首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

p=9384 ---- 目录 模型与数据 估算值 预测误差脉冲响应 识别问题 正交脉冲响应 结构脉冲反应 广义脉冲响应 参考文献 ---- 脉冲响应分析是采用向量自回归模型的计量经济学分析中的重要一步。...线性VAR模型的每个脉冲响应函数的出发点都是其移动平均值(MA)表示,这也是预测误差脉冲响应(FEIR)函数。 在R 中,程序包可用于获取预测误差脉冲响应。...识别这些因果关系是任何VAR分析的主要挑战之一。 正交脉冲响应 识别VAR模型的冲击的常用方法是使用正交脉冲响应(OIR)。...因此,OIR的结果可能对变量的顺序很敏感,建议用不同的顺序估计上述VAR模型,以查看所产生的OIR受此影响的程度。 结构脉冲反应 在VAR模型的估计过程中,结构脉冲响应(SIR)已经考虑了识别问题。...广义脉冲响应 正交和结构响应都可以通过找到变量的正确顺序或通过识别估计的结构参数来约束。Koop等(1998)提出了一种不同类型的响应函数,即所谓的广义脉冲响应(GIR)。

2.4K00

R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析|附代码数据

这篇文章介绍了VAR文献中常用的脉冲响应函数的概念和解释。 模型与数据 为了说明脉冲响应函数的概念,使用了Lütkepohl(2007)的示例。可以从教科书的网站上下载所需的数据集。...线性VAR模型的每个脉冲响应函数的出发点都是其移动平均值(MA)表示,这也是预测误差脉冲响应(FEIR)函数。 在R 中,程序包可用于获取预测误差脉冲响应。...识别这些因果关系是任何VAR分析的主要挑战之一。 正交脉冲响应 识别VAR模型的冲击的常用方法是使用正交脉冲响应(OIR)。...因此,OIR的结果可能对变量的顺序很敏感,建议用不同的顺序估计上述VAR模型,以查看所产生的OIR受此影响的程度。 结构脉冲反应 在VAR模型的估计过程中,结构脉冲响应(SIR)已经考虑了识别问题。...广义脉冲响应 正交和结构响应都可以通过找到变量的正确顺序或通过识别估计的结构参数来约束。Koop等(1998)提出了一种不同类型的响应函数,即所谓的广义脉冲响应(GIR)。

59510
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    以不同的思考侧重介绍卷积神经网络

    所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。...有没有什么方法可以将中间所学到的规律也运用在其他的位置? 换句话说,也就是让不同位置用相同的权重。 卷积神经网络做画面识别 卷积神经网络就是让权重在不同位置共享的神经网络。...卷积层也会根据需要去探测特定的概念。 可以从下面这张图中感受到不同数值的filters所卷积过后的Feature Map可以探测边缘,棱角,模糊,突出等概念。 ?...将不同filters所卷积得到的Feature Maps按顺序堆叠后,就得到了一个卷积层的最终输出。 ? 卷积层的输入是长方体,输出也是长方体。...三、尺寸不变性 与平移不变性不同,最初的卷积网络并没有明确照顾尺寸不变性这一特点。 我们知道filter的size是事先选择的,而不同的尺寸所寻找的形状(概念)范围不同。

    2K40

    OFDM通信连路仿真学习

    要求不同:加在时域的训练序列要求有较强自相关性和弱互相关性。加在频域的导频序列无此要求。...上采样是将信号的采样率提高,即在信号中插入更多的零值样本,以增加信号的频带范围。上采样的倍数为 fs/B_jidai,其中 fs 为数字系统的采样率,B_jidai 为基带带宽。...第 84 行使用 conv 函数对上采样后的信号 data_upsam 和滤波器的脉冲响应 sendfir 进行卷积运算。卷积运算的结果是将信号通过滤波器,得到经过滤波的信号。'...首先,通过卷积运算将接收到的信号与发送端的滤波器的脉冲响应进行反脉冲成型,恢复出发送信号的波形。然后,通过采样操作从反脉冲成型后的信号中提取出每个采样点的样本,以便后续的信号解调和处理。...提取后的样本保存在 rx_data2 变量中。 第 107 行使用 conv 函数将接收到的信号 rx_channel 与发送端的滤波器的脉冲响应 sendfir 进行卷积运算。

    55710

    【数字信号处理】线性时不变系统 LTI “ 输入 “ 与 “ 输出 “ 之间的关系 ( LTI 系统单位脉冲响应 | 卷积 | 卷积推导过程 )

