提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

一、系统函数 二、序列线性时不变系统的频率响应 三、无限脉冲响应系统和有限脉冲响应系统

1、如何建立控制系统的微分方程？ 2、如何建立非线性控制系统的小信号模型？ 3、传递函数是如何定义的？它有什么性质？ 4、什么是控制系统的结构图？如何通过化 简结构图获得系统的传递函数？

物理系统的数学模型 非线性数学模型的线性化 拉氏变换及其反变换 典型环节及其传递函数 系统方框图和信号流图

• 第一节 无线通信系统的组成 • 第二节 无线通信系统中的信号与参数 • 第三节 无线通信射频接收机 • 第四节 无线通信射频发射机 • 第五节 系统噪声及效应 • 第六节 系统非线性及效应 • 第七节 接收机性能指标分析

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7.1 离散时间信号 7.2 离散时间系统的数学模型 7.3 常系数线性差分方程的求解 7.4 零输入响应与零状态响应 7.5 卷积

• §5.1 定义、存在性 • §5.2 性质 • §5.3 拉普拉斯逆变换 • §5.4 系统函数 • §5.5 线性定常系统频率响应 • §5.6 BIBO稳定性 • §5.7 全通系统/最小相移系统

• §5.1 定义、存在性 • §5.2 性质 • §5.3 拉普拉斯逆变换 • §5.4 系统函数 • §5.5 线性定常系统频率响应 • §5.6 BIBO稳定性 • §5.7 全通系统/最小相移系统

◼ 微分方程式的编写 ◼ 非线性数学模型线性化 ◼ 传递函数 ◼ 系统动态结构图 ◼ 系统传递函数和结构图的变换 ◼ 信号流图 ◼ 小结