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主题

  • 13 篇 arma过程
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  • 2 篇 差分方程
  • 2 篇 小波分析
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  • 1 篇 谱密度
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  • 1 篇 估计
  • 1 篇 留数定理
  • 1 篇 条件矩
  • 1 篇 谱密度函数

机构

  • 2 篇 厦门大学
  • 2 篇 西北大学
  • 1 篇 华中科技大学
  • 1 篇 国防科技大学
  • 1 篇 山东工程学院
  • 1 篇 中国科学院数学与...
  • 1 篇 河南大学
  • 1 篇 零陵广播电视大学
  • 1 篇 汕头大学

作者

  • 2 篇 陈家鑫
  • 2 篇 李朋林
  • 1 篇 高社生
  • 1 篇 夏荣松
  • 1 篇 张溢
  • 1 篇 刘次华
  • 1 篇 唐述君
  • 1 篇 王雪
  • 1 篇 陈翰馥
  • 1 篇 孟昭为
  • 1 篇 杨玉钦
  • 1 篇 厉则治
  • 1 篇 夏学文
  • 1 篇 胡谋法

语言

  • 13 篇 中文
检索条件"主题词=ARMA过程"
13 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
一种arma过程均值变化点的广义似然比检验
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华中科技大学学报(自然科学版) 2005年 第5期33卷 100-102页
作者: 刘次华 王雪 华中科技大学数学系 湖北武汉430074
arma过程均值变点检测的广义似然比检验GeneralizedLikelihoodRatioTest(GLRT)方法进行改进.改进的GLRT(IGLRT)方法考虑到,即使变点后的开始1(2,3,…)个残差均值的实现不符合故障特征,但后面的实现较符合故障特征,也有一定的把握认为... 详细信息
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方差渐增的多维arma过程的递推辨识
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中国科学(E辑) 2005年 第6期35卷 610-627页
作者: 陈翰馥 中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所系统控制重点实验室 北京100080
在时间序列分析中,绝大多数已有工作都考虑MA部分的驱动噪声方差(或条件方差)有界.在此讨论阶已固定的多维arma过程的系数辨识,允许MA部分的驱动噪声的条件矩E(||wn||β|Fn-1)(β>2)以logn的幂次的速度增长.用熟知的随机梯度(SG)算法来... 详细信息
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非平稳arma过程的一个值得注意的例子
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厦门大学学报(自然科学版) 1992年 第1期31卷 12-14页
作者: 厉则治 厦门大学数学系
***和***研究了非平稳自回归滑动和过程,组出了解的存在定理,以及有关的一些性质,本工作举例说明,他门用以表示解的级数可以不收敛。
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arma过程的小波特征
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湖南纺织高等专科学校学报 1996年 第2期6卷 13-24页
作者: 夏学文 唐述君
本文分析了由具有二阶矩的arma过程的小波特征,把时序模型与小波变换结合起来,得到一些新结果。
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arma过程有理谱密度特征的另一证明
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汕头大学学报(自然科学版) 1990年 第1期 21-24页
作者: 陈家鑫
以exp{-iω}的有理函数为谱密度是arma过程的特征.这一性质的证明通常由平稳随机过程的谱表示定理导出.本文在讨论了arma过程自协方差函数的差分性质以后,用算围道积分的复变函数方法,论证了arma过程的有理谱密度形式的同一结果.
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一类不可观测arma过程参数的最小方差估计的强相容性
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汕头大学学报(自然科学版) 1997年 第2期12卷 1-11页
作者: 陈家鑫 汕头大学数学系
本文讨论一类不可观测ARMA过程{u1}参数的估计,基于N个可观测的样本值x1,x2,……,xN,其中xt=ut+δt,1≤t≤N,假设{δt}满足另一个ARMA方程,我们给出参数的最小方差估计量,并证明了这些估计量... 详细信息
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关于两指标arma过程的谱密度
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纯粹数学与应用数学 1995年 第2期11卷 120-124页
作者: 李朋林 高社生 西北大学
考察了两指标ARMA过程的模型(差分方程)与其谱密度之间的关系.
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具有二阶矩的arma过程的小波特征
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湖南广播电视大学学报 2001年 第3期 77-78,76页
作者: 夏荣松 零陵广播电视大学 湖南永州425006
本文分析了具有二阶矩的arma过程的小波特征,把时序模型与小波变换结合起来,得到一些新成果。
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关于两指标MA过程的自相关函数
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西北大学学报(自然科学版) 1995年 第6期25卷 571-574页
作者: 李朋林 西北大学数学系
利用两指ARMA过程的谱分析理论,讨论了两指标MA过程自相关函数的截尾性,并通过反例证明了自相关函数具有截尾性不是MA过程的本质特征。
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相关量测噪声下的修正动态随机逼近算法
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厦门大学学报(自然科学版) 1990年 第6期29卷 604-609页
作者: 杨玉钦 厦门大学计算机与系统科学系
将Ruppert 提出的模型推广到带有 arma 量测噪声的多维情形。提出了修正动态随机逼近算法,并证明它在 C?aro 意义下的(a,?)收敛性。最后还考虑了特殊情形下算法的(a,?)收敛性。
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