- 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系,采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计,所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型,m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的,偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。 利用时间序列自相关函数与滑动平均(MA)模型参数的关系,采用快速傅里叶变换(FFT)算法实现MA模型参数的快速估计,所得到的MA模型具有最小相位性质。MA模型也是现代谱估计中常用的模型,m阶滑动平均模型的自相关系数是m阶截尾的,偏相关系数是拖尾的。根据MA模型可计算信号功率谱密度。对于非平稳时间序列一般采用差分法得到想要的平稳序列。
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- 传统上我们使用图来解决一些数学问题。比如图论起源于著名的柯尼斯堡七桥问题, 该问题被欧拉推广为:怎样判断是否存在着一个恰好包含了所有边,且没有重复的路径。即一笔画问题。当然了,图并非只能解决这类图论经典问题(如 四色问题,马的遍历问题,邮递员问题, 网络流问题 ),只要能够将研究对象表示为图结构,就能利用图的特点来解决问题,甚至大部分情况下,并不需要使用到多么高深的算法。 传统上我们使用图来解决一些数学问题。比如图论起源于著名的柯尼斯堡七桥问题, 该问题被欧拉推广为:怎样判断是否存在着一个恰好包含了所有边,且没有重复的路径。即一笔画问题。当然了,图并非只能解决这类图论经典问题(如 四色问题,马的遍历问题,邮递员问题, 网络流问题 ),只要能够将研究对象表示为图结构,就能利用图的特点来解决问题,甚至大部分情况下,并不需要使用到多么高深的算法。
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