ar演算法

Ⅰ 確定AR模型的階數

通常事先並不知道AR模型的階數。階數選得太低，功率譜受到的平滑太大，如圖4-4（c）所示，真實譜（左邊）是兩個實正弦信號的譜峰和雜訊的譜，平滑後的譜已經分辨不出真實譜中的兩個峰了。階數選得太高，固然會提高譜估計的解析度，但同時又會產生譜的虛假細節或虛假譜峰，如圖4-4（d）所示，由於AR模型的階數選得太高，極點太多，因而出現了許多虛假譜峰。所以，應適當選擇AR（k）模型的階數，使k≥p，但不能太大。

當選擇k＞p時，如果自相關函數的估計是精確的，那麼AR（k）模型參數的估計為

地球物理信息處理基礎

圖4-4

（a）真實功率譜；（b）階數選得恰當；（c）階數選得太低；（d）階數選得太高

式中a_p，i是模型參數的精確值。這樣，用AR（k）模型能夠得到AR（p）過程的精確譜估計（k＞p）。但實際上自相關函數估計是有誤差的，因而不可避免地會在譜估計中引入虛假細節或虛假譜峰。那麼AR模型的階數究竟選得高一些好還是低一些好呢？這主要應從譜估計的質量來考慮。例如，要估計一個寬頻AR過程的功率譜時，模型的階數選低一些固然會使真實譜受到一定程度的平滑，但與選擇過高的階數引起虛假譜峰相比，前者能使人更容易接受一些。採用AR模型譜估計方法，既要估計AR模型參數，又要估計模型的階數，在這樣復雜的情況下，如何評價各種譜估計的性能，目前尚無定論。一種簡單而直觀的確定AR模型階數的方法，是不斷增加模型的階數，同時觀察預測誤差功率，當其下降到最小時，對應的階數便可選定為模型的階數。但是預測誤差功率（或AR模型激勵源的方差

）是隨著階次增加而單調下降的，因此，很難確定

降到什麼程度才最合適。另一方面，應注意到，隨著模型階數的增加，模型參數的數目也增多了，譜估計的方差就會變大（表現在虛假譜峰的出現）。因此，可以觀察各階模型預測誤差序列的周期圖，當它最接近於平坦（白色譜）時，則對應的階數為AR模型的最佳階數。

除上述一般方法外，還有以下幾種不同的誤差准則作為確定模型階數的依據。

（1）最終預測誤差（FPE）准則（Final Prediction Error Criterion）

FPE是日本學者赤池（Akaike H）提出的判別准則，採用估計均方誤差來判別，即預測誤差濾波器輸出的均方值

。AR（k）過程的最終預測誤差定義為

地球物理信息處理基礎

它是AR（k）過程中不可預測（新息）部分的功率與AR參數估計不精確產生的誤差功率之和。上式中N是采樣點數，括弧內的數值隨著k的增大（趨近於N）而增加，這說明預測誤差功率估計的不精確性在增加。由於

隨階數的增加而減小，所以，FPE將有一個最小值。此最小值所對應的階數便是最後確定的階數。不過實際應用表明：雖然對於AR過程來說效果很好，但在地球物理數據處理中，一般都認為這一準則確定的階數偏低。

（2）Akaike資訊理論准則（AIC）（Akaike Information Criterion）

這是利用最大似然法推出的一個准則。對於高斯分布ARMA（p，q）過程，AIC定義為

地球物理信息處理基礎

式中

是ARMA（i，j）過程的白雜訊方差的最大似然估計。模型誤差由

表示，一般它隨著模型階數的增加而減小，模型參數的數目體現在式（4-57）右邊第二項中，它隨階數的增加而增加。通常應使待估計的模型參數的數目較少。AIC 試圖解決減小模型誤差和保持較少模型參數數目之間的矛盾。

對AR或MA過程，AIC定義為

地球物理信息處理基礎

式中 i 是假設的 AR 或 MA 模型的階數。顯然，無論對於式（4-57）還是式（4-58），AIC都有一個最小值，它所對應的階數就是要選擇的階數。

圖4-5 AIC與模型階的關系（N=100）

例如，有一AR（2）過程，差分方程為 x（n）=1.34x（n-1）-0.9025x（n-2）+w（n），設用Burg演算法（將在Burg法中介紹）估計AR參數，於是有

。這樣，AIC變成

地球物理信息處理基礎

注意，由於

，所以上式第2項

將使得AIC隨著i的增加而減小。當N=100時，AIC與模型階數的關系曲線如圖4-5所示。可以看出，AIC的最小值出現在i=4處，而實際上模型的階數p=2。把模型的階數估計得偏高是AIC的特點。

