在信号处理中常常需要用到曲线拟合，这里介绍一下利用最小二乘拟合一般曲线的方法，并对滤掉信号中白噪声的方法作些介绍。
为了测试拟合算法的好坏，先模拟出一个信号作为检验算法的例子：用白噪声产生模拟信号：
对于理论信号y=y(x)，一般可用rand(size(x))和randn(size(x))生成随即噪声信号，两者的区别在于rand生成的噪声信号都是正值，而randn生成的噪声信号则是正负跳跃分布的，
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2023-11-02 09:11:16
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# Python白噪声检验结果解析
## 引言
在时间序列分析中，白噪声是一个重要的概念。简单来说，白噪声是指没有任何结构和模式的随机信号。在许多统计建模中，判定一个时间序列是否为白噪声是非常重要的，因为白噪声序列不能提供有用的信息用于建模和预测。在Python中，我们可以使用统计检验方法，例如Ljung-Box检验，来检测时间序列数据是否具有白噪声特性。本文将讨论如何使用Python进行白噪
文章目录时序的一些基本定义特征统计量平稳序列平稳时间序列的统计性质平稳时间序列的检验白噪声序列白噪声序列的性质白噪声检验（纯随机性检验）时间序列预处理平稳序列建模计算样本自相关系数和偏自相关系数。ARMA模型识别参数估计矩估计极大似然估计最小二乘估计模型检验模型的显著性检验参数的显著性检验模型优化序列预测 时序的一些基本定义特征统计量均值 对时间序列而言，任意时刻的序列值都是一个随机变量方差 方
随机信号处理笔记：白噪声——南京理工大学顾红老师的《随机信号处理》浅析 文章目录随机信号处理笔记：白噪声1.关于白噪声1.1白噪声的概念1.2白噪声的统计学定义1.3白噪声的自相关函数2.白噪声通过LTI系统2.1限带白噪声2.1.1低通白噪声2.1.2带通白噪声3.等效噪声带宽3.1等效原则3.2等效公式 引言在几乎所有的电子通信中，都不可避免地会有噪声干扰正常的通信质量。因此对噪声统计特性的研
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2024-01-15 06:54:19
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本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。随机游走过程是一种特殊的ARMA序列。从分子运动到股价波动等现象都被建模为随机游走。随机游走过程是AR(1)序列，而且,时间序列在时刻的值为： 随机游走过程本质上是到当前时间为止所有白噪声实现(white noise realization)的简单求和。或者说，前一刻的时
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2024-08-18 13:06:47
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白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。换句话说，此信号在各个频段上的功率谱密度是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，但这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整信号视为白噪
白噪声一、白噪声定义及性质在时间序列中，最简单的平稳过程(纯随机过程)就是白噪声过程(White Noise)，具体如下： {} 是白噪声过程，如果满足： 也就是均值为0，方差为 ，协方差为0 (无自相关性) 的序列，简单记为 从白噪声序列的协方差为0可以得到，其ACF除在0处之外均为0，即 只有当序列为白噪声序列才有上述的关系，容易出错的是，很多人往往计算时会下意识默认序列为平稳序列，于是
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2024-06-05 12:50:30
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系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了 xk 中每个分量的噪声，是期望为 0，协方差为 Q 的高斯白噪声wk-1~N(0,Q),Q即下文的过程激励噪声Q.观测方程为：vk是观测的噪声，服从高斯分布，vk~N(0,R),R即下文的测量噪声R。卡尔曼滤波算法有两个基本假设: ( 1) 信息过程的足够精确的模
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2023-12-29 23:25:11
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# Python进行白噪声检验结果解读：从入门到进阶
在数据分析和时间序列分析中，“白噪声”是一个基本的概念。了解如何进行白噪声检验并解读其结果是许多数据科学家的重要技能。在这篇文章中，我们将带领刚入行的小白，逐步实现白噪声检验，并解释整个过程。
## 一、流程概述
在进行白噪声检验的过程中，我们需要遵循以下步骤。下表对整个流程进行了简要概述：
| 步骤 | 描述
一、类型SPSSAU中卡方检验包括卡方检验、卡方拟合优度、配对卡方、分层卡方。 对于上述四种卡方检验区别如下： 二、卡方检验分析步骤1.研究目的卡方检验是研究实际观测值与理论值之间的偏离程度，实际观测值与理论值之间的偏离程度决定卡方值的大小，卡方值越大，偏差越大；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明实际观测值与理论值完全符合。例如：例如研究人员想知道两组学
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2023-12-05 15:32:14
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一、预处理 纯随机性和平稳性进行检验，这个连个重要的检验称为序列的预处理。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列会采取不同的分析方法。纯随机序列，又称为白噪声序列。 序列的各项之间没有任何相关关系，序列在进行完全无序的随机波动，可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可以提取的平稳序列。平稳非白噪声序列，它的均值和方差是常数，通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，
