方法：用ARMA滤波器实现位置-结构-图卷积神经网络的卷积，写出此方法的公式原理和算法伪代码

ARMA滤波器是一种线性滤波器，可以用于对时间序列数据进行滤波。在位置-结构-图卷积神经网络中，我们可以使用ARMA滤波器来实现卷积操作。具体地，我们可以将节点的特征向量看作一个时间序列，然后对其进行ARMA滤波，得到一个滤波后的特征向量。这个滤波后的特征向量可以作为节点的新特征表示，用于后续的计算。

下面是ARMA滤波器的公式原理：

$$ y_t = \sum_{i=1}^{p} \phi_i y_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} \theta_i \epsilon_{t-i} $$

其中，$y_t$表示时间为$t$时的输出，$\phi_i$表示AR系数，$y_{t-i}$表示时间为$t-i$时的输出，$q$表示MA阶数，$\theta_i$表示MA系数，$\epsilon_{t-i}$表示时间为$t-i$时的噪声。

算法伪代码如下：

Input: 特征矩阵X，邻接矩阵A，ARMA系数p和q
Output: 滤波后的特征矩阵Z

for i in range(N):
    # 计算节点i的ARMA滤波器系数
    coef = ARMA_coef(X[i], p, q)
    # 对节点i的特征向量进行ARMA滤波
    Z[i] = ARMA_filter(X[i], coef)
    # 使用邻接矩阵进行卷积
    for j in range(N):
        Z[i] += A[i][j] * Z[j]

def ARMA_coef(X, p, q):
    # 计算ARMA滤波器系数
    ...

def ARMA_filter(X, coef):
    # 对特征向量X进行ARMA滤波
    ...