可以證明，N→∞時FPE和AIC等效。AIC不是一致估計，即當N→∞時，誤差概率不趨於零。因此，建議在處理短數據記錄時採用AIC。

（3）自回歸傳輸函數（CAT）判別准則（Criterion Autoregressive Transfer Function）

這一準則是由Parzen在1976年提出的，定義為

地球物理信息處理基礎

式中

。因此，使CAT（k）最小的k值便是最終確定的階數。一般來說，CAT的性能與AIC和FPE的性能相似。

用FPE、AIC和CAT估計AR模型的階數，所得到的譜估計結果常常沒有多大區別，特別是應用於實際數據而不是模擬AR過程數據時更是如此。同時還發現，對於短數據段，以上准則都不理想。在實際運用這些准則時，還應該參照實驗結果對模型的階數加以適當調整。估計階數的上界與觀測樣本的長度之間的關系為：估計階數上界約為N/2 或N/3 或N^1/2。

Ⅱ BRAR指標中的AR如何計算

一般的計算均以收盤價為基準，但也有特例；
BRAR---情緒指標:
BR:SUM(MAX(0,HIGH-REF(CLOSE,1)),N)/SUM(MAX(0,REF(CLOSE,1)-LOW),N)*100;
輸出BR:0和最高價-1日前的收盤價的較大值的N日累和/0和1日前的收盤價-最低價的較大值的N日累和*100
AR:SUM(HIGH-OPEN,N)/SUM(OPEN-LOW,N)*100;
輸出AR:最高價-開盤價的N日累和/開盤價-最低價的N日累和*100

Ⅲ 化學式的計算中,Ar和Mr分別是什麼意思

化學式中各原子的相對原子質量的總和就是相對分子質量,用符號Mr表示
所以相對原子質量用Ar表示

Ⅳ 人氣指標AR究竟是怎樣計算的

AR本身的數值並沒有什麼參考價值,就如同股價。真正有意義的是差價
就好像你站在9層樓上其實沒有什麼特別含義，但是你跳到8樓和跳到1樓就有很大差距了
AR的變化值是我們重要的參考依據，一般把AR和BR聯系起來作為一組技術指標，這個指標對於顯示市場人氣有很大作用
既然參照的是AR的變化度，我們不妨把所有的AR值等比例擴大，即乘上一個固定參數，這樣使得變化度放大，更有利於我們觀察和比較，這樣也可以和BR同列於一個技術指標刻度里

Ⅳ ar是什麼意思

ar指增強現實技術，是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，廣泛運用了多媒體、三維建模、實時跟蹤及注冊、智能交互、感測等多種技術手段，將計算機生成的文字、圖像、三維模型、音樂、視頻等虛擬信息模擬模擬後，應用到真實世界中。

兩種信息互為補充，從而實現對真實世界的「增強」。

(5)ar演算法擴展閱讀：

ar的作用：

1、古跡復原和數字化文化遺產保護：通過AR增強現實技術能夠很好的復原古跡，用戶可以通過設備看到古跡的文字解說，還能夠看到遺址上殘缺的部分。

2、電視轉播領域：通過AR增強現實技術能夠將體育比賽在轉播的時候實時的疊加輔助信息到畫面中，讓觀眾能夠獲得更多的信息。

3、娛樂、游戲領域：AR增強現實能夠讓游戲變得更加有趣，讓更多的玩家能夠參與進去。

4、旅遊、展覽領域：當人們去到一個新地方時，就需要有一個導游，而AR就能夠很好的充當起這個導游的角色，人們在瀏覽參觀的同時，AR技術就會將接收到的相關資料呈現在大眾面前。

5、市政建設規劃：利用AR增強現實技術能夠將規劃效果疊加進真實場景中，能夠直接呈現規劃效果。

Ⅵ 如何學ar技術

如果是說 VR 專業領域，涉及理論、設備、SDK研究與開發 ，這里方向很多，需要有深度的專業知識儲備，基本上要做一個10年計劃，從拿一兩個相關專業的學位開始。我覺得這個方向不符合你的目標。

如果是面向 VR 應用開發，VR 並不能成為一個獨立的技術領域，實際上只是 3D 應用開發的一個簡單擴展，關鍵還是要學習 3D 應用開發的相關技術。

1、學習 C#語言。如果你沒有編程基礎，可以挑一本C#入門書先學起來，花一兩個月，不用非常深入，做到能讀能寫簡單的代碼即可。當然，如果這個學習過程讓你很興奮很沉迷，那麼恭喜你，這條路很適合你，你可以直接深入下去；
2、學習 Unity 引擎。一個 3D 引擎包含的知識面很廣，不要泛泛地去學，找一本帶項目實例的入門書，從簡單的範例項目，一邊敲代碼一邊學起，大概再花上兩三個月。如果在學習 C# 的時候覺得單調，學習 Unity 的過程也很乏味，那應該嚴重認真考慮是不是要繼續下去；
3、學習了 C# 和 Unity 的入門，方向堅定不移，可以再花半年的時間做/學習幾個小項目，適當強化知識的深度和廣度。然後題主應該有一定的積累來思考下一步的方向，建議以興趣/性格導向為優先。如果喜歡做產品的快樂，那麼掌握 3D 應用開發的各個環節，對設計、資產、技術、測試、運營、項目管理等各方面都具備一定的把控能力會非常有幫助；如果面向技術，那麼需要回頭補功課，演算法、數據結構、3D 圖形學等列個單子慢慢學起來，必須夯實基礎才能深入。兩個方向都不容易，要成為大牛10年的積累是必須的。但堅持3年，相信在一般的團隊中已經可以貢獻自己的力量了。
4、入門之後會發現，需要了解甚至深入學習的東西非常多，而且是越來越多。現在羅列給你沒有意義。保持對多領域的關注，一步步走下去，經常審視自己的方向，結合興趣和實際情況做選擇，盡量少走彎路。

