重要性-绩效分析矩阵方法（完整版）实用资料(可以直接使用，可编辑完整版实用资料，欢迎下载）重要性-绩效分析矩阵方法第一步：基本数据收集表一：流程重要性—绩效信息收集表衡量指标分值（1-5分）ABCDEFGHI……备注流程重要性=∑(y1,y2,y3)/3y1流程的增值（=∑(A,…I)/9）分值从间接支持、直接支持、增值依次给1-5分y2流程的独特性（=∑(A,…I)/9）分值从一般的、独特的依次给1-5分y3流程类型（=∑(A,…I)/9）分值从支持、战术性的、战略性的依次给1-5分流程绩效性=∑(X1,X2…X5)/5X1质量指标（=∑(A,…I)/9）从产品的符合性、稳定性、过程性能指标来进行打分X2成本指标（=∑(A,…I)/9）从资源的消耗量来打分X3按时交付成果（=∑(A,…I)/9）主要从业务流程周期、关键点响应速度、成果交付时间来打分X4服务指标（=∑(A,…I)/9）主要通过顾客满意度调查来打分X5员工（=∑(A,…I)/9）主要从员工对流程的了解程度来进行打分第二步：重要性—绩效矩阵分析矩阵分析在信号处理中的应用班级：2021级专业硕士班在二十一世纪，人们普遍认为对人类社会发展最有影响的科学领域将是信息科学和生命科学。事实上，我们确实强烈感受到信息科学的飞速发展对我们日常生活方面的影响，信息科学的发展让世界变成了地球村。概括起来说，信息科学研究的是作为信息载体的信号的获取、存储、传输和处理。可见信号处理是信息科学的核心研究内容之一。信号处理在理论上涉及的范围极其广泛，并不断有新的分支出现。从所处理的信号的性质上来看，可分为确定性信号处理和随机信号处理。确定性信号处理研究的确定性信号的分析、线性滤波、重构，反卷积（线性失真补偿）等。除了大家比较熟悉的线性滤波器设计与实现理论、信号分析的各种快速变换算法等之外，还包括信号重构理论、多抽样率信号处理、小波分析等较新的学科分支。确定性信号处理时随机信号处理的重要理论基础之一。本文就是研究基于确定性信号处理的矩阵分析应用。平稳随机过程的功率谱估计方法可以分为经典谱估计方法和现代谱估计方法。经典谱估计的基本方法包括19世纪末由Schuster提出的周期图法和1949年Tukey根据维纳—辛钦定理提出的自相关法即BT法。现代谱估计方法主要是针对经典谱估计分辨率低和估计质量差提出的，因此也称作高分辨率谱估计。现代谱估计是基于随机信号的参数化模型表示的方法。在现代谱估计中，对未能得到的样本数据或未能估计出来的自相关函数，不是简单地当作零处理，而是与所得到的样本数据服从同一模型。根据谱表示定理，从功率谱等价的角度，规则过程可以用AR、MA或ARMA模型来描述。根据我们所学的信号与系统、数字信号处理等课程中系统的幅频特性与系统零、极点之间的关系，可以明确知道AR模型适合于具有尖峰但没有深谷的谱，MA模型适合于具有深谷但无尖峰的谱，ARMA模型是较通用的，对两种极端情况能够表示的模型。通过建立平稳随机过程的AR模型来获得功率谱估计的方法叫做AR谱估计。历史上，最早提出AR模型并用于时间序列建模的是Yule，他在1927年采用AR建模的方法研究太阳黑子的活动周期。Walker在1931年用最小二乘法建立了自回归模型参数与自相关函数关系的Yule-Walker方程。已知AR过程的前p+1个延迟的自相关函数，就可以解一组线性方程组来确定AR参数。Yule－Walker方程用矩阵形式表示：对于平稳过程，我们知道，自相关矩阵是非负定的，也就是说可能是正定的，也可能是半正定的。但对平稳非可预测过程，可以证明是正定的，即自相矩阵是满秩的。因此，由Yule－Walker方程可以唯一确定出AR系数。再由：可以确定白噪声的方差。一般将这两个方程用矩阵形式联立表示为：无论是p阶自相关矩阵，还是p+1阶自相关矩阵，它们在结构上都有特殊的性质，根据自相关函数的共轭对称性，它们是共轭对称的，即实平稳过程的自相关矩阵是对称的Toeplitz矩阵，而复平稳过程的自相关矩阵是共轭对称的Toeplitz矩阵。正是利用了自相关矩阵的共轭对称Toeplitz结构，Levinson提出了一种快速求解Yule—Walker方程的递推算法并由Durbin进行了改进，这种算法称为Levinson—Durbin算法。对于实际谱估计问题，过程的自相关函数是不可能精确知道的。一般只能得到过程的有限长度观测样本。最简单的AR模型参数估计方法是，在Yule—Walker方程中，用样本自相关函数估计代替自相关函数真值，并求解所得到的Yule－Walker近似方程，也就是说自相关法。具体地说，就是求解以下方程组：以及显然