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由于卫星重力梯度观测的有色噪声特性和海量观测特征，在利用直接法进行重力场模型的最小二乘求解时，观测值的协方差阵为超大型的非对角阵，这给数值求解带来了极大困难.本文提出了一种基于先验误差功率谱密度的最优ARMA滤波模型构建方法，结合法方程的分块求解策略，可实现对卫星重力梯度观测值的高效滤波处理.数值仿真结果表明，利用最优ARMA滤波器进行时域滤波后，法方程的态性得到了明显改善，重力梯度观测值中的有色...
重庆理工大学数学与统计学院时间序列分析课件 ARMA模型
重庆理工大学数学与统计学院 时间序列分析 课件 ARMA模型
2017/3/27
重庆理工大学数学与统计学院时间序列分析课件 ARMA模型。
Strictly stationary solutions of ARMA equations in Banach spaces
Strictly stationary solutions ARMA equations Banach spaces Probability
2012/6/21
We obtain necessary and sufficient conditions for the existence of strictly stationary solutions of ARMA equations in Banach spaces with independent and identically distributed noise under certain ass...
研究网络环境下具有随机丢包的自回归滑动平均(ARMA) 信号的估计问题, 其中丢包现象通过一个满
足Bernoulli 分布的随机变量描述. 通过ARMA模型与状态空间模型的转化, 将具有丢包的ARMA信号估计问题转
化为具有丢包的状态空间模型的状态和白噪声估计问题. 利用射影理论分别给出线性最小方差最优线性状态估值器
和白噪声估值器, 进而获得ARMA信号估值器. 仿真结果表明, 当存在数...
为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反...
ARMA模型和TAR模型在貂年捕获量中的预测结果比较
时间序列 门限自回归 ARMA模型 平均误差率
2011/11/12
【目的】 对ARMA模型和门限自回归模型在貂年捕获量的预测结果进行比较。【方法】 利用我国1848年至1909年貂年捕获量数据，分别建立ARMA模型和门限自回归模型，拟合后对未来五年的年捕获量进行预测，比较2个模型的拟合和预测效果。【结果】 ARMA模型和门限自回归模型的平均误差率(MER)分别为27.93％、3.2％。【结论】 门限自回归模型对于处理循环的数据具有明显的预测优势，预测效果优于AR...
High-dimensional ARMA model identification and its application to healthcare picture smoothing using a forgetting factor
N-dimensional ARMA Model Forgetting factor
2010/9/21
In this paper a set of formulations of an N-dimensional (ND) autoregressive-moving average (ARMA) model identification method, and a two-dimensional (2D) forgetting factor approach in time-series mode...
本文研究ARMA 线性子系统串联分段线性函数的Wiener
系统的递推辨识问题. 利用相关分析法和Yule-Walker方程给出线性部分参数的递推辨识算法, 而对非线性部分参数用递推的最小二乘(LS)
算法给出估计, 并证明了这些算法都以概率1收敛到真值.
基于高阶累积量ARMA模型线性非线性结合的地震子波提取方法研究
高阶累积量 子波提取 自回归滑动平均 线性非线性结合
2009/4/27
在地震子波非因果、混合相位的假设下，本文应用自回归滑动平均(ARMA)模型对地震子波进行参数化建模，并提出利用线性(矩阵方程法)和非线性(ARMA拟合方法)相结合的参数估计方式对该模型进行参数估计.在利用矩阵方程法确定模型参数范围的基础上，利用累积量拟合法精确估计参数.理论分析和仿真结果表明，该方式有较好的适应性：一方面提高了子波估计精度，避免单独使用矩阵方程法在短数据地震记录情况下可能带来的估计...
非平稳ARMA信号自校正滤波器及其应用
信号估计 数据处理 非平稳ARMA信号
2008/12/29
本文处理带白色观测噪声的非平稳ARMA信号估计问题.应用状态空间方法和现代时
间序列分析方法[1],基于ARMA新息模型,提出了非平稳ARMA信号自校正滤波器,推广了
Hagander和Wittenmafk的结果[2],并给出了在雷达跟踪系统和检测数据数字滤波方面的应
用.仿真结果说明了本文结果的实用性和有效性.
非平稳ARMA信号自校正去卷滤波器
非平稳ARMA信号 去卷 输入估计
2008/12/29
本文用现代时间序列分析方法[1],对于通过已知线性系统被观测的未知非平稳ARMA输
入信号,提出了一种新的自校正递推去卷滤波器,它可用ARMA新息滤波器形式表示,适用
于非最小相位和不稳定的线性观测系统.仿真例子说明了其有效性.
基于OIVPM的特征值确定ARMA模型的结构
ARMA模型 结构辨识 最小描述长度准则
2008/12/25
基于最小描述长度(MDL)准则,提出了一种新的自回归滑动平均(ARMA)模型结构
辨识方法.该方法将ARMA模型的结构辨识分两步进行:首先利用超定辅助变量乘积矩
(0IVPM)的最小特征值确定自回归(AR)部分的阶,然后利用协方差矩阵的特征值估计滑
动平均(MA)部分的阶.方法的可行性与有效性通过大量的数值仿真得到验证.
美国岩石力学协会（The American Rock Mechanics Association，简称ARMA），该网站介绍了该协会的成员、委员会、职能、资源、会议等活动信息。拥有网上书店和数字图书馆（只有协会会员才可以登陆）等栏目。协会拥有自己的基金会。
On Stability and Trajectory Boundedness in Mean-square Sense for ARMA Processes
ARMA stability boundedness in MSS equivalence
2007/12/10
For the multidimensional ARMA system A(z)y k = C(z)w k it is shown that stability (det A(z) ≠ 0, ?z : |z| ≤ 1) of A(z) is equivalent to the trajectory boundedness in the mean square sense (MSS) lim su...
量测误差为 ARMA 过程的随机逼近
2007/8/27
为了求回归方程 h(x)=0的根 x~0,根据对回归函数 h(·)的量测,在 i 时刻对x~0的估计为 x_i,在 i+1时刻对回归函数在 x_i 处进行量测,但量测量 y_(i+1)带有误差ε_i:y_(i+1)=h(x_i)+ε_i,而误差是相关的,构成一个 ARMA 过程:ε_(n+1)+D_1ε_n+…+D_dε_(n-d+1)=ω_(n+1)(x_n,ω)+C_1ω_n(x_(n-1),...