参数建模
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基于总体最小二乘法的ARMA谱估计与建模系统
该项目旨在实现一种稳健的ARMA（自回归滑动平均）模型功率谱估计算法，特别强调利用总体最小二乘法（Total Least Squares, TLS）来解决噪声环境下的AR参数估计问题。在传统的ARMA建模中，AR参数通常由扩展尤尔-沃克方程确定，但普通最小二乘法（LS）仅假设观测向量存在误差，而忽略了数据矩阵本身受到的噪声干扰。本系统通过引入TLS算法，对关联的数据矩阵和观测向量构建增广矩阵，并利用奇异值分解（SVD）来同时修正两者的扰动，从而获得在统计学上更优的AR系数估计值。 实现过程中，系统首先对输
