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] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冀振元 著

图书标签:

• 时间序列分析
• 谱估计
• 信号处理
• 电子工程
• 信息工程
• 随机过程
• 滤波理论
• 系统辨识
• 通信工程
• 机器学习

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560357942

版次：1

商品编码：11879040

包装：平装

丛书名： 电子与信息工程系列

外文名称：Time Series Analysis and Modern Spectrum Estimation

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：185##

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！

深度解析：数字信号处理的基石——现代谱估计与时间序列分析 在信息爆炸的时代，海量数据如潮水般涌来，如何从中提取有价值的信息，洞察隐藏的规律，成为了科学研究和工程实践的关键。而时间序列分析与现代谱估计，正是驾驭这股数据洪流、揭示深层奥秘的两大法宝。它们如同信号处理领域的“显微镜”与“望远镜”，使我们能够深入剖析信号的内在结构，理解其演变机制，并为未来的预测与控制提供坚实的基础。 时间序列分析：捕捉瞬息万变的信号脉络 时间序列，顾名思义，是由一系列按照时间顺序排列的观测值组成的数据集。它广泛存在于我们生活的方方面面：股票市场的价格波动、气象站记录的温度变化、医疗设备监测的心电图、甚至是大规模网络流量的实时统计，都属于时间序列的范畴。时间序列分析的核心在于理解这些随时间变化的数据背后所蕴含的动态规律。 这种分析方法并非仅仅是对数据进行简单的描述，而是致力于建立能够准确反映数据生成过程的模型。通过对历史数据的深入研究，我们可以识别出其中存在的各种成分，例如： 趋势（Trend）： 数据在长期内呈现出的整体上升或下降的方向。例如，全球气温的长期上升趋势，或者某种产品销量的持续增长。识别趋势有助于我们把握宏观动态，判断未来的整体走向。 季节性（Seasonality）： 数据中周期性重复出现的模式，通常与日、周、月、年等固定的时间周期有关。例如，夏季空调销量的大幅增加，或者每周五交通流量的尖峰。捕捉季节性可以帮助我们预测周期性事件的发生，并做出相应的安排。 周期性（Cyclicality）： 类似于季节性，但其周期通常比季节性更长，且不一定固定。这些周期性波动往往与经济周期、商业周期等更宏观的因素相关。理解周期性有助于我们应对经济衰退或繁荣等长期波动。 随机性/噪声（Randomness/Noise）： 无法被上述模式解释的随机波动。任何时间序列都不可避免地包含一定程度的随机性，这些随机性可能源于测量误差、不可预测的事件等。对随机性的理解有助于我们评估模型的可靠性，并区分信号与噪声。 时间序列分析的工具箱极为丰富，从经典的平稳性检验（如ADF检验、PP检验）到各种平稳化处理技术，再到强大的模型构建方法，无不体现着其精妙的理论体系。自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型以及它们的组合——自回归滑动平均（ARMA）模型，是时间序列分析的基石。AR模型认为当前值与过去值有关，MA模型则认为当前值与过去的预测误差有关。ARMA模型将这两者结合，能够更灵活地捕捉数据依赖关系。 然而，许多现实世界的时间序列并非是平稳的，即其统计性质（如均值、方差）会随时间而变化。为了应对非平稳性，差分（Differencing）成为了关键手段，通过计算相邻观测值之差来消除趋势和季节性，使序列趋于平稳。在此基础上，自回归积分滑动平均（ARIMA）模型应运而生，它通过引入差分运算，成功地处理了大量的非平稳时间序列数据。 除了ARIMA模型，其他重要的建模方法也为时间序列分析提供了更广阔的视野。向量自回归（VAR）模型能够同时处理多个相互关联的时间序列，揭示它们之间的动态联动关系。状态空间模型（State Space Models）则以一种更为通用的框架，将观测到的时间序列与其潜在的、不可直接观测的状态变量联系起来，这为许多复杂的动态系统建模提供了强大的工具，例如卡尔曼滤波（Kalman Filter）就是状态空间模型在信号估计和预测中的经典应用。 