ACMUBAR(p)模型的中值无偏估计

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

当残差服从均值为零的正态分布时，线性模型的响应变量y服从均值为β0+β1x的正态分布。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

中等起伏地形的电波传播损耗预测，算是通信工程里比较常见但又容易搞混的一块。这份 PPT 整理得还蛮清楚，尤其是对Am(f,d)的修正曲线图讲得比较直白，像天线高度hb=200m、hm=3m这些设定都直接给了，省事不少。 基准中值的解释也挺实在，直接告诉你是市区地形的参考点，免得你绕一圈还搞不清楚基准怎么来的。传播损耗跟距离、频率、天线高度关系大，这里面用图的方式呈现，理解起来比看一堆公式舒服多了。 你要是做GSM或5G相关的覆盖预测，这资源能帮你打个比较稳的基础。尤其适合配合一些经典模型来用，比如自由空间路径损耗、Okumura-Hata模型那类，结合一下就更清晰了。 如果你对电波传播模型不太

在估计学生t回归模型时，假设模型为 y = X*beta + eps，其中eps服从学生的t分布（0, sigma, nu），这里nu > 2。采用最大似然估计法来确定参数。

包含3个.m文件：第一个文件使用CIR模型模拟期限结构，第二和第三个文件进行模拟并估计模型的参数。结果展示了200次运行的均值和标准差，验证滤波器的性能。详细信息请参考http://www.bankofcanada.ca/en/res/wp/2001/wp01-15a.pdf和/或Ren-Raw Chen和Louis Scott的文章“期限结构的多因素Cox-Ingersoll-Ross模型：来自卡尔曼滤波器模型的估计和测试”（房地产金融与经济杂志27，第2期，2003年，143-172页）。欢迎提出建议或评论。

在R语言中，可以使用auto.arima()函数自动确定ARIMA模型的p、q、d参数值。该函数会根据数据自动选择最佳的参数组合。

Matlab代码中的中值滤波是一种简单而有效的图像处理技术，特别适合初学者使用。只需直接运行代码即可看到效果。中值滤波能够有效去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。