第十章时间序列建模.pdf
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系统建模
系统建模
时间序列分析
时间序列分析
时间序列是一组按时间顺序排列的
数字序列。用于分析各种相依有序的
离散数据集合的整个方法称为时间序
列分析。
目的
目的
分析时间序列的统计规律性,推断产生时间序
列的物理系统的性质,找出它的物理规律
根据对时间序列统计规律的分析,构造拟合它
的最佳数学模型,浓缩时间序列的信息,简化
对时间序列的表示
利用拟合的数学模型预报时间序列未来的可能
取值,给出预报结果的精度分析
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内容提要
内容提要
最大熵谱法的提出
信号模型与自回归分析
线性预测
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最大熵谱法的提出
最大熵谱法的提出
功率谱估计的常用方法
经典法:
周期图法
自相关函数法
现代法:
最大熵谱法(MEM)
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J.P.伯格1967年提出这种方法,最初应用于地球物
理学领域地震记录数据的分析,后来在雷达、
声纳、图像处理、语言分析以及生物医学等领
域都有广泛的应用。
在统计学中,熵是对各种随机试验不确定程度
的一种度量。概率分布的熵越大、试验的可能
结果越不确定。
伯格的思想是要在外推相关函数的每一步,都
既能保证相关函数的已知部分不变,又能在新
增加外推值之后使概率分布具有最大的熵;也
就是在每步外推时不对未知点处自相关函数取
值施加任何限制 (即其取值具有最大统计自由
度,不对它强加任何条件)。
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能克服传统的功率谱估计方法分辨率不高的弱点。
功率谱是自相关函数的傅里叶变换。
传统的功率谱估计方法是将样本自相关函数乘以
某种窗函数( 即对自相关函数加权) ,然后再作傅里
叶变换。窗函数可以增加谱估计的稳定性并减少
谱的泄漏,但窗函数会限制谱的分辨力。
传统方法把没有观测到的数据(或其自相关函数)
都看作为零,同时对已知部分的信息加以人为修
改(加权)而引起的。
极大熵谱估计对已知的最大迟延以外的自相关函
数进行合理的外推,因而能提高所求功率谱的分
辨力,特别是在已知数据量较少时,其效果比传
统方法更优。
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最大熵谱法的提出
最大熵谱法的提出
最大熵谱法的基本思想:
对所观测的有限数据以外的数据不
作任何确定性假设,而仅仅假设它是随
随
机的,在信息熵为最大的前提下,将未
机 信息熵为最大
知的那部分相关函数用迭代方法递推出
递推
来,从而求得功率谱。
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最大熵谱法的提出
最大熵谱法的提出
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