【摘 要】
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本文用状态空间方法提出了多变量自回归滑动平均(ARMA)过程的自校正滤波器,运用时间序列分析方法,提出了多变量 ARMA 过程的自校正滤波器和自校正平滑器,并且用这两种方法提
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本文用状态空间方法提出了多变量自回归滑动平均(ARMA)过程的自校正滤波器,运用时间序列分析方法,提出了多变量 ARMA 过程的自校正滤波器和自校正平滑器,并且用这两种方法提出的自校正滤波器是一致的,推广了对于单变量 ARMA 过程的 Hagander 和 Witte-nmark 的结果.
In this paper, we propose a self-tuning filter based on Multivariable Autoregressive Moving Average (ARMA) process using state-space method. By using time series analysis, we propose a self-tuning filter and self-tuning smoothed ARMA process. The proposed self-tuning filter is consistent and generalizes the results of Hagander and Witte-nmark for the univariate ARMA process.
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