1) parameter estimation of ARMA model
ARMA 模型参数估计
2) ARMA parameter estimation
ARMA参数估计
3) ARMA spectral estimation
ARMA谱估计
1.
Aimed at the singularity that dynamic process simulation output for antitank missile systems is of short sequences and low signal-to-noise ratio,the method of applying ARMA spectral estimation to verify the validity of simulation models for missile systems is presented in this paper.
针对反坦克导弹系统动态过程仿真的输出具有短时序、低信噪比的特点 ,研究了应用ARMA谱估计验证导弹系统仿真模型有效性的方法 ,并结合某型号滚转稳定的反坦克导弹系统复杂模型的仿真数据和简化模型的仿真数据给出ARMA谱估计的应用结果。
4) time-varying ARMA model
时变参数ARMA模型
1.
The Hilbert transform is applied to the IMF (Intrinsic Mode Function) after the IMF is extended by time-varying ARMA model.
为了克服Hilbert-Huang变换中的端点效应,利用时变参数ARMA(AutoregressiveMovingAverage)模型对信号进行外延后再进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解,在一定程度上克服了EMD方法的端点效应问题;同时利用时变参数ARMA模型对IMF(IntrinsicModeFunction)分量进行延拓后再进行Hilbert变换,有效地抑制了Hilbert变换中的端点效应,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值。
5) ARMA model
ARMA模型
1.
Analysis of time-series forecast for industrial accidents based on ARMA model;
基于ARMA模型的中国工伤事故死亡率预测研究
2.
Applying ARMA models to forecast the price index of ships;
ARMA模型在预测船价指数中的应用
3.
Identification of structural wibration model parameters based on ARMA model;
基于ARMA模型的结构动力模态参数识别
6) ARMA
ARMA模型
1.
Study on Application of ARMA Model to the Measurement of Two-Phase Flow;
ARMA模型在两相流检测中的应用研究
2.
A new self-tuning Kalman filter based on ARMA model has been designed to avoid the flaw of classical Kalman filter which needs to accurately know the model parameter and statistical characteristic of noise in system.
设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。
3.
In this paper,a new self-tuning Kalman filter based on ARMA model has been designed to avoid the flaw of classical Kalman filter which needs to accurately know the model parameter and statistical characteristic of noise in system.
文中设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。
补充资料：参数估计
| 参数估计 parameter estimation 根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。 点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值，如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量，作为未知参数或未知参数的函数的估计值。例如，设一批产品的废品率为θ。为估计θ，从这批产品中随机地抽出n个作检查，以X记其中的废品个数，用X／n估计θ，这就是一个点估计。构造点估计常用的方法是：①矩估计法。用样本矩估计总体矩，如用样本均值估计总体均值。②最大似然估计法。于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出，利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。③最小二乘法。主要用于线性统计模型中的参数估计问题。④贝叶斯估计法。基于贝叶斯学派（见贝叶斯统计）的观点而提出的估计法。可以用来估计未知参数的估计量很多，于是产生了怎样选择一个优良估计量的问题。首先必须对优良性定出准则，这种准则是不唯一的，可以根据实际问题和理论研究的方便进行选择。优良性准则有两大类：一类是小样本准则，即在样本大小固定时的优良性准则；另一类是大样本准则，即在样本大小趋于无穷时的优良性准则。最重要的小样本优良性准则是无偏性及与此相关的一致最小方差无偏估计，其次有容许性准则，最小化最大准则，最优同变准则等。大样本优良性准则有相合性、最优渐近正态估计和渐近有效估计等。 区间估计是依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们常说的有百分之多少的把握保证某值在某个范围内，即是区间估计的最简单的应用。1934年统计学家J.奈曼创立了一种严格的区间估计理论。求置信区间常用的三种方法：①利用已知的抽样分布。②利用区间估计与假设检验的联系。③利用大样本理论。 |
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条