用python写的巴特沃斯滤波器程序，以测试通过，可以直接调用-Use python to write the Butterworth filter program to test pass and can be called directly

ARIMA模型是通过将预测对象随时间推移而形成的数据序列当成一个随机序列，进而用一定的数学模型来近似表述该序列。根据原序列是否平稳以及回归中所包含部分的不同分为AR、MA、ARMA以及ARIMA过程。 在模型的使用过程中需要根据时间序列的自相关函数、偏自相关函数等对序列的平稳性进行判别；而对于非平稳序列一般都需要通过差分处理将其转换成平稳序列（ARIMA）；对得到的平稳序列进行建模以确定最佳模型（AR、MA、ARMA或者ARIMA）。在使用中最重要也是最关键的就是对序列进行参数估计，以检验其

3 bits 转化为 ４bits,含Test程序．()

训练SVR模型做预测,可调整训练集和测试集比例及SVR参数，预测性能用MAP反映(The training SVR model can be used for prediction. The proportion of training set and test set and the parameters of SVR can be adjusted. The prediction performance can be reflected by MAP.)