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

HRAN 的 MATLAB 代码，是专门用来快速 fMRI 中的生理噪声的工具，重点是：不用外部参考信号，挺方便的。你只要准备好 MATLAB 2018 或 2019，再装个 Chronux 工具箱，基本就能跑起来。哦对，代码在 GitHub 上开源，MIT 协议，拿来就能用，放心大胆地折腾。 HRAN的核心功能，是估算和去除 fMRI 中的生理噪声。比如心跳、呼吸这些，会影响信号质量。它的思路是：基于 ROI（像心室），通过HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m来估频率，再滤掉。代码写得挺清晰的，跑起来没那么难。 工具主要用到AR 模型，就是自回归模型

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。

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

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。

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。