ar算法

Ⅰ 确定AR模型的阶数

通常事先并不知道AR模型的阶数。阶数选得太低，功率谱受到的平滑太大，如图4-4（c）所示，真实谱（左边）是两个实正弦信号的谱峰和噪声的谱，平滑后的谱已经分辨不出真实谱中的两个峰了。阶数选得太高，固然会提高谱估计的分辨率，但同时又会产生谱的虚假细节或虚假谱峰，如图4-4（d）所示，由于AR模型的阶数选得太高，极点太多，因而出现了许多虚假谱峰。所以，应适当选择AR（k）模型的阶数，使k≥p，但不能太大。

当选择k＞p时，如果自相关函数的估计是精确的，那么AR（k）模型参数的估计为

地球物理信息处理基础

图4-4

（a）真实功率谱；（b）阶数选得恰当；（c）阶数选得太低；（d）阶数选得太高

式中a_p，i是模型参数的精确值。这样，用AR（k）模型能够得到AR（p）过程的精确谱估计（k＞p）。但实际上自相关函数估计是有误差的，因而不可避免地会在谱估计中引入虚假细节或虚假谱峰。那么AR模型的阶数究竟选得高一些好还是低一些好呢？这主要应从谱估计的质量来考虑。例如，要估计一个宽带AR过程的功率谱时，模型的阶数选低一些固然会使真实谱受到一定程度的平滑，但与选择过高的阶数引起虚假谱峰相比，前者能使人更容易接受一些。采用AR模型谱估计方法，既要估计AR模型参数，又要估计模型的阶数，在这样复杂的情况下，如何评价各种谱估计的性能，目前尚无定论。一种简单而直观的确定AR模型阶数的方法，是不断增加模型的阶数，同时观察预测误差功率，当其下降到最小时，对应的阶数便可选定为模型的阶数。但是预测误差功率（或AR模型激励源的方差

）是随着阶次增加而单调下降的，因此，很难确定

降到什么程度才最合适。另一方面，应注意到，随着模型阶数的增加，模型参数的数目也增多了，谱估计的方差就会变大（表现在虚假谱峰的出现）。因此，可以观察各阶模型预测误差序列的周期图，当它最接近于平坦（白色谱）时，则对应的阶数为AR模型的最佳阶数。

除上述一般方法外，还有以下几种不同的误差准则作为确定模型阶数的依据。

（1）最终预测误差（FPE）准则（Final Prediction Error Criterion）

FPE是日本学者赤池（Akaike H）提出的判别准则，采用估计均方误差来判别，即预测误差滤波器输出的均方值

。AR（k）过程的最终预测误差定义为

地球物理信息处理基础

它是AR（k）过程中不可预测（新息）部分的功率与AR参数估计不精确产生的误差功率之和。上式中N是采样点数，括号内的数值随着k的增大（趋近于N）而增加，这说明预测误差功率估计的不精确性在增加。由于

随阶数的增加而减小，所以，FPE将有一个最小值。此最小值所对应的阶数便是最后确定的阶数。不过实际应用表明：虽然对于AR过程来说效果很好，但在地球物理数据处理中，一般都认为这一准则确定的阶数偏低。

（2）Akaike信息论准则（AIC）（Akaike Information Criterion）

这是利用最大似然法推出的一个准则。对于高斯分布ARMA（p，q）过程，AIC定义为

地球物理信息处理基础

式中

是ARMA（i，j）过程的白噪声方差的最大似然估计。模型误差由

表示，一般它随着模型阶数的增加而减小，模型参数的数目体现在式（4-57）右边第二项中，它随阶数的增加而增加。通常应使待估计的模型参数的数目较少。AIC 试图解决减小模型误差和保持较少模型参数数目之间的矛盾。

对AR或MA过程，AIC定义为

地球物理信息处理基础

式中 i 是假设的 AR 或 MA 模型的阶数。显然，无论对于式（4-57）还是式（4-58），AIC都有一个最小值，它所对应的阶数就是要选择的阶数。

图4-5 AIC与模型阶的关系（N=100）

例如，有一AR（2）过程，差分方程为 x（n）=1.34x（n-1）-0.9025x（n-2）+w（n），设用Burg算法（将在Burg法中介绍）估计AR参数，于是有

。这样，AIC变成

地球物理信息处理基础

注意，由于

，所以上式第2项

将使得AIC随着i的增加而减小。当N=100时，AIC与模型阶数的关系曲线如图4-5所示。可以看出，AIC的最小值出现在i=4处，而实际上模型的阶数p=2。把模型的阶数估计得偏高是AIC的特点。

