在做一个指南针的程序时，发现数据抖动的很厉害。去和芯片厂商的咨询，被告知是sensor安放的位置的问题，当前的原始数据和哪吒的风火轮一样，极为不规则，像火苗到处乱窜，只有改板子才能解决。反复试验发现：sensor上方的电池和周围的flash，memory，cpu，speaker等影响太大导致数据不稳定。已经快到客户量产的期限了，改板子已经不可能了，只能从软件上作弥补，如果不能修正，项目被delay
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2023-10-31 16:29:32
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文章目录01 - 一阶滞后滤波算法简介02 - 硬件低通滤波器03 - 稳定滤波的原理04 - 实际应用与变形05 - 滤波效果展示06 - 高性能的表现07 - 总结 越有魅力的事物，往往存在一种“反差”，即其存在两个相互关联的特性，但是各自表现得十分不同————小白 一阶滞后滤波又称作RC低通滤波、一阶滤波、一阶惯性滤波、一阶低通滤波等，下文统一称为一阶滞后滤波。01 - 一阶滞后滤波算法
1. 一阶滤波算法的原理 一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为： Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1) 
PID调节器： 在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。（摘自百度）视频讲解：添加链接描述1 比例调
# Python一阶滞后差分
在时间序列分析中，滞后差分是一种常用的技术，用于将非平稳时间序列转变为平稳时间序列。一阶滞后差分是指对时间序列中的每个元素，将其与前一个元素相减得到的差值。
在Python中，可以使用pandas库中的`shift()`函数来实现一阶滞后差分。下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Python进行一阶滞后差分。
```python
import pandas
最近复习了一下大学时的信号系统，感觉有了新的体会，故而记下笔记。大部分系统可以用线性常微分方程建模，即其中是系统输入，是系统输出。通过拉氏变换，可以整理得到有理化系统传递函数，即通常有理化系统传递函数可以拆分为多个一阶系统传递函数、二阶系统传递函数的组合，因此研究一阶系统传递函数和二阶系统传递函数很有意义。一阶系统传递函数的单位冲击响应为，因此为了使系统稳定，那么使单位冲激响应是衰减函数(绝对可积
气温对健康影响的滞后性已得到公认。传统的GLM 与 GAM 模型在分析空气污染与健康效应之间的关系时，只考虑到当天气温的影响，没有考虑其他滞后时间气温的混杂作用. 上一章我们使用广义线性模型( generalized linear models，GLM)与广义相加模型(generalized additive model，GAM)对空气污染与死亡率进行了分析，今天我们继续使用分时滞后模型时间序列分
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2023-09-10 16:10:12
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动态面板理论动态面板是啥呢？没有太神秘，只要面板模型的解释变量包含了被解释变量的滞后值就是动态面板。 当前的行为取决于前期的行为，举个例子，通俗说：你今天减肥的原因是因为你昨天吃的太多。 动态面板会导致估计不一致： 例如：固定效应模型 截图差分GMM考虑以下方程： 做一阶差分以消除个体效应
R时间序列分析 为什么定阶数,如何定,如何判断
R时间序列分析工具
xts包 xts(x=NUll,order.by=index(x),…) coredata() xts数据子集
OHLC数据格式
quantmod包
TTR包
自回归模型(AR) 跟以前时刻有关和当前随
arima(x,order=c(p,d,q),method=c("ML","CSS"),include.mean)其中: x—带估计序列； Order—指定模型阶数；其中，P为自回归阶数；d为差分阶数，若为平稳序列，则不需要差分即d=0；q为移动平均阶数。 method—估计方法。method =CSS-ML，系统默认的是条件最小二乘估计和极大似然估计的混合方法；method =ML，极大似然估计
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2023-08-28 18:25:19
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如何使用R语言计算一阶滞后项
引言：
在实际问题中，我们经常需要用到时间序列数据进行分析和预测。一种常见的方法是使用滞后项来捕捉数据的时间依赖性。本文将介绍如何使用R语言计算一阶滞后项，并通过一个示例来解决一个实际问题。
本文结构如下：
1. 什么是滞后项？
2. 如何使用R语言计算一阶滞后项？
3. 示例：使用一阶滞后项预测股票价格
4. 结论
什么是滞后项？
滞后项是指在时间序列数据中，
