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内容简介

　　《电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计》系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估计的特点和相关知识。全书共分6章。第1章绪论，介绍时间序列分析的重要性、时间序列分析的发展及应用等内容；第2章介绍时间序列模型建立前的动态数据预处理，包括平稳性检验、正态性检验、独立性检验、周期性检验、趋势项检验等内容；第3章介绍常用的时间序列模型，包括自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型、ARMA模型的特性、平稳时间序列模型的建立、平稳时间序列预测等内容；第4章介绍经典谱分析的基本方法，包括自相关函数的估计、经典谱估计的直接法、间接法及改进方法等；第5章介绍现代谱估计中的常用方法，包括线性预测法、Burg法、Prony法、多信号分类（MUSIC）法、基于旋转不变技术的信号参数估计（ESPRIT）法、*小范数法等；第6章介绍时间序列分析与谱估计常用的软件及实验相关内容。
　　《电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计》可作为通信、电子信息、自动控制、概率统计等相关专业的研究生教材，也可作为相关技术人员在时间序列分析与谱估计方面研究的理论基础参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 时间序列分析的重要性
1．2 时间序列分析与随机过程理论的区别
1．3 时间序列分析方法的起源与发展
1．4 时间序列分析的应用领域

第2章 动态数据预处理
2．1 平稳性检验
2．2 正态性检验
2．3 独立性检验
2．4 周期性检验
2．5 趋势项检验
习题

第3章 时间序列模型
3．1 一阶自回归（AR）模型
3．2 一般自回归模型
3．3 移动平均（MA）模型
3．4 自回归移动平均（ARMA）模型
3．5 ARMA模型的特性
3．6 平稳时间序列模型的建立
3．7 平稳时间序列预测
习题

第4章 经典谱分析
4．1 功率谱估计概述
4．2 自相关函数的估计
4．3 经典谱估计的基本方法
4．4 直接法和间接法估计的质量
4．5 直接法估计的改进
习题

第5章 现代谱估计
5．1 引言
5．2 自回归（AR）方法
5．3 输入数据处理
5．4 Burg法
5．5 Prony法
5．6 使用最小二乘途径的Prony法
5．7 特征向量和特征值
5．8 MUSIC方法
5．9 ESPRIT法
5．10 最小范数法
5．11 用离散傅里叶变换的最小范数法
习题

第6章 时间序列分析与谱估计软件及实验指导
6．1 时间序列分析软件一EViews
6．2 MATLAB介绍
6．3 时间序列分析及谱估计实验

参考文献

前言/序言

　　时间序列分析是分析历史数据、建立模型、预测发展趋势最强有力的工具之一。它是利用随机过程理论和数理统计学的方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。
　　本书系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估计的特点和相关知识。全书共分6章。
　　第1章绪论，介绍时间序列分析的重要性、时间序列分析的发展及应用等内容。
　　第2章介绍时间序列模型建立前的动态数据预处理，包括平稳性检验、正态性检验、独立性检验、周期性检验、趋势项检验等内容。
　　第3章内容包括：常用的时间序列模型：自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型；ARMA模型的特性：格林函数和平稳性、逆函数和可逆性、自协方差函数；平稳时间序列模型的建立：模型的识别、模型定阶、模型参数估计、模型的适应性检验；平稳时间序列预测：正交投影预测、条件期望预测、适时修正预测、指数平滑预测。
　　第4章介绍经典谱分析的基本方法，包括自相关函数的估计、经典谱估计的直接法、间接法及改进方法等。为后面各章节介绍现代谱估计的知识打下基础。
　　第5章介绍现代谱估计中的常用方法，包括线性预测法、Burg法、Prony法、多信号分类（MUSIC）法、基于旋转不变技术的信号参数估计（ESPRIT）法、最小范数法等。
　　第6章介绍时间序列分析与谱估计常用的软件及实验相关内容，以加强对学生实践环节的培养。
　　本书在编写过程中汲取了多本国内外图书的精华，在这里向这些图书的作者表示感谢！
　　因作者水平有限，且编写时间仓促，书中难免有疏漏和不足之处，望广大读者谅解和批评指正！

电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计 [Time Series Analysis and Modern Spectrum Estimation] 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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