Подпись: обычно не достаточно для того, чтобы определить момент окончания процедуры изменения порядка. Для выбора порядка АР-модели предложено много различных критериев - своего рода целевых функций. Рассмотрим некоторые из них. Первый критерий называется окончательная ошибка предсказания(ООП). Согласно этому критерию, выбор порядка осуществляется таким образом, чтобы минимизировать среднюю дисперсию ошибки на каждом шагу предсказания. , где N - число отсчетов данных, p- порядок АР-процесса и - оценочное значение дисперсии белого шума (которая будет использоваться в качестве ошибки линейного предсказания).Выбирается такое значение порядка, при котором величина ООП минимальна. Однако использование этого и последующих критериев дает отличные результаты только для идеальных авторегрессионных процессов, а в случае реальных данных результат оказывается сильно заниженным. Вторым критерием, основанным на методике максимального правдоподобия является информационный критерий Акаике(он представляет исключительно теоретический интерес, а на практике используется как нижняя граница порядка модели) На практике обычно порядок модели выбирают в интервале от N/3 до N/2 где N - длина обрабатываемой последовательности отсчетов. В приложении Н приведены графики оценок СПМ, полученных при различных значениях порядка модели.

спектральный анализ

Подпись:

Экспериментальный анализ алгоритмов спектрального анализа 4.