    文章目录 一、LTI 系统单位脉冲响应 二、卷积 一、LTI 系统单位脉冲响应 ---- 线性时不变系统 , 简称 " LTI " , 英文全称 Linear time-invariant ; 系统的...离散系统 " 中 , 当系统输入为 \delta(n) 时 , 系统的 " 零状态响应 " 是 h(n) , 零状态是 y(-1) = 0 ; 定义了系统的 " 单位脉冲响应 " 之后 ,...系统的 " 输入 " 和 " 输出 " 之间 , 存在着 " 卷积 " 关系 ; 二、卷积 ---- 对于 线性时不变系统 ( LTI - Linear time-invariant ) 来说 , 假设...= x(n) * h(n) 线性时不变系统 ( LTI - Linear time-invariant ) 的 " 输出序列 " 等于 " 输入序列 " 与 " 系统单位脉冲响应 " 的 线性卷积 ;..." 系统的性质 , 系统特性不随着时间变化而变化 ) 当该系统 T 的输入为 \delta(n-m) 时 , 输出为 h(n-m) ; ( 根据 " 时不变 " 系统的性质 , 系统特性不随着时间变化而变化

    1.4K10

    【综述】神经网络中不同种类的卷积层

    在图像处理中,卷积滤波器的选择范围非常广,每种类型的滤波器(比如Sobel算子、Canny算子等)都有助于从输入图像中提取不同的方面或者特征,比如水平、垂直、边缘或对角线等特征。...而在CNN中,不同的特征是通过卷积在训练过程中自动学习得到的filter的权重得到的。卷积具有权重共享和平移不变性的优点。 下图是一个单filter的卷积的示意图: ?...由于卷积被分为几个不同的组,每个组的计算就可以分配给不同的GPU核心来进行计算。这种结构的设计更符合GPU并行计算的要求,这也能解释为何ResNeXt在GPU上效率要高于Inception模块。...从上图中,(a)代表的是组卷积,所有输出只和一部分输入有关(b)代表的是Channel Shuffle组合的方式,不同的组内部进行了重排,都是用到了输入的一部分(c)代表的是一种与(b)等价的实现方式。...所以如何同时处理好不同大小物体之间的关系是使用空洞卷积的关键。 9.

    1.2K10

    经典重温:FAIR提出SlowFast,用双分支非对称网络处理不同采样率的视频!代码开源!

    本文分享论文『SlowFast Networks for Video Recognition』,FAIR提出《SlowFast》,用双分支非对称网络处理不同采样率的视频!代码已开源!...同时,由于较低的时间采样率,Slow pathway可以更多地集中在空间域和语义上。通过以不同的时间采样率处理原始视频,本文的方法允许这两条路径在视频建模方面拥有自己的专业知识。...它明确表示这两个路径以不同的时间速度工作,从而驱动了两个子网实例化这两个路径的专业知识。...Time-strided convolution :使用一个输出通道为2βC,步长为α,大小为的卷积核执行3D卷积。 03 实验 3.1....作者将网络分成了两个分支,slow path的采样率较低,网络也较大,可以捕获更加丰富的特征,fast path的采样率更高,网络较小,因此可以较少高采样率带来的高计算量。

    1.2K10

    一文带你认识深度学习中不同类型的卷积

    这篇文章将简要地概述一下不同类型的卷积以及它们的好处是什么。为了简单起见,本文只关注于二维的卷积。 卷积 首先,我们需要就定义一个卷积层的几个参数达成一致。...卷积核大小(Kernel Size):卷积核的大小定义了卷积的视图范围。二维的常见选择大小是3,即3×3像素。 卷积核的步长(Stride):Stride定义了内核的步长。...这个二维卷积使用的是大小为3的卷积核,步长为1并且被填充 扩张的(Dilated)卷积 又名带洞的(atrous)卷积,扩张的卷积引入了另一个被称为扩张率(dilation rate)的卷积层。...一个转置的卷积在某种程度上是相似的,因为它产生的相同的空间分辨率是一个假设的反卷积层。然而,在值上执行的实际数学操作是不同的。...这就是一个反卷积过程。 卷积核大小为3×3、步长为2并且无边界填充的二维卷积 一个转置的卷积并不会这样做。唯一的共同点是,它保证输出将是一个5×5的图像,同时仍然执行正常的卷积运算。

