澳洲线性系统中的时间序列和随机过程MTH3230Time series and random processes in linear systems课程介绍

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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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