马尔可夫链定阶
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马尔可夫链定阶目的在于通过统计检验确定一个时间序列是否可以用一个有限阶的马尔可夫链来描述，为其他相关研究（比如独立性检验）奠定基础。
技术博客
2026
工业过程数据稳态判断
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如化工过程等连续的工业过程往往需要处于稳态运行以满足安全性和产品质量等要求，但是由于过程上游输入的不确定性，以及内部设备和操作参数的变化，稳态并不唯一。过程在不同稳态之间的切换形成了暂态。如DCS等所记录的时序数据中往往同时包含了稳态和暂态数据，对其中稳态数据的识别有助于过程建模和优化等工作。
小样本马尔可夫链独立性检验
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本文主要包括以下内容：
- 案例构建和样本采集
- 小样本量下的独立性检验
多尺度时序因果分析
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如何从时序信号数据中准确识别与目标变化相关的驱动因子，进而构建更加精简、可解释的预测模型，是时序分析领域的一个重要研究课题。本文将介绍一种基于符号化分解的多尺度时序因果分析方法，旨在帮助读者理解如何从时序数据中有效提取时序因果关系信息。
基于线性回归的CRLB解释
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克拉美罗下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）是系统辨识里的重要概念，用于衡量参数估计的下界精度。
Fisher信息量与系统辨识
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若随机变量 $X$ 的分布依赖于参数 $\theta$，则Fisher信息是用于度量 $X$ 所携带的关于参数 $\theta$ 的信息量。
Box-Jenkins模型辨识
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辨识的目的是从动态数据中识别输入对输出的真实影响。这里的真实，指的是不受测量误差、未建模动态、环境漂移等因素干扰的影响。接下来，我将通过Box-Jenkins（BJ）模型辨识来阐述这一观点。
广义加性模型算例
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本算例展示三项内容：
- 先用默认的 LinearGAM 作为同方差基线；
- 再用 LinearGAM + FGLS 近似处理异方差；
- 对比两种预测区间在噪声随 $x$ 增大时的差异。
广义加性模型原理
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广义加性模型（Generalized Additive Model，GAM）用于描述响应变量与多个预测变量之间的非线性关系，同时保留较好的可解释性。