    1.5K90

    信号与系统漫谈-基础回顾

    线性系统的输出由系统的输入与它的脉冲响应的卷积给出。 图解积分和-手撕纸片版 文章起错了名字,我说怎么没人看。 卷积 一次能量进来以后,以衰减的形式影响到所有的输出。...落实到线性时不变系统,输入输出关系可以用卷积来表示,或者说输入输出关系受卷积的约束,而单位脉冲响应作为一种特殊的输入输出关系,可以用来完全表征LTI系统特性。...我们应该很容易想到的方法是: 求出系统的单位脉冲响应 利用卷积计算LTI系统的响应 在特定的时空中研究具体的系统,如果时空是静止的,这个世界将很难想象,所以,系统的状态通常都是时空的函数,即随着时间、空间而变化...卷积的交换律表明,在计算卷积时,我们可以选择其中一种(当然是哪种便于计算选哪种咯),但结果总是相同的。...最重要的东西在这里! 这里补充一点知识: 离散正弦信号增加了一个要素:就是采样周期或采样率。 采样信号的周期为Ts,Ts表示两个采用点的时间间隔。 正弦信号的周期为T=2πf。

    9310

    从AlexNet到残差网络,理解卷积神经网络的不同架构

    我们曾经仅花费 6 周时间就用 ConvNet 为一家公司输出了更好的结果,而如果使用传统的计算机视觉网络则需要将近一年。 这种方法的另一个问题是它与人类学习识别物体的方式完全不同。...这是深度学习背后的哲学,不存在内置硬编码特征提取器。它将提取和分类模块整合进一个系统,它通过辨别不同图像的表征进行提取,根据监督数据进行分类。...ImageNet 项目仍在进行中,目前有来自 21841 个不同类别的 14,197,122 张图像。...Dropout 背后的原理与模型集成类似。由于 Dropout 层的作用,关闭的不同神经元集呈现一种不同的架构,并行训练所有这些不同架构,赋予每个子集权重,权重的总和为 1。...如前所述,卷积层中仅有少数神经元是有效的,因此特定卷积核大小的卷积滤波器数或者宽度将保持小值。并且,它还使用了不同大小的卷积核来捕捉不同规模的细节特征(5x5、3x3、1x1)。

    95970

    【数字信号处理】卷积编程实现 ( Matlab 卷积和多项式乘法 conv 函数 | 使用 matlab 代码求卷积并绘图 )

    如果 u 和 v 是多项式系数的向量,对其卷积与将这两个多项式相乘等效。 w = conv(u,v) // 返回如 shape 指定的卷积的分段。...// 例如,conv(u,v,'same') 仅返回与 u 等大小的卷积的中心部分, // 而 conv(u,v,'valid') 仅返回计算的没有补零边缘的卷积部分。...w = conv(u,v,shape) u 是 " 输入序列 " , v 是 " 单位脉冲响应 " ; 二、使用 matlab 代码求卷积并绘图 ---- 求下面的 " 线性时不变系统 " 的 输出序列...); %求卷积 , 线性时不变系统的输出序列就是 输入序列 与 单位脉冲响应 之间的卷积 y=conv(h,x); %建立幕布 figure; %绘制 "输入序列" 图像 plot(x); %建立幕布...figure; %绘制 "单位脉冲响应" 图像 plot(h); %建立幕布 figure; %绘制 y 函数的值 , 也就是卷积计算结果 plot(y); % 打开网格 grid on; 输入序列

    2.3K20

    卷积神经网络学习路线(三)| 盘点不同类型的池化层、1*1卷积的作用和卷积核是否一定越大越好?

    前言 这是卷积神经网络学习路线的第三篇,这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。...池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling),一般是用在卷积层之后,通过池化来降低卷积层输出特征图的维度,有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。...这个能力是因为在一个图像区域有用的特征很有可能在另一个区域同样有用。因此,为了描述一个大分辨率的图像特征,一个直观的方法就是对大分辨率图像中的不同位置的特征进行聚合统计。...对不同输出尺度采用不同的滑窗大小和步长以确保输出尺度相同 image.png ,同时用如金字塔式叠加的多种池化尺度组合,以提取更加丰富的图像特征。...因此,我们可以认为在NLP领域大卷积是好于小卷积核的。 总结一下,卷积核是否越大越好呢?这个要具体问题具体分析,在不同的领域大卷积核和小卷积核分别能取得不错的效果。

    1.4K30

    【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入

    为什么resnet的输入是一定的? 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性?...(2)当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处,缩放将导致图像变形 (3)如果使用滑动窗口法去寻找目标对象,这种操作是昂贵的 如何修改resnet使其适应不同大小的输入?...(1)自定义一个自己网络类,但是需要继承models.ResNet (2)将自适应平均池化替换成普通的平均池化 (3)将全连接层替换成卷积层 相关代码: import torch import torch.nn...Instead, we forward pass through the last conv layer x = self.last_conv(x) return x 需要注意的是我们将全连接层的参数拷贝到自己定义的卷积层中去了...而且目标对象骆驼是位于图像的右下角的。 我们就以这张图片看一下是怎么使用的。

