黄雄波

(佛山职业技术学院 电子信息系，广东 佛山 528137)



基于自相关函数的非平稳时序数据的辨识改进*

黄雄波

(佛山职业技术学院 电子信息系，广东 佛山 528137)

摘要：由于自相关函数刻画了时序数据在不同时刻取值的线性相关程度，故其在时序数据的统计分析中得到了广泛的应用。讨论了基于FFT变换的自相关函数计算原理，结合非平稳时序数据的辨识需求，基于自相关函数理论对趋势和周期成份的分离次序以及残留序列的随机类型识别等问题进行了深入分析，进一步提出了一种改进的非平稳时序数据的辨识算法。实验验证了改进算法的合理性和有效性。

关键词：自相关函数； FFT变换；非平稳时序数据；系统辨识

引用格式：黄雄波. 基于自相关函数的非平稳时序数据的辨识改进[J].微型机与应用，2016,35(13)：10-14，18.

0引言

在工程、经济、自然和社会科学等很多领域中，被考查对象在其历史的演变过程中，其相关的物理量常常以一系列随时间而变化的数据序列而被人们记载，这种序列通称为时间序列或时序数据[1-3]。事实上，由于受到诸多偶然因素的影响，时序数据很难用一个精确的数学表达式来描述，但由于它们大都具有统计规律的特性，因此，可以通过对时序数据的辨识和建模，进而达到认识事物、掌握其内在变化规律的目的[4-6]。

一般地说，事物在演变过程中往往具有某种趋势或周期规律的特性，故在现实中所获得的时序数据也就具有非平稳的特点，即序列的均值(一阶矩)为非常数且自相关函数(二阶矩)与起始时间有关[7-8]。……