Часть V . Сборник вспомогательных материалов (программы 1–4 и ряды A –G см. выпуск 1)ПРОГРАММА 5. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ5.1. Общее описание Программа вводит два временных ряда, образует из них разностные ряды, осуществляет выравнивающее спектр преобразование каждого ряда, в результате чего получается пара временных рядов 1) автокорреляционную функцию 2) оценки
где 3) дисперсию шума 5.2. Входные данные Минимальная информация, необходимая для вычислений, включает значения временного ряда на входе значения временного ряда на выходе число наблюдений каждого ряда степень разности число параметров в выравнивающем спектр операторе авторегрессии число параметров в выравнивающем спектр операторе скользящего среднего значения параметров оператора авторегрессии значения параметров оператора скользящего среднего число оцениваемых весов число весов параметры преобразования рядов 5.3. Вычисления Взятие разностей и выравнивание спектра. Входной ряд где Автокорреляционная функция выровненного выхода Взаимная корреляционная функция выровненных входа и выхода
где Оценка функции отклика на единичный импульс Дисперсия и автокорреляционная функция шума. Пользуясь оценками весов и затем по значениям 5.4. Выходные данные В них должна содержаться вся входная информация, а также автокорреляционная функция выровненного выхода взаимная корреляционная функция выровненных входа и выхода стандартные отклонения выровненных входа и выхода выборочные веса отклика на единичный импульс дисперсия шума автокорреляционная функция шума частная автокорреляционная функция шума значения шума 5.5. Дополнения Чтобы придать программе большую общность, можно ввести управляющие параметры, определяющие режим работы программы.
|