可以证明，N→∞时FPE和AIC等效。AIC不是一致估计，即当N→∞时，误差概率不趋于零。因此，建议在处理短数据记录时采用AIC。

（3）自回归传输函数（CAT）判别准则（Criterion Autoregressive Transfer Function）

这一准则是由Parzen在1976年提出的，定义为

地球物理信息处理基础

式中

。因此，使CAT（k）最小的k值便是最终确定的阶数。一般来说，CAT的性能与AIC和FPE的性能相似。

用FPE、AIC和CAT估计AR模型的阶数，所得到的谱估计结果常常没有多大区别，特别是应用于实际数据而不是模拟AR过程数据时更是如此。同时还发现，对于短数据段，以上准则都不理想。在实际运用这些准则时，还应该参照实验结果对模型的阶数加以适当调整。估计阶数的上界与观测样本的长度之间的关系为：估计阶数上界约为N/2 或N/3 或N^1/2。

Ⅱ BRAR指标中的AR如何计算

一般的计算均以收盘价为基准，但也有特例；
BRAR---情绪指标:
BR:SUM(MAX(0,HIGH-REF(CLOSE,1)),N)/SUM(MAX(0,REF(CLOSE,1)-LOW),N)*100;
输出BR:0和最高价-1日前的收盘价的较大值的N日累和/0和1日前的收盘价-最低价的较大值的N日累和*100
AR:SUM(HIGH-OPEN,N)/SUM(OPEN-LOW,N)*100;
输出AR:最高价-开盘价的N日累和/开盘价-最低价的N日累和*100

Ⅲ 化学式的计算中,Ar和Mr分别是什么意思

化学式中各原子的相对原子质量的总和就是相对分子质量,用符号Mr表示
所以相对原子质量用Ar表示

Ⅳ 人气指标AR究竟是怎样计算的

AR本身的数值并没有什么参考价值,就如同股价。真正有意义的是差价
就好像你站在9层楼上其实没有什么特别含义，但是你跳到8楼和跳到1楼就有很大差距了
AR的变化值是我们重要的参考依据，一般把AR和BR联系起来作为一组技术指标，这个指标对于显示市场人气有很大作用
既然参照的是AR的变化度，我们不妨把所有的AR值等比例扩大，即乘上一个固定参数，这样使得变化度放大，更有利于我们观察和比较，这样也可以和BR同列于一个技术指标刻度里

Ⅳ ar是什么意思

ar指增强现实技术，是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中。

两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

(5)ar算法扩展阅读：

ar的作用：

1、古迹复原和数字化文化遗产保护：通过AR增强现实技术能够很好的复原古迹，用户可以通过设备看到古迹的文字解说，还能够看到遗址上残缺的部分。

2、电视转播领域：通过AR增强现实技术能够将体育比赛在转播的时候实时的叠加辅助信息到画面中，让观众能够获得更多的信息。

3、娱乐、游戏领域：AR增强现实能够让游戏变得更加有趣，让更多的玩家能够参与进去。

4、旅游、展览领域：当人们去到一个新地方时，就需要有一个导游，而AR就能够很好的充当起这个导游的角色，人们在浏览参观的同时，AR技术就会将接收到的相关资料呈现在大众面前。

5、市政建设规划：利用AR增强现实技术能够将规划效果叠加进真实场景中，能够直接呈现规划效果。

Ⅵ 如何学ar技术

如果是说 VR 专业领域，涉及理论、设备、SDK研究与开发 ，这里方向很多，需要有深度的专业知识储备，基本上要做一个10年计划，从拿一两个相关专业的学位开始。我觉得这个方向不符合你的目标。

