【摘 要】
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Housecholder变换用于上三角化是基于线性预测误差方程的数据阵。可以证明,由上三角阵的主对角元素便可得到各阶AR模型的残差平方和。因此用逐列处理的方法可以构成 AR 模型
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Housecholder变换用于上三角化是基于线性预测误差方程的数据阵。可以证明,由上三角阵的主对角元素便可得到各阶AR模型的残差平方和。因此用逐列处理的方法可以构成 AR 模型化与谱估计的递推算法。在大多数情况下,本文的算法不仅给出与协方差算法或修正协方差算法相同的计算结果;而且当计算中存在严重的数值病态问题时,协方差法和修正协方差法无法获得好的AR谱估计,而本文的算法则仍然可以获得好的估计。文中给出了典型的计算例子。
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