本文介绍了平稳随机序列的特点，其统计特性不随时间平移变化。重点讲解了ARMA模型，包括自回归模型AR(n)、移动平均模型MA(m)以及自回归移动平均模型ARMA(n, m)，并探讨了它们在平稳系统中的应用。"
133810163,442749,互动直播UI设计：主播视角与布局调整,"['UI设计', '互动直播', 'duilib框架', '进程通信', '布局调整']
1.特点
序列的统计特性不随时间的平移而变化
2.模型
自回归移动平均模型（ Auto Regressive Moving Average Model）简称 ARMA 模型
（1）一般自回归模型 AR( n )
Xt仅与前n个时刻有关（类似于马尔可夫）
Xt = ϕ1 Xt−1 +ϕ2 Xt−2 +L +ϕn Xt−n + at
at 独立于Xt−1 , Xt−2 ,L , Xt−n 的白噪声序列， at ~ N(0,σa)
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