\1.白噪声的产生\Debug
l\1.白噪声的产生
l\2.PRBS的产生\PRBS.CPP
l\2.PRBS的产生\PRBS.txt
l\2.PRBS的产生\Prbs.dsp
l\2.PRBS的产生\Prbs.dsw
l\2.PRBS的产生\Prbs.ncb
l\2.PRBS的产生\Prbs.opt
l\2.PRBS的产生\Prbs.plg
l\2.PRBS的产生\Debug
l\2.PRBS的产生
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.dsp
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.dsw
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.opt
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.ncb
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.cpp
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\NLJSTATE.plg
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\rand.txt
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\simu.txt
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识\Debug
l\19.NLJ优化算法用于系统辨识
l\18.双线性变换\result1.txt
l\18.双线性变换\双线性变换.C
l\18.双线性变换\双线性变换.dsp
l\18.双线性变换\双线性变换.dsw
l\18.双线性变换\双线性变换.ncb
l\18.双线性变换\双线性变换.opt
l\18.双线性变换\双线性变换1.C
l\18.双线性变换\双线性变换1.dsp
l\18.双线性变换\双线性变换1.dsw
l\18.双线性变换\双线性变换1.ncb
l\18.双线性变换\双线性变换1.opt
l\18.双线性变换\双线性变换1.plg
l\18.双线性变换\双线性变换.plg
l\18.双线性变换\Debug
l\18.双线性变换
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.APS
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.CLW
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.CPP
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.DSP
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.DSW
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.H
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.NCB
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.PLG
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.RC
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\AIC1.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\AICDlg.cpp
l\17.同时辨识阶次和参数法\AICDlg.h
l\17.同时辨识阶次和参数法\E.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\E_AIC.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\E_F.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\MSerials.txt
l\17.同时辨识阶次和参数法\ReadMe.txt
l\17.同时辨识阶次和参数法\Resource.h
l\17.同时辨识阶次和参数法\SITA.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\SITA_AIC.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\SITA_F.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\StaticGraph.cpp
l\17.同时辨识阶次和参数法\StaticGraph.h
l\17.同时辨识阶次和参数法\StdAfx.cpp
l\17.同时辨识阶次和参数法\StdAfx.h
l\17.同时辨识阶次和参数法\T_F.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\U.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\U_AIC.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\U_F.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\WhiteNoise2.txt
l\17.同时辨识阶次和参数法\Z.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\Z_AIC.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\Z_F.TXT
l\17.同时辨识阶次和参数法\Aic.opt
l\17.同时辨识阶次和参数法\Debug
l\17.同时辨识阶次和参数法\RES\AIC.ICO
l\17.同时辨识阶次和参数法\RES\AIC.RC2
l\17.同时辨识阶次和参数法\RES\Thumbs.db
l\17.同时辨识阶次和参数法\RES
l\17.同时辨识阶次和参数法
l\16.估计模型阶次的FPE法\FPE.CPP