    3.6K21

    深度 | 从AlexNet到残差网络,理解卷积神经网络的不同架构

    我们曾经仅花费 6 周时间就用 ConvNet 为一家公司输出了更好的结果,而如果使用传统的计算机视觉网络则需要将近一年。 这种方法的另一个问题是它与人类学习识别物体的方式完全不同。...这是深度学习背后的哲学,不存在内置硬编码特征提取器。它将提取和分类模块整合进一个系统,它通过辨别不同图像的表征进行提取,根据监督数据进行分类。...ImageNet 项目仍在进行中,目前有来自 21841 个不同类别的 14,197,122 张图像。...Dropout 背后的原理与模型集成类似。由于 Dropout 层的作用,关闭的不同神经元集呈现一种不同的架构,并行训练所有这些不同架构,赋予每个子集权重,权重的总和为 1。...如前所述,卷积层中仅有少数神经元是有效的,因此特定卷积核大小的卷积滤波器数或者宽度将保持小值。并且,它还使用了不同大小的卷积核来捕捉不同规模的细节特征(5x5、3x3、1x1)。

    74170

    卷积的意义

    通过这两个公式 和 做比较,可以发现,它们只是积分区间不同,其他都是一样的,这也是卷积公式的物理含义——一个系统,如果输入不稳定,而输出是稳定的,那么就可以用卷积来求系统存量。...而且卷积核的数量也很多,每个卷积核可能学习到的特征也是不同的。现在假设有这样一个3*3的卷积核 它可以使图像变得更平滑,更朦胧。...但变换域中不同的点考虑的角频率 ω 不同,而这个角频率 ω 其实就是不同频率的正弦、余弦信号。 对于在图像中,我们可以把不同的角频率 ω 看成是不同的特征,它是由这个函数决定的。...我们再将特征图中某一个像素点包含的信息给展开 上图中的模式就是特征,它是由不同的卷积核卷积计算的结果,对应的是卷积后特征图的不同的通道。...不同的卷积核代表着不同的特征,不同特征的编号对应到 F (n,s) 函数中的变量 n。卷积核下面具体的值就是特征值,就是函数 F (n,s) 的具体取值了。卷积核的中心对准的就是变换结果中的 s。

    1.3K30

    对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解

    1.1 标准卷积与深度可分离卷积的不同 用一张来解释深度可分离卷积,如下: ? 可以看到每一个通道用一个filter卷积之后得到对应一个通道的输出,然后再进行信息的融合。...1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核(1通道)分别与输入的16通道的数据做卷积(这里使用了16个1通道的卷积核,输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷积...用1×1的卷积进行不同通道间的信息融合),我们说该步操作是pointwise(逐像素)的。...因为输出数据的改变,相应的,卷积核也需要做出同样的改变。即每组中卷积核的深度也就变成了(C1/g),而卷积核的大小是不需要改变的,此时每组的卷积核的个数就变成了(C2/g)个,而不是原来的C2了。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积?从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在,但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积,却不是真正意义上的反卷积。

    3.4K20

    不同的GSE数据集有不同的临床信息,不同的分组技巧

    最近,我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中,遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组,因为只有对样本进行合适的分组,才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息,那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢?...这里面涉及到两个问题,首先是能否看懂数据集配套的文章,从而达到正确的生物学意义的分组,其次能否通过R代码实现这个分组。同样的我也是安排学徒完成了部分任务并且总结出来了!...,重复的地方不赘述,从有差异的地方开始。...,在不同的情况下选取最合适当下的方法,方便自己去做后续的数据分析。

    9.3K33

    对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解

    1.1 标准卷积与深度可分离卷积的不同 用一张来解释深度可分离卷积,如下: 可以看到每一个通道用一个filter卷积之后得到对应一个通道的输出,然后再进行信息的融合。...而以往标准的卷积过程可以用下面的图来表示: 1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核(1通道)分别与输入的16通道的数据做卷积(这里使用了16个1通道的卷积核...,将16个通道的信息进行融合(用1×1的卷积进行不同通道间的信息融合),我们说该步操作是pointwise(逐像素)的。...因为输出数据的改变,相应的,卷积核也需要做出同样的改变。即每组中卷积核的深度也就变成了(C1/g),而卷积核的大小是不需要改变的,此时每组的卷积核的个数就变成了(C2/g)个,而不是原来的C2了。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积?从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在,但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积,却不是真正意义上的反卷积。

    72820
    领券