時間序列分析與現代譜估計

本書系統地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預測方法以及現代譜估計的特點和相關知識。全書共分6章。第1章緒論，介紹時間序列分析的重要性、時間序列分析的發展及套用等內容；第2章介紹時間序列模型建立前的動態數據預處理，包括平穩性檢驗、正態性檢驗、獨立性檢驗、周期性檢驗、趨勢項檢驗等內容；第3章介紹常用的時間序列模型，包括自回歸（AR）模型、移動平均（MA）模型、自回歸移動平均（ARMA）模型、ARMA模型的特性、平穩時間序列模型的建立、平穩時間序列預測等內容；第4章介紹經典譜分析的基本方法，包括自相關函式的估計、經典譜估計的直接法、間接法及改進方法等；第5章介紹現代譜估計中的常用方法，包括線性預測法、Burg法、Prony法、多信號分類（MUSIC）法、基於旋轉不變技術的信號參數估計（ESPRIT）法、*小範數法等；第6章介紹時間序列分析與譜估計常用的軟體及實驗相關內容

基本介紹

• 書名：時間序列分析與現代譜估計
• 作者：冀振元
• ISBN：978-7-5603-5794-2
• 類別：E.電子與通信工程類
• 頁數：195
• 定價：34.00元
• 出版社：哈爾濱工業大學出版社
• 出版時間：2016.03
• 開本：16
• 責編：許雅瑩
• 中圖分類：數理科學和化學

基本信息補充

所屬叢書	“十二五”國家重點圖書/電子與信息工程系列

內容簡介

本書可作為通信、電子信息、自動控制、機率統計等相關專業的研究生教材，也可作為相關技術人員在時間序列分析與譜估計方面研究的理論基礎參考書。

圖書目錄

第1章 緒論

1．1 時間序列分析的重要性

1．2 時間序列分析與隨機過程理論的區別

1．3 時間序列分析方法的起源與發展

1．4 時間序列分析的套用領域

第2章 動態數據預處理

2．1 平穩性檢驗

2．2 正態性檢驗

2．3 獨立性檢驗

2．4 周期性檢驗

2．5 趨勢項檢驗

習題

第3章 時間序列模型

3．1 一階自回歸（AR）模型

3．2 一般自回歸模型

3．3 移動平均（MA）模型

3．4 自回歸移動平均（ARMA）模型

3．5 ARMA模型的特性

3．6 平穩時間序列模型的建立

3．7 平穩時間序列預測

習題

第4章 經典譜分析

4．1 功率譜估計概述

4．2 自相關函式的估計

4．3 經典譜估計的基本方法

4．4 直接法和間接法估計的質量

4．5 直接法估計的改進

習題

第5章 現代譜估計

5．1 引言

5．2 自回歸（AR）方法

5．3 輸入數據處理

5．4 Burg法

5．5 Prony法

5．6 使用最小二乘途徑的Prony法

5．7 特徵向量和特徵值

5．8 MUSIC方法

5．9 ESPRIT法

5．10 最小範數法

5．11 用離散傅立葉變換的最小範數法

習題

第6章 時間序列分析與譜估計軟體及實驗指導

6．1 時間序列分析軟體一EViews

6．2 MATLAB介紹

6．3 時間序列分析及譜估計實驗

參考文獻