2 时间序列分析与建模

时间序列分析模型主要有3种：自回归模型(Auto Regressive model, AR)、滑动平均模型(Moving Average model, MA) 、自回归滑动平均模型( Auto Regressive Moving Average model，ARMA)，首先对采集的数据进行预处理，再判断模型类别、估计模型参数^[11]。

2.1  时间序列模型的确定

在数据经过去粗差、去趋势项、去周期项等预处理后，可以进行时间序列模型建模^[12]。通过自相关函数图(Auto Correlation Function，ACF)和偏相关函数图(Partial Auto Correlation Function，PACF) 的“拖尾/截尾”性质识别时间序列的模型结构^[13]。对试验所用1号MEMS陀螺进行自相关和偏自相关检测。