该文主要介绍滞后差分和diff()函数。 首先解释滞后差分。 滞后差分：滞后项一般是指该变量的前一期的值，而差分则是当期值与前一期的值之差（一阶）。 例如：存在向量C（x1,x2,x3,x4,x5）,若为一阶（滞后一阶是前一期的值），滞后差则是当前项与前一项的差，如：x2-x1,x3-x2。&
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2023-07-06 20:40:58
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#时间序列
#自回归模型
set.seed(0)
x
for(t in 2:1000) x[t]
tsx
head(tsx);head(tsx,20) #查看数据集前6个或者自定义个数
plot(tsx) # 生成可视化图形
#sample(1:2,replace = TRUE,500) #随机生成500个1,2
a
#自相关系数为0.9879 ，这是一个非常强的自相关性，所以上述的数列符合自相关
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2023-06-21 10:09:29
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本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程，在此对李东风先生的无私分享表示感谢。对平稳列， 已知自协方差列时用Levinson递推计算逐个一步预报系数(Y-W系数)和一步预测误差方差。 输入gams[1:n] 为γk,k=0,1,...,n-1。 输出是对Y1,Y2,...,Yn做滚动向前一步预报所需的系数和均方误差。 结果中元素coef
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2023-06-21 10:09:49
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rm(list = ls())
#首先读取数据
data1<-read.csv("原始数据.csv",header=T,stringsAsFactors=F)#读入数据 #如果是xlsx格式数据可以调用xlsx包，读取方法如下
#library(xlsxjars)
#library(rJava)
#library(xlsx)
#data1<-read.xlsx("原始数据.x
原创
2016-11-18 17:34:43
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# 一阶微分在Python中的应用
一阶微分在数学中是指函数在某一点附近的变化率，通常用导数来表示。在Python中，我们可以使用数值计算库来进行一阶微分的计算，这在许多领域中都有广泛的应用，比如机器学习、优化算法等。
## 什么是一阶微分?
一阶微分是指函数在某一点处的斜率或变化率。对于一个函数 $f(x)$，它在点 $x_0$ 处的一阶微分可以用导数 $f'(x_0)$ 来表示，表示函数
=。=
函数极限设函数 \(f(x)\) 在点 \(x_0\) 的某一去心邻域内有定义，如果存在常数 \(A\) ，对于任意给定的正数 \(\varepsilon\)（无论它多么小），总存在正数 \(\delta\)，使得对于 \(0<|x-x_0|<\delta\)，均有 \(f(x)-A<\varepsilon\)，那么常数 \(A
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2023-08-02 20:28:32
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文章（一） 一阶惯性环节采用后置反馈的方式可以实现较精确的系统跟踪性能。上述系统的传递函数为因此启动性能良好，另，一阶惯性环节无超调量，因此可通过修改反馈参数实现最优的跟踪性能。因此在针对温度等变化较小的物理量方面的控制上是较占优势的，但精确跟踪也就意味着出现高频干扰、低频干扰、白噪声时，传感器也会精确地将这些干扰输出。这对一些容易受到干扰的系统是极为不利的。如下图为加入高频正弦信号后上
ARCH模型的基本思想 ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。 由于需要使用到条件方差，我们这里不采用恩格尔的比较严谨的复杂的数学表达式，而是采取下面的表达方式，以便于我们把握模型的
目录： 一、一阶滞后滤波算法 1. 一阶滤波算法的原理 2. 一阶滤波算法的程序（适用于单个采样） 3. 一阶滤波算法的不足 1）关于灵敏度和平稳度的矛盾 2）关于小数舍弃带来的误差 二、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 三、中位值滤波法 四、算术平均滤波法 五、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 六、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 七、限幅平均滤波法 八、
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2023-08-23 20:49:19
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