MATLAB系统参数估计工具：ARMA与周期图建模平台

资 源 简 介

本MATLAB项目提供全面的时间序列分析工具，支持AR、MA、ARMA模型及周期图方法，实现系统参数估计、模型拟合与评估。用户可导入数据，快速进行建模与比较，适用于信号处理、预测分析等场景。

详 情 说 明

基于ARMA及周期图模型的系统参数估计与分析平台

项目介绍

本项目是一个专注于时间序列系统参数估计的综合性分析平台。它支持用户导入单变量时间序列数据，并利用AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）等经典时序模型以及周期图法进行模型拟合与参数估计。平台集成了模型选择、诊断评估与结果可视化功能，旨在为科研与工程应用提供一个强大、直观的参数估计与分析工具。

功能特性

• 多格式数据导入：支持导入 .mat, .csv, .txt 格式的单变量时间序列数据。
• 灵活的数据参数设置：允许用户指定采样频率、数据长度，并处理含有缺失值的数据。
• 全面的模型拟合：提供AR、MA、ARMA模型的参数估计，用户可自定义模型的阶数范围。
• 功率谱密度估计：采用经典周期图法进行频谱分析，支持选择不同的窗函数类型。
• 智能模型评估：基于AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）等统计指标自动对比并推荐最优模型。
• 深入的诊断分析：生成残差分析图，检验模型的拟合优度与残差特性。
• 预测性能评估：进行样本外预测，并提供RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）等误差指标。
• 丰富的可视化输出：一键生成包含原始数据与拟合曲线对比图、残差分布图、周期图谱图在内的综合报告。

使用方法

1. 数据准备与导入：将待分析的时间序列数据保存为支持的格式（.mat, .csv, .txt），在平台界面中选择并导入文件。
2. 参数配置：根据数据特性设置采样频率等参数。在模型配置部分，指定AR/MA/ARMA模型的候选阶数范围以及周期图分析的窗函数类型。
3. 执行分析：启动分析流程，平台将自动进行模型拟合、参数估计、模型比较和诊断分析。
4. 结果查看与导出：在界面中浏览生成的参数估计报告、模型比较结果和各类可视化图表。所有结果均可支持导出保存。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

项目的主入口文件负责协调整个分析流程的运作。它集成了图形用户界面的创建与管理、用户交互事件的响应、外部数据文件的读取与预处理、以及核心分析算法的调度。具体而言，其主要能力包括调用模型拟合函数进行ARMA等模型的参数估计，执行周期图法计算功率谱密度，组织AIC/BIC等准则进行模型优劣评判，并管理与生成所有的结果可视化图表及文本报告。