基于低质量数据的ARMA模型参数估计方法及系统

摘要

本发明针对ARMA模型的观测数据可能是低质量的(如数据部分丢失、观测数据明显异常等)，从而导致对ARMA模型的参数估计不准确的情况，提出了一种基于低质量数据的ARMA模型参数估计方法及系统，本发明方法包括以下步骤：步骤1：收集采样数据，建立信号模型；步骤2：初始化模型中所需的参数；步骤3：计算丢失数据的期望；步骤4：计算对数似然函数的期望；步骤5：更新参数；步骤6：判断是否满足迭代次数，若不满足，则执行步骤3；若满足，则结束。本发明利用统计方法获得低质量数据的数学期望，进而结合线性回归和最大似然方法推导出ARMA模型的参数估计，从而实现对ARMA模型参数的估计，该方法有着较好的估计性能和收敛性。