在实际应用中，时间序列分析的应用场景几乎无处不在。在金融领域，它被用于股票价格预测、风险评估、投资组合优化；在经济学中，用于预测GDP增长、通货膨胀率、失业率；在工程领域，用于预测设备故障、优化生产流程、分析交通流量；在环境科学中，用于预测天气变化、监测空气质量；在医学中，用于分析生理信号、预测疾病发展。 现代谱估计：探寻信号的频率之美 如果说时间序列分析是“看见”了信号随时间的变化，那么谱估计就是“听见”了信号在不同频率上的“声音”。信号在时域上的表示固然直观，但许多信号的内在特性，其周期性、振动模式、以及与特定频率相关的噪声，在频域上展现得更为清晰。谱估计正是旨在将信号从时域转换到频域，分析其功率谱密度（Power Spectral Density, PSD），揭示信号的频率成分以及它们所携带的能量分布。 传统的谱估计方法，如周期图（Periodogram），虽然直观，但存在方差较大的问题，使得估计的谱密度不够平滑，难以准确地反映真实的信号特性。现代谱估计技术的发展，正是为了克服这些局限，提供更精确、更鲁棒的频率分析方法。 参数模型谱估计是现代谱估计的重要分支。这类方法的核心思想是，假设信号是由某个参数模型生成的，通过估计模型参数，然后利用模型来计算功率谱密度。 AR模型谱估计： 基于AR模型，将信号建模为过去观测值和白噪声的线性组合。其谱估计的计算相对简单，且在某些情况下能够提供比周期图更平滑、更精确的估计。 MA模型谱估计： 基于MA模型，将信号建模为过去白噪声的线性组合。 ARMA模型谱估计： 结合AR和MA模型的优势，能够更准确地描述具有复杂相关性的信号。 ARX、ARMAX、ARIMA模型谱估计： 将这些更复杂的时域模型应用到谱估计中，可以处理更广泛的信号类型，包括包含外部输入信号（X）的系统。 这类方法的一大优势在于，如果模型选择得当，并且信号确实是按照该模型生成的，那么参数模型谱估计可以提供渐近无偏且方差最小的估计。然而，模型的选择和参数的估计是关键，不恰当的模型选择会导致严重的估计偏差。 另一大类重要的现代谱估计方法是非参数模型谱估计，它们不对信号的生成模型做任何预设的假设，而是直接从观测数据中估计功率谱密度。 Welch方法： 这是周期图法的一种改进。它将整个信号序列分割成若干个重叠或不重叠的子段，对每个子段计算周期图，然后对这些周期图进行平均。通过平均，有效地降低了周期图的方差，提高了谱估计的平滑度和可靠性。Welch方法在工程应用中非常广泛，因为它兼顾了计算效率和估计性能。 多窗谱估计（Multitaper Spectral Estimation）： 这种方法利用一组正交的、具有特定频率分辨率和紧凑性特性的“暖核函数”（tapers），对信号进行加权平均，以估计功率谱密度。相比于Welch方法，多窗谱估计能够获得更低的方差，同时保持较高的分辨率。 自相关函数法（Autocorrelation Function Method）： 这种方法首先估计信号的自相关函数，然后通过对自相关函数进行傅里叶变换来得到功率谱密度。这种方法与参数模型谱估计中的AR模型估计有密切联系。 现代谱估计技术在众多领域发挥着至关重要的作用： 通信系统： 分析调制信号的频谱特性，设计滤波器，识别和抑制干扰。 音频与语音处理： 分析语音信号的基频、共振峰，实现语音识别、语音合成。 地震勘探： 分析地震波的频谱，识别地下地质结构。 生物医学工程： 分析脑电图（EEG）、心电图（ECG）等信号的频谱，用于疾病诊断和监测。 机械故障诊断： 分析振动信号的频谱，识别旋转机械的早期故障。 雷达与声纳： 分析回波信号的频谱，实现目标探测、测速和分类。 天文学： 分析射电望远镜接收到的信号频谱，研究宇宙天体的性质。 时间和频率的交织：信号分析的精髓 时间序列分析与现代谱估计并非孤立存在，而是相互补充、相辅相成的。许多先进的信号处理技术，如短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT），便是将两者结合的典范。STFT通过将信号分割成短的、重叠的帧，并对每一帧进行傅里叶变换，从而在一定程度上同时获得了信号的时间和频率信息，生成了时频分布（Time-Frequency Distribution）。这使得我们能够观察信号的频率成分如何随时间演变，对于非平稳信号的分析尤为重要。 更进一步，小波变换（Wavelet Transform）等时频分析工具，提供了比STFT更高的时频分辨率，能够更好地捕捉信号的瞬态特征和局部细节。 总而言之，时间序列分析与现代谱估计是理解和解析复杂信号世界的两大支柱。