随机过程课程设计模版(新)

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1、IV随机过程课程设计《随机过程》课程设计（论文）题目:平稳时间序列的MA(q)模型的预报学院：理学院专业：数学与应用数学班级：数学09-1班学生姓名：学生学号：指导教师：年月日IV随机过程课程设计目录目录任务书I摘要II第1章绪论1第2章MA（q）基本原理22.1MA（q）模型32.2模型的识别32.3MA模型功率谱估计设计思路4第3章Matlab的软件实现.63.1matlab的运行程序3.2程序流程图第4章具体应用4.1平稳时间序列的标准4.2求w的自相关函数...............................................

2、........................................................参考文献………………………………………………………………………………………附录评阅书……………………………………………IV随机过程课程设计随机过程课程设计任务书姓名刘宏学号2009026206指导教师蔡吉花设计题目利用平稳时间序列的MA(q)模型的预报理论要点由于序列的均值为零，故自相关函数与协方差函数相同，对于时间序列，分别求出该序列的自相关函数和偏相关函数，根据图像观察于MA自相关函数截尾；偏相关函数拖尾。是MA（q）模型设计目标用已知的数据

3、模拟出MA(q)模型，再用些模型预测未来的值。控制模型，可调整输入变量使系统发展在目标附近研究方法步骤1．用观察，调查，统计，抽样等方法观察时间序列的动态数据。2．根据动态数据作出相关图形，进行相关分析，求出自相关函数和偏相关函数。3．然后做出模型，推出预期结果。预期结果模拟出MA(q)模型，并且预测的结果在实际结果的附近。计划与进步的安排第一步（1-2天）分析题目，查找资料第二步（3-4天）针对性学习相关知识，整理思路。第三步（5-6天）编写程序第四步（7天）用程序计算，写出结论参考资料[1]张贤达现代信号处理，清华大学出版社，北京，2002[2]丁玉美

4、．数字信号处理一时域离散随机信号处理,西安电子科技大学出版社2002[3]陈怀琛，吴大正．MATLAB及在电子信息课程中的应用(第二版),电子工业出版社，2004填写时间2011年12月18日IV随机过程课程设计摘要在实际生活中，我们经常要遇到时间序列的分析问题。如某地逐月的降水量、市场上的小麦的逐年的平均价格、病人的心电图的采样信号等等都是时间问题的例子近年来由于时间序列的分析理论和方法的迅速发展，在工业、国防等的领域里人们常常对一系列观察数据分析研究。由于受各种因素的影响，表现随机性，但又有某种统计上的关系，按时间先后次序排列的研究的集合叫时间序列时间

5、序列分析，就是根据有序随机变量或者观测得到有血数据之间的相互依赖所包含的信息，用概率统计的方法定量建立一个合适的数学模型，并且根据这个模型对相应的所反应的序列过程或进行控制，在自然科学中，工程技术及社会、经济学的建模分析中起着重要作用的平稳时间序列---滑动平均模型，简称MA(q)模型。MA(q)模型的基本思路是：将预测对象随时间的推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别就可以从时间序列的过去值及现在的值来预测未来的值。现在统计方法、计算经济模型，在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。通过一组平稳时

6、间序列的数据，求出自相关函数和偏向关函数，画出图判别平稳的时间符合MA(q)模型，在参数估计求出MA(q)模型。根据自信关函数的截尾性和篇相关函数的来初步判断MA(q)模型的q也就是根据正态分布的性质来取介数。得到了拟合模型然后求出参数用迭代法的方法来解出方程的解在检验拟合的效果。关键字：时间序列分析自相关函数截尾迭代法利用平稳时间序列的MA(q)模型的预报第1章绪论现代信号分析中，对于常见的具有各态历经的平稳随机信号，不可能用清楚的数学关系式来描述，但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重

7、要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估和现代功率谱估计(参数估计)。功率谱估计在实际工程中有重要应用价值，如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域．发挥了重要作用。谱估计分为两大类：非参数化方法和参数化方法。非参数化谱估计又叫做经典谱估计，其主要缺陷是频率分辨率低；而参数化谱估计又叫做现代谱估计，它具有频率分辨率高的优点。因此，有时又把它叫做高分辨率谱估计。经典的谱估计方法也是直接按定义用有限长度数据来估

8、计。有两条基本途径：(1)先估计相关函数，再经傅氏变换得功率谱估计