ARMA模型的定义
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ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型,模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法,适用于很大一类实际问题。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能,但其参数估算比较繁琐。
ARMA模型参数估计的方法很多:
如果模型的输入序列{u(n)}与输出序列{a(n)}均能被测量时,则可以用最小二乘法估计其模型参数,这种估计是线性估计,模型参数能以足够的精度估计出来;
许多谱估计中,仅能得到模型的输出序列{x(n)},这时,参数估计是非线性的,难以求得ARMA模型参数的准确估值。从理论上推出了一些ARMA模型参数的最佳估计方法,但它们存在计算量大和不能保证收敛的缺点。因此工程上提出次最佳方法,即分别估计AR和MA参数,而不像最佳参数估计中那样同时估计AR和MA参数,从而使计算量大大减少。
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