平稳信号和非平稳信号是信号处理中的两个重要概念，它们在特性、分析和应用方面存在显著的差异。平稳信号，顾名思义，指的是信号的特性随时间保持不变或仅呈现出规则的、可预测的变化。这种信号的主要特点是其统计特性，如均值、方差和相关函数等，不随时间的推移而发生变化。平稳信号在分析和处理时相对简...
在实际应用中，判断一个信号是平稳的还是非平稳的，通常需要根据信号的特性以及应用的需求来具体分析。一种常见的方法是使用统计测试，如ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试或KPSS测试，来检验信号的平稳性。此外，观察信号的时域或频域特性，如时域波形、功率谱密度等，也可以帮助我们判断信号的平稳性。总的...
平稳与非平稳最直观的理解就是。平稳信号包含的信息量小，其统计特性随时间不变化，典型代表高斯白噪声和人类口腔中的浊音。这种信号的特点就是我说的统计特性不变。而非平稳就不是了 就是统计特性随时间在变，它的信息量是变化的。
非平稳信号中的“新息”是指当前信号值与预测信号值的差异，预测信号基于过去信号的统计特性，但非平稳性意味着这些预测无法完全准确。简单来说，如果你观察到一个像 f(t)=t 的确定信号叠加白噪声，这就是非平稳的一个实例。在非平稳信号中，稳态波不再是简单的直流，而且随机波动不可预测。例如，语...
通过观察信号的可视化结果，因此根据时序图判断法可以得知电压比信号（序列）是一个非平稳序列。在统计学领域处理非平稳的方法有确定性性因素分解法和随机性序列差分法。1、平稳信号是指信号的分布参数或者分布律不随时间发生变化的信号。平稳信号分严平稳和宽平稳，严平稳的条件在信号处理中太严格，不实用...
我们经常使用ARIMA（差分自回归移动平均）模型，它可以统一考虑AR和MA过程，并引入差分操作以处理非平稳时间序列。在ARIMA模型中，AR、MA和ARMA之间也存在着一定的关系。总之，对于平稳时间序列，AR、MA和ARMA之间可以相互转化；而对于非平稳时间序列，我们常常使用ARIMA模型来考虑它们之间的关系。
为了确定时间序列数据的稳定性，通常需要采用以下步骤：首先，检查时间序列的均值和方差是否随时间呈现明显变动。如果它们随时间变化较大，则可能表明数据是非平稳的；相反，如果稳定不变，那么可能属于平稳序列。其次，进行差分处理，这是一种常见的方法，旨在消除数据中的趋势和季节性波动，从而使其更符合...
基于自回归系数的取值范围进行判断的。R(1)模型的平稳和非平稳特点是基于自回归系数的取值范围进行判断的，当自回归系数等于1或-1时，AR(1)模型刚好处于平稳和非平稳的边界上。在实际应用中，需要通过时间序列的实际数据来确定自回归系数的取值范围，以判断AR(1)模型是平稳的还是非平稳的。
平稳信源和非平稳信源都是随机信号，区别在于特性和定义不同。信源X具有有限符号集，信源X具有有限符号集合，信源产生随机序列 xii=..,1,2,...对所有i,j,hi,j,h，都有，p(xi1=aj1...xiN=ajN)=p(xi1+h=aj1...xiN+h=ajN)，p(xi1=aj1...xiN=ajN)=p(xi1+h=aj1...xiN+h=ajN)，...
【答案】：A、D 通常有以下两种方法将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列：（1）差分平稳过程。若一个时间序列为1阶单整，即原序列非平稳，通过1阶差分可使其变为平稳序列。（2）趋势平稳过程。有些时间序列在其趋势线上是平稳的，因此，将该时间序列对时间进行回归，回归以后得到的残差项是平稳的...