它们不仅提供了强大的数学工具和算法，更重要的是，它们为我们揭示了隐藏在数据背后的深层规律，使我们能够更好地预测未来，更有效地控制系统，从而在科学研究、技术创新和产业发展中取得更大的突破。深入掌握这些技术，就是掌握了洞察数据本质、驱动智能未来的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《时间序列分析与现代谱估计》这个书名时，脑海中立刻浮现出无数个与我研究领域相关的场景。在很多工程应用中，我们处理的数据往往是离散的、带有噪声的，并且其统计特性会随时间而改变。传统的分析方法有时显得力不从心，尤其是在处理高分辨率、宽带信号时，对精细的频率信息和时域演变过程的把握至关重要。这本书的“现代谱估计”部分尤其引起了我的兴趣，我很好奇它会介绍哪些突破性的技术，比如能否更有效地分辨出频谱上的密集谱线，或者在低信噪比环境下实现更鲁棒的谱估计。我对能够处理非平稳信号，并且在计算效率上也有所改进的方法非常感兴趣。如果这本书能为我提供一些解决这些实际问题的思路和工具，那将是一笔宝贵的财富，能极大地推动我目前正在进行的研究项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，特别是“现代谱估计”，让我联想到了一些前沿的研究方向。我一直在探索如何更深入地理解和处理那些具有复杂频率结构和时域动态特性的信号。例如，在射频信号分析、地震信号处理，甚至是天文学数据分析中，精确的频谱信息和对信号演化过程的把握都至关重要。我非常好奇书中会详细阐述哪些“现代”的谱估计技术，它们与传统方法相比有哪些独特的优势，又如何在实际应用中发挥作用。我期望这本书能够提供一些新的理论视角，以及具有实际操作指导意义的算法和工具，帮助我解决在数据分析中遇到的难题，比如如何区分不同来源的信号，或者如何从嘈杂的数据中提取出关键的频率成分。这本书的出版，无疑为我们这些在相关领域探索的研究者和工程师提供了一个宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本《电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计》的封面设计就颇具吸引力，深邃的蓝色背景搭配简洁的银色标题，给人一种专业而又充满科技感的第一印象。拿到手中，纸张的质感也相当不错，触感温润，翻页时沙沙作响，这对于需要长时间阅读的专业书籍来说，无疑是一个加分项。我一直对数据背后的规律非常感兴趣，尤其是那些随着时间流逝而不断变化的信号，比如通信中的调制信号、生物体内的生理信号，甚至是经济市场的数据波动，它们都蕴含着丰富的信息。我常常在想，如何才能更有效地捕捉和理解这些动态信息呢？这本书的书名直接点出了核心内容，让我对如何利用时间序列分析和现代谱估计技术来揭示这些隐藏的模式充满了期待。我希望它能提供一些我之前从未接触过的、更深入的视角和方法，帮助我打开一扇新的研究大门，让我能够从更复杂的信号中提取出更有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计》给我一种厚重感，仿佛里面承载了无数工程师和研究者的智慧结晶。我之前接触过一些关于信号处理的基础知识，但总觉得在处理一些复杂、非平稳的时间序列时力不从心，尤其是在需要精确区分不同频率成分，或者从噪声中提取微弱信号的时候，总会感到有些捉襟见肘。我希望能从这本书中学习到一些更先进、更具实操性的谱估计技术，比如那些能够应对非线性、时变信号的新方法。想象一下，如果我能够掌握这些工具，就可以更自信地分析雷达信号中的目标特征，或者更准确地诊断医疗影像中的异常模式，甚至可以优化无线通信系统的性能。这本书的定位是“电子与信息工程系列”，这让我相信它不仅会讲解理论，更会贴合实际工程中的应用场景，这是我非常看重的。

评分☆☆☆☆☆

《电子与信息工程系列：时间序列分析与现代谱估计》的书名本身就透露出一种严谨和系统性。我一直认为，时间序列分析和谱估计是理解和处理动态系统信息的核心技术。在我的工作中，经常会遇到需要从大量的连续观测数据中提取有意义的信息，例如监测设备的运行状态，分析通信链路的质量，或者研究自然界的周期性现象。我对于如何更有效地识别和量化信号中的周期性成分，以及如何对信号进行频率域的分解和分析一直抱有浓厚的兴趣。我希望这本书能够提供清晰的理论框架，详细介绍各种经典和现代的谱估计方法，并且最好能结合一些实际案例，说明这些方法在电子与信息工程领域的具体应用。通过这本书，我希望能够提升自己分析和处理时间序列数据的能力，从而更好地解决实际工程中的问题。