AR(p)模型的C语言求解

在R语言中，可以使用auto.arima()函数自动确定ARIMA模型的p、q、d参数值。该函数会根据数据自动选择最佳的参数组合。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

该函数实现了Andrews、DWK和H.-Y. Chen (1994)提出的AR(p)模型的近似中值无偏估计。该方法不依赖于任何工具箱，适用于经济统计研究。

为了充分考虑我国人口增长和年龄结构等问题，我们建立了分年龄结构的莱斯利模型。该模型以年龄和性别为基础，在预测人口总量时还能反映人口结构的发展趋势，解决了马尔萨斯模型和逻辑斯特模型只能预测总量的缺点，满足题目要求。

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

数据结构课程设计的模型，是个对你理解和掌握基本结构有的参考资源。它把常用的数据结构讲得比较清楚，从数组、链表到树、图、哈希表，全都有。而且内容不啰嗦，重点突出，挺适合边学边做项目的时候看。 数组的下标访问、链表的动态扩展、栈和队列的进出规则、树结构的查找优化、图的路径探索——这些都在里面讲得挺细。还有一点比较贴心的地方是，文档里结合了C 语言的实现，适合做课程设计时快速上手。 文件名是C 语言版)数据结构课程设计模型.doc，基本可以看出是为教学场景准备的，比较实用。哦对了，还顺带附了一个www.pudn.com.txt，里面是些拓展阅读的资源链接，比如：二叉树遍历、队列啥的，想深挖也挺方便。