性过程
线性过程是通过一系列独立脉冲（一般为零均值和常数方差的高斯分布）激励一个线性模型（滤波器）产生的随机过程。
线性模型（滤波器）分为三类，分别称为自回归模型（AR），滑动平均模型（MA）和自回归滑动平均模型（ARMA）；
一个ARMA过程可以表示为：
a(0)y(n)+a(1)y(n-1)+...+a(na)y(n-na) = b(0)x(n)+b(1)x(n-1)+...+b(nb)x(n-nb)
写作ARMA(na,nb)。实际中，一般在左右两边同除以a(0)，使a(0)=1。可以将y(n-1)到y(n-na)移到右侧，此时y(n-1)到y(n-na)的系数为-a(1)到-a(na)，若画出直接II型滤波器，则可以看出，-a(1)到-a(na)正好为反馈乘法单元的系数。
需要注意的是，在Matlab的filter函数中，第一个参数B=[b(0),b(1),...,b(nb)]，第二个参数A=[a(0),a(1),...,a(na)]，它是将y(n-1)到y(n-na)移到右侧之前y(n)到y(n-na)前的系数。如果是滤波器实现图中的反馈乘法单元，则需要加负号。
相关阅读
前言博主第一次接触过机器学习，内容可能有许多原文复现，但是我尽量用自己的话来讲，第一次写博客，就当作自娱自乐也好。读书笔记第一目
线性规划 首先什么是线性规划，大致的定义我总结为在线性的目标和约束中，找出一个最优解。 举个例子： M1和M2两种原料用于生产内外墙
前言：当影响因变量的因素是多个时候，这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归，分为：多元线性回归和多元非线性回归。线性回
线性规划的标准型与规范型 (Standard and Canonical F
线性规划的标准型与规范型 (Standard and Canonical Forms) Form Minimization Problem Maximization Problem St
Python实现多元线性回归线性回归介绍线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计