1) Autoregressive Integrated Moving Average( ARIMA)
自回归整合滑动平均(ARIMA)
2) ARIMA(auto regressive integrated moving average) model
ARIMA(自回归移动平均)模型
3) fractional autoregressive integration moving average (FARIMA) model
自回归分数整合滑动平均模型(FARIMA)
4) ARMA
自回归滑动平均
1.
This research applied wavelet analysis(WT)、auto-regressive and moving average(ARMA) and independent component analysis (ICA) respectively to heart sound.
将小波分析(WT)、自回归滑动平均(ARMA)以及独立分量分析(ICA)方法分别应用于冠心病(CAD)心音信号的特征提取,并将提取的特征值输入径向基(RBF)神经网络进行训练和识别。
5) autoregressive integrated moving average (ARIMA)
累积式自回归动平均法(ARIMA)
6) fractional integrated autoregressive moving average model
分整自回归滑动平均模型
补充资料：自回归
自回归
auto - regression
自回归【auto一比g，551.;a.:operpece，，〕 给定随机序列{戈、;n一0，土1】}中的值戈与其先行值弋l…‘戈，的回归依赖关系m阶线性自回U刁由X。与刃二一*(天=l…，m)之间的线性回归(regresslon)方程来定义，即 弋二刀，弋!十…+尹，戈一。+气，(*)这里刀、，二，几为常数，而随机变量:。同分布，具有均值O和方差62，且为不相关的(有时假定它们独立)在描述某些时间序列(time series)时，自回归是一个有用的随机模型(线性自回归的概念是G.丫ule在1921年提出的)它用于分析描述一个系统的时间序列，该系统在其内力与随机的外来冲击的作用厂产生振动.自回归(*)可看作是一个特殊类型的随机过程—自回归过程(auto一regresszonProcess).
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参考词条