Ⅶ 什麼是AR技術

AR(Augmented Reality，增強現實)，是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並加上相應圖像的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界並進行互動。

增強現實技術，它是一種將真實世界信息和虛擬世界信息"無縫"集成的新技術，是把原本在現實世界的一定時間空間范圍內很難體驗到的實體信息(視覺信息,聲音,味道,觸覺等),通過電腦等科學技術，模擬模擬後再疊加，將虛擬的信息應用到真實世界，被人類感官所感知，從而達到超越現實的感官體驗。

拓展資料：

AR系統具有三個突出的特點:

①真實世界和虛擬世界的信息集成;

②具有實時交互性;

③是在三維尺度空間中增添定位虛擬物體。

AR技術可廣泛應用到軍事、醫療、建築、教育、工程、影視、娛樂等領域。

Ⅷ ar ar怎麼計算

應收賬款周轉天數（AR turnover）：應收賬款周轉天數是指企業從取得應收賬款的權利到收回款項、轉換為現金所需要的時間。 是應收賬款周轉率的一個輔助性指標，周轉天數越短，說明流動資金使用效率越好。是衡量公司需要多長時間收回應收賬款，屬於公司經營能力分析范疇。 由於大多數行業都存在信用銷售，形成大量的應收賬款，如何能更快將這些應收賬款收回變為真金白銀對公司持續運轉至關重要，如果周轉天數延長，回款速度變慢，公司將不得不通過借債等方式來補充營運資金，會造成成本的上漲和經營的被動。在相同行業內，應收賬款周轉天數越短的公司通常有較強的競爭力。應收賬款周轉天數加上存貨周轉天數再減去應付賬款周轉天數即得出公司的現金周轉周期這一重要指標。 企業設置的標准值：100 應收賬款周轉天數的計算公式應收賬款周轉天數＝360/應收賬款周轉率＝平均應收賬款×360天/銷售收入。 應收賬款周轉率=（賒銷凈額/應收賬款平均余額）=（銷售收入-現銷收入-銷售退回、折讓、折扣/(期初應收賬款余額+期末應收賬款余額）/2 應收賬款周轉天數的意義應收賬款周轉天數表示在一個會計年度內，應收賬款從發生到收回周轉一次的平均天數...

Ⅸ ar的學習需要什麼

如果是面向 VR 應用開發，VR 並不能成為一個獨立的技術領域，實際上只是 3D 應用開發的一個簡單擴展，關鍵還是要學習 3D
應用開發的相關技術。
1、學習
C#語言。如果你沒有編程基礎，可以挑一本C#入門書先學起來，花一兩個月，不用非常深入，做到能讀能寫簡單的代碼即可。當然，如果這個學習過程讓你很興奮很沉迷，那麼恭喜你，這條路很適合你，你可以直接深入下去；
2、學習 Unity 引擎。一個 3D
引擎包含的知識面很廣，不要泛泛地去學，找一本帶項目實例的入門書，從簡單的範例項目，一邊敲代碼一邊學起，大概再花上兩三個月。如果在學習 C#
的時候覺得單調，學習 Unity 的過程也很乏味，那應該嚴重認真考慮是不是要繼續下去；
3、學習了 C# 和 Unity
的入門，方向堅定不移，可以再花半年的時間做/學習幾個小項目，適當強化知識的深度和廣度。然後題主應該有一定的積累來思考下一步的方向，建議以興趣/性格導向為優先。如果喜歡做產品的快樂，那麼掌握
3D
應用開發的各個環節，對設計、資產、技術、測試、運營、項目管理等各方面都具備一定的把控能力會非常有幫助；如果面向技術，那麼需要回頭補功課，演算法、數據結構、3D

圖形學等列個單子慢慢學起來，必須夯實基礎才能深入。兩個方向都不容易，要成為大牛10年的積累是必須的。但堅持3年，相信在一般的團隊中已經可以貢獻自己的力量了。
4、入門之後會發現，需要了解甚至深入學習的東西非常多，而且是越來越多。現在羅列給你沒有意義。保持對多領域的關注，一步步走下去，經常審視自己的方向，結合興趣和實際情況做選擇，盡量少走彎路。