l\16.估计模型阶次的FPE法\Fpe.dsp
l\16.估计模型阶次的FPE法\Fpe.dsw
l\16.估计模型阶次的FPE法\Fpe.ncb
l\16.估计模型阶次的FPE法\Fpe.opt
l\16.估计模型阶次的FPE法\Fpe.plg
l\16.估计模型阶次的FPE法\Gauss.txt
l\16.估计模型阶次的FPE法\M序列.txt
l\16.估计模型阶次的FPE法\data.txt
l\16.估计模型阶次的FPE法\Debug
l\16.估计模型阶次的FPE法
l\15.估计模型阶次的AIC法\AIC.CPP
l\15.估计模型阶次的AIC法\Aic.dsp
l\15.估计模型阶次的AIC法\Aic.dsw
l\15.估计模型阶次的AIC法\Aic.ncb
l\15.估计模型阶次的AIC法\Aic.opt
l\15.估计模型阶次的AIC法\Aic.plg
l\15.估计模型阶次的AIC法\DATA.TXT
l\15.估计模型阶次的AIC法\Gauss.txt
l\15.估计模型阶次的AIC法\M.TXT
l\15.估计模型阶次的AIC法\Debug
l\15.估计模型阶次的AIC法
l\14.估计模型阶次的F检验法\BRINV.C
l\14.估计模型阶次的F检验法\BRMUL.C
l\14.估计模型阶次的F检验法\GUJIZHI.TXT
l\14.估计模型阶次的F检验法\MXULIE1.TXT
l\14.估计模型阶次的F检验法\RESULT.TXT
l\14.估计模型阶次的F检验法\baizaosheng1.txt
l\14.估计模型阶次的F检验法\shuchu.txt
l\14.估计模型阶次的F检验法\z.txt
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.c
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.dsp
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.dsw
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.ncb
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.opt
l\14.估计模型阶次的F检验法\模型阶次递推.plg
l\14.估计模型阶次的F检验法\Debug
l\14.估计模型阶次的F检验法
l\13.多步最小二乘法\BRMUL.C
l\13.多步最小二乘法\GAUSS.TXT
l\13.多步最小二乘法\H1.TXT
l\13.多步最小二乘法\IV.C
l\13.多步最小二乘法\M.TXT
l\13.多步最小二乘法\MSLS6.C
l\13.多步最小二乘法\MSLS6.TXT
l\13.多步最小二乘法\MSLS8.C
l\13.多步最小二乘法\Msls6.dsp
l\13.多步最小二乘法\Msls6.dsw
l\13.多步最小二乘法\Msls6.ncb
l\13.多步最小二乘法\Msls6.opt
l\13.多步最小二乘法\Msls6.plg
l\13.多步最小二乘法\Msls8.dsp
l\13.多步最小二乘法\Msls8.dsw
l\13.多步最小二乘法\Msls8.ncb
l\13.多步最小二乘法\Msls8.opt
l\13.多步最小二乘法\Msls8.plg
l\13.多步最小二乘法\WNOISE1.TXT
l\13.多步最小二乘法\WNOISE2.TXT
l\13.多步最小二乘法\YRINV.C
l\13.多步最小二乘法\h2.txt
l\13.多步最小二乘法\msls8.txt
l\13.多步最小二乘法\Debug
l\13.多步最小二乘法
l\12.辅助变量法\BRINV.C
l\12.辅助变量法\BRMUL.C
l\12.辅助变量法\BRMUL.H
l\12.辅助变量法\IV.txt
l\12.辅助变量法\M.TXT
l\12.辅助变量法\WNOISE.TXT
l\12.辅助变量法\result.txt
l\12.辅助变量法\辅助变量法.c
l\12.辅助变量法\辅助变量法.dsp
l\12.辅助变量法\辅助变量法.dsw
l\12.辅助变量法\辅助变量法.ncb
l\12.辅助变量法\辅助变量法.opt
l\12.辅助变量法\辅助变量法.plg
l\12.辅助变量法\Debug
l\12.辅助变量法
l\11.一次完成广义最小二乘法\BRINV.C
l\11.一次完成广义最小二乘法\BRMUL.C
l\11.一次完成广义最小二乘法\GLS.C
l\11.一次完成广义最小二乘法\GLS.NCB
l\11.一次完成广义最小二乘法\Gls.dsp
l\11.一次完成广义最小二乘法\Gls.dsw
l\11.一次完成广义最小二乘法\Gls.opt
l\11.一次完成广义最小二乘法\Gls.plg
l\11.一次完成广义最小二乘法\M.TXT
l\11.一次完成广义最小二乘法\reslult.txt
l\11.一次完成广义最小二乘法\whitenoise.txt
l\11.一次完成广义最小二乘法\Debug
l\11.一次完成广义最小二乘法
l\10.递推广义最小二乘法\GLS.CPP
l\10.递推广义最小二乘法\Gauss.txt
l\10.递推广义最小二乘法\Gls.dsp
l\10.递推广义最小二乘法\Gls.dsw
l\10.递推广义最小二乘法\Gls.ncb
l\10.递推广义最小二乘法\Gls.opt
l\10.递推广义最小二乘法\Gls.plg
l\10.递推广义最小二乘法\PRBS.TXT
l\10.递推广义最小二乘法\mdata.txt
l\10.递推广义最小二乘法\mdata1.txt
l\10.递推广义最小二乘法\mdata2.txt
l\10.递推广义最小二乘法\mdata3.txt
l\10.递推广义最小二乘法\mdata4.txt
l\10.递推广义最小二乘法\Debug
l\10.递推广义最小二乘法
l\3.脉冲响应的估计\BRINV.C
l\3.脉冲响应的估计\BRMUL.C
l\3.脉冲响应的估计\Data1.txt
l\3.脉冲响应的估计\Data2.txt
l\3.脉冲响应的估计\Data3.txt
l\3.脉冲响应的估计\LS.C
l\3.脉冲响应的估计\Ls.dsp
l\3.脉冲响应的估计\Ls.dsw
l\3.脉冲响应的估计\Ls.ncb
l\3.脉冲响应的估计\Ls.opt
l\3.脉冲响应的估计\Ls.plg
l\3.脉冲响应的估计\Debug
l\3.脉冲响应的估计
l

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