基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测



作者：陆振波，海军工程大学

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参考文献：

1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03

2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994



文件说明：

1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接运行此文件即可

2、original_train.m　　　　 训练函数

3、original_test.m　　 　　 测试函数

4、LorenzData.dll　　 　　 产生Lorenz离散序列

5、normalize_1.m　　 归一化

6、PhaSpaRecon.m　　　　 相空间重构

7、PhaSpa2VoltCoef.dll　　　　 构造 Volterra 自适应 FIR 滤波器的输入信号矢量 Un

8、TrainTestSample_2.m　　　　 将特征矩阵前 train_num 个为训练样本，其余为测试样本

9、FIR_NLMS.dll　　　　　　 NLMS自适应算法-based Volterra filters chaotic time series multi-step forecast Author : bo, the Navy Engineering from the University of peer welcome exchanges and cooperation, more and download articles please visit my personal web page e-mail : luzhenbo@sina.com WEBSITE : luzhenbo.88uu.com.cn References : 1, and Zhang Shu. the chaotic time series Volterra adaptive prediction. physics reported .2000.03 2, Scott C. Douglas, H.-Y. Teresa Meng, Normalized Data for LMS Adaptation Nonlinearities. IEEE Trans.Sign.Proc . Timing 1994 document : 1, original_MultiStepPred_main.m procedures master file directly run this document can be 2, 3 original_train.m training function, the function tests original_test.m 4, LorenzData.dll have Lorenz five discrete sequence, a normalize_1.m naturalization of six, PhaSpaRecon.m