MATLAB离散脉冲时间序列的随机性检验的方法与实现(2)

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参考文献 33

1 绪论

本次课题的目的，主要是为了从当前在对时间序列随机性检验的多种方法之中，选出部分方法来对产生的时间序列进行检验和实现。在不同的领域，产生的数据不同，但具备的特性是互通的。通过对随机性的检验，可以完成对随机性的判定以及对未知部分数据的趋势预测，差别在于不同的方法，其检测的结果准确度会不同。对数据准确分析需要很强的专业性和数学能力，并且需要综合考虑数据源所属领域的特征，因此在本次检验中所选用的检验方法较为常见，对于检验所具备的实际意义也分析的比较浅显，主要是实现模拟和检验所选方法的准确性，处于比较浅显的层次，对于随机性检验在实际中的应用与考虑，比如地理数据采集的分析或者经济领域的数据分析，还需要再根据专业的文献资料来进行了解。

1.1 课题介绍及背景

在当今社会，数据采集系统在各个领域的应用都是十分广泛的。通过数据采集得到的数据通常具有随机性（确定信号和随机干扰信号比较常见）,因此经常在进行处理时要对随机性进行检验。此外 ,在仿真随机信号时,仿真数据的合理性检验一般也包括随机性检验的内容,例如在通信系统中对高斯噪声的产生和检验等。通常情况下离散数据的分析和处理方法是根据数据本身内在的基本特性来进行决定的。

随机数据的基本特性主要有平稳性、周期性和正态性,源!自&优尔*文,论/文]网[www.youerw.com。针对不同特性的数据需要采用不同的分析和处理方法 ,因此通过随机性检验来确定数据的基本特性是合理地选用分析处理方法的一个重要参考依据。实际生活中的数据信号往往既包括确定成分，同时又包括随机成分，此时通过随机性检验不仅可以判别出信号的类型 ,而且也可以对其组成成分进行一个初步判定 (例如是否含有平稳性或者正态性成分等)。

时间序列是指将同一指标的数值按照其发生的先后顺序排列而成的数列，时间序列的分析指的是对这组数据通过数理统计的方法来进行相应的处理后检验出数据之间所具备的特性，达到通过已知历史数据来预测未知数据的目的。

检验的基本原理之一是综合考虑了事物发展过程中伴随着时间延伸而存在的不确定性，另一点是承认事物在发展存在的延续性，通过对已产生的旧数据之间相互共存的特性以及趋势特征等的解析,来做到预测将来数据发展的趋势。

时间序列的分析是一种对数据进行动态处理的统计方法。统计方法的理论基础是随机过程理论和数理统计学方法，通过研究随机序列内数据所遵从的一般统计规律,之后将这一规律引申应用到实际生活领域中来解决相应的问题，实现其实用价值。所包含的内容有一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),建立统计模型并进行推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。

1.2 国内外研究水平以及现状

1.3 离散随机信号概述

在通信系统中的信号一般都属于随机信号，因为这些传输的信号或多或少都会具有不确定性，实际生活中如果这些信号全部是固定一成不变的，就是去了作为通信信号的意义，也就无法再承载和传输任何新的信息。

另外的一部分影响是，在信号的传输过程中都避免不了各种噪声和干扰的存在，而这些影响的部分同样具有一定的随机特征，即随机噪声。随机噪声一样也是一种随机信号，差别在于随机噪声是不携带信息的。并且由于运算字长的限制，在信号通过数字滤波器并进行快速傅里叶变换时，会产生有限字长效益，而这种效应的影响通过截尾或者舍入的方法无法有效的消除，均会产生噪声，这些，也被视为随机噪声。