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实验五脑电的自回归(AR)模型.ppt
* 生物医学工程学院 生物建模仿真课程 脑电的自回归（AR）模型是基于实验数据建模的一类典型模型; 基于实验数据的建模包含三个关键要素： 实验数据：脑电数据（正常人或患者） 选定模型类型与模型参数：AR模型及其参数 模型参数的估计：最小均方误差准则 P阶AR模型的差分方程表示： 输入u(n)：方差为σ2的白噪声序列 输出x(n)：随机信号数据 参数： p个参数{ak}， （k=1,2,…p） 模型的含义： n时刻随机信号x(n)是由它的k次过去值x(n-k)与n时刻输入值 u(n)的线性组合 AR模型 最终预测误差准则(FPE): Akaike信息准则(AIC): N为数据xN(n)的长度，当阶次k由1增加时，FPE(k)和AIC(k)将在某一个k处取得极小值，将此时的k定为最合适的阶次p AR模型阶次的选择 函数 [a,e] = aryule(x,p) [a,e] = arburg(x,p) [a,e] = arcov(x,p) 其中，a为AR模型的参数矩阵；e为白噪声的方差； x为已知数据，p为AR模型的阶数
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