如果是面向 VR 应用开发，VR 并不能成为一个独立的技术领域，实际上只是 3D 应用开发的一个简单扩展，关键还是要学习 3D 应用开发的相关技术。

1、学习 C#语言。如果你没有编程基础，可以挑一本C#入门书先学起来，花一两个月，不用非常深入，做到能读能写简单的代码即可。当然，如果这个学习过程让你很兴奋很沉迷，那么恭喜你，这条路很适合你，你可以直接深入下去；
2、学习 Unity 引擎。一个 3D 引擎包含的知识面很广，不要泛泛地去学，找一本带项目实例的入门书，从简单的范例项目，一边敲代码一边学起，大概再花上两三个月。如果在学习 C# 的时候觉得单调，学习 Unity 的过程也很乏味，那应该严重认真考虑是不是要继续下去；
3、学习了 C# 和 Unity 的入门，方向坚定不移，可以再花半年的时间做/学习几个小项目，适当强化知识的深度和广度。然后题主应该有一定的积累来思考下一步的方向，建议以兴趣/性格导向为优先。如果喜欢做产品的快乐，那么掌握 3D 应用开发的各个环节，对设计、资产、技术、测试、运营、项目管理等各方面都具备一定的把控能力会非常有帮助；如果面向技术，那么需要回头补功课，算法、数据结构、3D 图形学等列个单子慢慢学起来，必须夯实基础才能深入。两个方向都不容易，要成为大牛10年的积累是必须的。但坚持3年，相信在一般的团队中已经可以贡献自己的力量了。
4、入门之后会发现，需要了解甚至深入学习的东西非常多，而且是越来越多。现在罗列给你没有意义。保持对多领域的关注，一步步走下去，经常审视自己的方向，结合兴趣和实际情况做选择，尽量少走弯路。

Ⅶ 什么是AR技术

AR(Augmented Reality，增强现实)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

增强现实技术，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息"无缝"集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。

拓展资料：

AR系统具有三个突出的特点:

①真实世界和虚拟世界的信息集成;

②具有实时交互性;

③是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。

AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。

Ⅷ ar ar怎么计算

应收账款周转天数（AR turnover）：应收账款周转天数是指企业从取得应收账款的权利到收回款项、转换为现金所需要的时间。 是应收账款周转率的一个辅助性指标，周转天数越短，说明流动资金使用效率越好。是衡量公司需要多长时间收回应收账款，属于公司经营能力分析范畴。 由于大多数行业都存在信用销售，形成大量的应收账款，如何能更快将这些应收账款收回变为真金白银对公司持续运转至关重要，如果周转天数延长，回款速度变慢，公司将不得不通过借债等方式来补充营运资金，会造成成本的上涨和经营的被动。在相同行业内，应收账款周转天数越短的公司通常有较强的竞争力。应收账款周转天数加上存货周转天数再减去应付账款周转天数即得出公司的现金周转周期这一重要指标。 企业设置的标准值：100 应收账款周转天数的计算公式应收账款周转天数＝360/应收账款周转率＝平均应收账款×360天/销售收入。 应收账款周转率=（赊销净额/应收账款平均余额）=（销售收入-现销收入-销售退回、折让、折扣/(期初应收账款余额+期末应收账款余额）/2 应收账款周转天数的意义应收账款周转天数表示在一个会计年度内，应收账款从发生到收回周转一次的平均天数...

Ⅸ ar的学习需要什么

如果是面向 VR 应用开发，VR 并不能成为一个独立的技术领域，实际上只是 3D 应用开发的一个简单扩展，关键还是要学习 3D
应用开发的相关技术。
1、学习
C#语言。如果你没有编程基础，可以挑一本C#入门书先学起来，花一两个月，不用非常深入，做到能读能写简单的代码即可。当然，如果这个学习过程让你很兴奋很沉迷，那么恭喜你，这条路很适合你，你可以直接深入下去；
2、学习 Unity 引擎。一个 3D
引擎包含的知识面很广，不要泛泛地去学，找一本带项目实例的入门书，从简单的范例项目，一边敲代码一边学起，大概再花上两三个月。如果在学习 C#
的时候觉得单调，学习 Unity 的过程也很乏味，那应该严重认真考虑是不是要继续下去；
3、学习了 C# 和 Unity
的入门，方向坚定不移，可以再花半年的时间做/学习几个小项目，适当强化知识的深度和广度。然后题主应该有一定的积累来思考下一步的方向，建议以兴趣/性格导向为优先。如果喜欢做产品的快乐，那么掌握
3D
应用开发的各个环节，对设计、资产、技术、测试、运营、项目管理等各方面都具备一定的把控能力会非常有帮助；如果面向技术，那么需要回头补功课，算法、数据结构、3D

图形学等列个单子慢慢学起来，必须夯实基础才能深入。两个方向都不容易，要成为大牛10年的积累是必须的。但坚持3年，相信在一般的团队中已经可以贡献自己的力量了。
4、入门之后会发现，需要了解甚至深入学习的东西非常多，而且是越来越多。现在罗列给你没有意义。保持对多领域的关注，一步步走下去，经常审视自己的方向，结合兴趣和实际情况做选择，尽量少走弯路。