1) smooth spectral envelope parameters
谱包络参数平滑
2) spectrum envelop parameter
谱包络参数
3) Smoothing parameter
平滑参数
1.
Based on the original smoothing model with quadratic exponent, a optimized exponential smoothing model with dynamic smoothing parameter, including the difference exponential smoothing model, is proposed by introducing dynamic parameters and using Fibonacci algorithm in order to produce and choose the smoothing parameter automatically without determining a smoothing initial value.
在原二次指数平滑模型的基础上 ,提出了一种带有动态平滑参数的指数平滑优化模型 ,包括差分 指数平滑模型 ;通过引入动态参数 ,建立了不需选取平滑初值的新模型 ;采用Fibonacci算法优选并自动生成平滑参数使模型得以优化 。
2.
This paper discusses the theory and application of the kernel regression method in the 1-D signal estimating,and compares the influence how the smoothing parameter h of Gaussian kernel function and the polynomial order N impact the estimation effect through experiments.
讨论了核回归方法在一维信号估计中的理论与应用,实验比较了高斯核函数的平滑参数h及多项式阶数N对估计效果的影响。
5) coefficient of exponential smoothing
平滑参数
1.
Due to the deficiencies of the exponential smoothing method that coefficient of exponential smoothing and initial values are chosen mainly relying on experiences.
针对指数平滑法在实际应用主要靠经验选取平滑参数和初值的不足,通过对传统预测模型的分析,提出了递推分割法来优选平滑参数以及初值选取模型化的思路,得到了比较优秀的平滑参数,获取了以预测的实际值n为划分依据的简便方法处理后的初值。
2.
After analyzing the traditional predict model, this paper has put forward a new method to expand the range of choosing of coefficient of exponential smoothing and to model the choosing of initial value.
实际应用指数平滑法时,由于主要靠经验选取平滑参数与初值,预测结果往往不合理。
6) Parameter of envelope
包络线参数
补充资料：参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor，稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“，ecKa，」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下，函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时，观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator)，它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型，即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
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参考词条