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序列分析 获取周期 fft,周期矩形序列的频谱分析

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数的谱序列 分析获取序列 周期？时间的基本原理是什么序列分析Time序列分析1、Time序列(Time分析)Time序列考虑因素Time序列根据观察时间的不同 ， time 序列中的时间可以是年、季度、月或其他任何时间形式 。

1、分辨率取决于FFT 周期的倒数?请问有具体公式或者解释吗?FFT 周期指的是...这里的FFT应该是离散傅里叶变换，FFT 周期是采样数n .因为在DFT定义中，x(n) 序列有n个点，蕴涵被认为是周期有n 序列 。根据离散傅里叶变换的定义，即离散傅里叶变换可以看作是在圆周上n个点(0~2pi)的连续傅里叶变换采样 。n越大，X(K)的包络越接近x (e jw)，样本之间也越接近 。

2、离散时间 序列的几种频谱 分析方法的MATLAB实现摘要:在MATLAB中 ， 利用傅里叶变换、自相关函数法和最大熵估计法，对一组离散时间序列 is谱分析作出了相应的谱图，并进行了比较 。关键词:离散时间序列 ， MATLAB，傅立叶变换，自相关函数法，最大熵估计(MESE) 1 。概述:利用傅里叶变换、自相关函数法和最大熵估计法对离散数据进行谱分析并找出数据的相关特征，比较几种方法的特点 。
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3、如何用SPSS进行时间 序列 分析?1 。创建工作文件，创建和编辑数据 。结果如下图所示 。2.在命令行中输入lsycx，然后按Enter键 。3.弹出方程式窗口，如图所示 。通过观察t统计量和可决定系数可知 ， 模型通过了经济显著性的检验，查表与X的t统计量的比较表明t检验值显著 。模型可以解释Y高达99.3% 。4.将样本期间从1978年扩展到2003年，再从1978年扩展到2004年:单击工作文件窗口中的过程>结构 。

4、16种常用的数据 分析方法-时间 序列 分析time序列(time series)是将系统中一个变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成一个数值-1，表示研究对象在一定时期内的变化过程，找出和分析事物的变化特征 。它是系统中的一个变量受到各种其他因素影响的总结果 。研究时间序列主要目的是根据已有的时间序列数据进行预测，预测未来的变化 。时间序列预测键:确定现有时间的变化模式序列并假设这种模式会延续到未来 。

时间序列考虑因素时间-1 分析根据其历史发展阶段和使用的统计方法分析方法可分为传统时间-1。根据观察时间的不同，time 序列中的时间可以是年、季度、月或其他任何时间形式 。时间为序列 分析时需要考虑的主要因素有:l长期趋势时间序列可能相当稳定，或者随着时间的推移表现出一定的趋势 。

5、时间 序列 分析时间 序列 分析的基本原理是什么1 ， time序列分析(时间序列分析)是指把原来的销售分成四部分来看趋势 ， 周期，期间和不稳定因素，然后综合这些因素做出一个销售预测 。强调通过对某一区域进行一定时间的连续遥感观测，提取影像的相关特征 ， 其变化过程和发展尺度为分析 。当然，首先需要根据探测对象的时相变化特征来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据 。

3.基本原则:第一，承认事物发展的连续性 。利用过去的数据，可以推断出事物的发展趋势 。二是考虑事物发展的随机性 。任何事物的发展都有可能受到偶然因素的影响，所以要用统计学分析中的加权平均法来处理历史数据 。4.基本思想:根据系统有限的运行记录(观测数据) ， 建立能够准确反映序列中所包含的动态依赖关系的数学模型，从而预测系统的未来 。

6、数字 序列的谱 分析得到 序列的 周期的matlab代码?是周期得到一组离散的数据，然后根据这些值找到这组数据吗？如果是这样 ， 可以考虑找出所有等于这个数列第一个数的点 ， 求出前两点的距离作为初始周期 。检查是否满足周期5的初始值 。如果满足 ， 则返回该值 。如果不满足，重复步骤2次，直到满足5个等份的所有6个点 。回到决赛周期t 。
7、 fft窄带高分辨率算法窄带高分辨率算法是指通过分析和处理窄频信号，能够对目标物体进行精确探测和定位，并获得更高分辨率测量结果的算法 。通常窄带高分辨算法是在传统技术的基础上，加入信号处理技术，利用多普勒和调频技术提高回波信号的信噪比 ， 此外，可以使用快速傅立叶变换、拉普拉斯变换和其他类似的技术来提取特征信息，以提高回波信号的分辨率 。

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