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时间序列周期性检验方法研究进展
时间序列是按时间顺序根据一定采样间隔对客观事物进行动态观察得到的一组数据,由于每次采样存在随机因素的作用,各次观察指标都是随机的,因此时间序列被称作随机过程的一次样本实现.周期成分常常是一个时间序列具有的特征,如生物医学信号处理中的心电图、脑电图、医院月度门诊量等都具有一定的周期性.准确地把握时间序列的周期特征对于揭示动态数据蕴含的客观信息具有重要意义.一方面通过检测序列所具有的真实周期,用于序列的信息特征分析;另一方面,一些研究不局限于发现序列的周期成分,而是进一步利用具有周期特性的时间序列作为前提进行预测与预报、检测不规则波动、发现序列异同、判断移动假日效应等[1].