首页>澳洲线性系统中的时间序列和随机过程Time series and random processes in linear systems
线性系统中的时间序列和随机过程
MTH3230
Time series and random processes in linear systems
学习目标
课程内容：
本课程主要涵盖了以下主题：多元分布；估计：最大似然法和矩量法；置信区间；时域分析：平稳模型、自相关、偏自相关；ARMA和ARIMA模型；频域分析(频谱分析)：频谱、周期图、线性和数字滤波器、互相关和互频谱、频谱估计器、频谱密度的置信区间；状态空间模型；卡尔曼滤波器；经验正交函数和其他本征方法；ITSM的使用。
学习成果：
成功完成课程后，学生应该能够：
1、阐明平稳时间序列的概念；
2、运用预测的概念及其在预测中的应用；
3、了解自回归和移动平均线的模型及其组合；
4、在时域和频域中分析时间序列；
5、将卡尔曼滤波器应用于随机系统；
6、使用ITSM软件分析时间序列数据。
课程评估：
1、连续评估，40%。
2、考试(3小时10分钟)，60%。
如果学生未能通过Hurdle，但在其他方面取得了45分或更高的成绩，学生将获得45分和该课程的NH(hurdle fail)。
如果学生未能通过Hurdle，并且该课程的分数为44分或以下，学生将获得其实际分数和该课程的N(fail)等级。
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