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什么是时序分析,如何分析时序逻辑电路

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什么是准时序？时序 分析平稳性分析时间序列分析一组随机变量分为平稳时间序列分析和按时间顺序的随机过程可以用数学语言表示如下:大写小写x用FPGA时序9静态表示静态时序 分析(STA)可在逻辑综合、布局布线等步骤后进行 。布局和布线完成后，FPGAEDA工具会给出STA结果，此时分析的结果最接近实际电路情况，而逻辑综合中分析的结果是不可见的，不准确的(因为没有物理信息，只用来指导布局) 。
【什么是时序分析,如何分析时序逻辑电路】
1、2020 时序 分析(19对于平稳时间序列，可以用AR和MA模型进行预测，它们的组合就是ARMA模型 。先说AR模型 。所谓AR(自回归)，翻译过来就是自回归模型 。下面这个自回归标准公式，只要你懂这个公式，AR模型应该问题不大 。我们来解释一下这个公式，这个公式是如何表示自回归的 。首先，t时刻的随机变量y代表当前时刻要计算(预测)的随机变量，这里y是随机变量而不是数值，而是随机变量 。

很容易理解一个时间序列满足什么条件前两个条件就是平稳时间序列 ， 它们的协方差值只要在不同时间间隔相同就是时间间隔k相关，也就是说时间间隔之间存在一定的关系，因此具有研究价值 。如果不同时刻的成对协方差为0 ， 即每一时刻都是成对独立的，即一个纯随机平稳时间序列 。c代表一个常数，那么从t1到tp的过去时间的观测值，实际上是一个随机函数在这些时间的观测值 。前一个系数代表当前时间t的时间值的最后一个ε扰动项，它是一个任意的随机函数 。

2、2020 时序 分析(7英里西瓜视频时间序列分析平稳性理论上有两种定义 。所谓严格 ， 就是严格平稳性的所有统计性质不随时间变化 。这就是严格平稳性的定义 。未来我们可以尝试用数学语言来描述一些概念，也称为协变平稳、二阶平稳或宽平稳 。弱平稳时间序列的一阶矩和二阶矩不随时间变化 。

我们会讲严格平稳性和弱平稳性的关系 。满足严格平稳性的序列具有弱平稳性，但严格平稳性不能覆盖所有的弱平稳性 。为什么严格平稳性不能覆盖所有弱平稳性？这是因为柯西分布是严格平稳的时间序列 ， 但是没有二阶矩或一阶矩，所以柯西分布是严格平稳的不满足弱平稳性 。当时间序列是正态分布序列时 ， 正态分布的所有统计性质都由二阶矩描述，弱平稳正态序列也是严格平稳的 。

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