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2023-11-08 21:43:54
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一、导入数据num<-read.csv("D:\\nhtemp.csv",header = T)
num二、画出时序图number<-ts(num[,2],start = 1912)
number
plot(number)三、平稳性检验和白噪声检验ADF检验library(aTSA)
adf.test(number, nlag = 2)从ADF检验结果上看，在95%的显著性水平下，P&
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2023-12-06 19:29:04
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白噪音定义1：如果时间序列满足如下条件，则称该时间序列为白噪音序列
。即当时，和不相关定义2：如果时间序列满足如下性质，则称该序列为纯随机序列，也称为白噪音序列
性质
纯随机性，无记忆：方差齐性：序列中每个变量的方差都相等，即。如果序列不满足方差齐性，则称序列具有异方差性质。
根据马尔科夫定理，满足方差齐性时，用最小二乘得到的未知参数估计值是准确的、有效的。若不满足，最
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2023-08-09 00:58:40
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1、模型识别 （1） 数据录入 打开 Eviews 软件，选择“File”菜单中的“New–Workfile”选项，在“Workfile structure type” 栏选择Dated-regular frequency，在Date specification栏中选择Monthly，start date填2017:1、end date填2019:12，点击 ok，如下图，这样就建立了一个工作文件
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2023-12-10 09:12:32
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[时间序列分析][1]--平稳性,白噪声的检验 这是一个全新的专题，讲关于时间序列分析的。还是老规矩，我使用mathematica来实现。 我个人认为时间序列分析是一门挺重要的科目，如果做建模什么的一定是知道的，或者处理数据的时候，很多数据都是和时间有关的，所以时间序列还是很值得学习的。 这次我申请了一个专栏，我会把文章放在专栏里。截
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2023-07-29 19:18:00
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# 项目方案：python DW检验结果怎么看
## 1. 项目背景
在数据仓库（DW）项目中，对数据的质量进行检验是非常重要的一环。如何通过Python编程快速、准确地查看DW检验结果，是本项目方案的核心目标。
## 2. 方案步骤
### 2.1 数据准备
在开始之前，我们需要准备一份包含DW检验结果的数据集。可以使用Pandas库来模拟这个数据集，具体代码如下：
```python
原创
2024-05-27 03:40:44
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白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中boxpierce为True时表
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2023-08-23 07:15:29
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# Python中的残差白噪声检验结果分析
在时间序列分析和回归分析中，残差白噪声检验是一个重要的过程，用于判断模型的拟合程度以及预测能力。本文将详细介绍什么是残差白噪声、如何用Python进行检验，并通过一些示例进行分析。
## 残差与白噪声
在统计学中，残差是实际观察值与模型预测值之间的差异。若这些残差是随机分布的，即不呈现出系统性的变化，那么我们可以认为这些残差是白噪声。白噪声往往符合
白噪声检验： 对数据序列的随机性做假设检验。可以用的方法：Ljung_Box检验。 python acorr_ljungbox()函数。from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
print(u'白噪声检验结果：',acorr_ljungbox(data, lags=2))#返回统计量和p值 lags为检验的延迟数原假设：是随机
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2023-06-15 00:50:25
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我已经在这个具体领域做了一些实际工作，我会建议(如果你有一点时间)，试图只是一点点实验，然后诉诸fft’ing。 pcm流可以非常复杂和巧妙地解释(根据高质量滤波和重采样)，但是对于许多目的也可以被实际处理为虚线的路径。白噪声是线的不可预测的振动，这是永远不是相当连续的强度(均方根，绝对平均值..)声学内容是反复摆动和偶尔的惊喜(跳跃，飞跃)：]可以通过对pcm流的运行窗口执行快速计算来估计信号的
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2024-01-31 17:21:08
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