【摘 要】
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自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)模型为因果混合相位的假设条件下,分别采用基于样本自相关函数和样本高阶累积量的奇异值分解(Singular value decomposi
【机 构】
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中国石油大学信息与控制工程学院,中国电子科技集团公司第41研究所
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自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)模型为因果混合相位的假设条件下,分别采用基于样本自相关函数和样本高阶累积量的奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)法对自回归(Autore-gressive,AR)部分定阶,同时将信息量准则法与高阶累积量法进行有机结合,提出了一种新的MA模型定阶方法。数值仿真证明,本文提取的新方法定阶效率高,并且可以有效地提高高阶累积量法确定滑动平均(Moving average,MA)阶数的稳定
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