電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計 [Time Series Analysis and Modern Spectrum Estimation] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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冀振元 著

圖書標籤:

• 時間序列分析
• 譜估計
• 信號處理
• 電子工程
• 信息工程
• 隨機過程
• 濾波理論
• 係統辨識
• 通信工程
• 機器學習

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560357942

版次：1

商品編碼：11879040

包裝：平裝

叢書名： 電子與信息工程係列

外文名稱：Time Series Analysis and Modern Spectrum Estimation

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：185##

內容簡介

　　《電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計》係統地講述瞭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應用等內容；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，包括自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型、自迴歸移動平均（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，包括自相關函數的估計、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，包括綫性預測法、Burg法、Prony法、多信號分類（MUSIC）法、基於鏇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件及實驗相關內容。
　　《電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計》可作為通信、電子信息、自動控製、概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麵研究的理論基礎參考書。

內頁插圖

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彆
1．3 時間序列分析方法的起源與發展
1．4 時間序列分析的應用領域

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 一階自迴歸（AR）模型
3．2 一般自迴歸模型
3．3 移動平均（MA）模型
3．4 自迴歸移動平均（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 自相關函數的估計
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 自迴歸（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 特徵嚮量和特徵值
5．8 MUSIC方法
5．9 ESPRIT法
5．10 最小範數法
5．11 用離散傅裏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件及實驗指導
6．1 時間序列分析軟件一EViews
6．2 MATLAB介紹
6．3 時間序列分析及譜估計實驗

參考文獻

前言/序言

　　時間序列分析是分析曆史數據、建立模型、預測發展趨勢最強有力的工具之一。它是利用隨機過程理論和數理統計學的方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。
　　本書係統地講述瞭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應用等內容。
　　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章內容包括：常用的時間序列模型：自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型、自迴歸移動平均（ARMA）模型；ARMA模型的特性：格林函數和平穩性、逆函數和可逆性、自協方差函數；平穩時間序列模型的建立：模型的識彆、模型定階、模型參數估計、模型的適應性檢驗；平穩時間序列預測：正交投影預測、條件期望預測、適時修正預測、指數平滑預測。
　　第4章介紹經典譜分析的基本方法，包括自相關函數的估計、經典譜估計的直接法、間接法及改進方法等。為後麵各章節介紹現代譜估計的知識打下基礎。
　　第5章介紹現代譜估計中的常用方法，包括綫性預測法、Burg法、Prony法、多信號分類（MUSIC）法、基於鏇轉不變技術的信號參數估計（ESPRIT）法、最小範數法等。
　　第6章介紹時間序列分析與譜估計常用的軟件及實驗相關內容，以加強對學生實踐環節的培養。
　　本書在編寫過程中汲取瞭多本國內外圖書的精華，在這裏嚮這些圖書的作者錶示感謝！
　　因作者水平有限，且編寫時間倉促，書中難免有疏漏和不足之處，望廣大讀者諒解和批評指正！

深度解析：數字信號處理的基石——現代譜估計與時間序列分析 在信息爆炸的時代，海量數據如潮水般湧來，如何從中提取有價值的信息，洞察隱藏的規律，成為瞭科學研究和工程實踐的關鍵。而時間序列分析與現代譜估計，正是駕馭這股數據洪流、揭示深層奧秘的兩大法寶。它們如同信號處理領域的“顯微鏡”與“望遠鏡”，使我們能夠深入剖析信號的內在結構，理解其演變機製，並為未來的預測與控製提供堅實的基礎。 時間序列分析：捕捉瞬息萬變的信號脈絡 時間序列，顧名思義，是由一係列按照時間順序排列的觀測值組成的數據集。它廣泛存在於我們生活的方方麵麵：股票市場的價格波動、氣象站記錄的溫度變化、醫療設備監測的心電圖、甚至是大規模網絡流量的實時統計，都屬於時間序列的範疇。時間序列分析的核心在於理解這些隨時間變化的數據背後所蘊含的動態規律。 這種分析方法並非僅僅是對數據進行簡單的描述，而是緻力於建立能夠準確反映數據生成過程的模型。通過對曆史數據的深入研究，我們可以識彆齣其中存在的各種成分，例如： 趨勢（Trend）： 數據在長期內呈現齣的整體上升或下降的方嚮。例如，全球氣溫的長期上升趨勢，或者某種産品銷量的持續增長。識彆趨勢有助於我們把握宏觀動態，判斷未來的整體走嚮。 季節性（Seasonality）： 數據中周期性重復齣現的模式，通常與日、周、月、年等固定的時間周期有關。例如，夏季空調銷量的大幅增加，或者每周五交通流量的尖峰。捕捉季節性可以幫助我們預測周期性事件的發生，並做齣相應的安排。 周期性（Cyclicality）： 類似於季節性，但其周期通常比季節性更長，且不一定固定。這些周期性波動往往與經濟周期、商業周期等更宏觀的因素相關。理解周期性有助於我們應對經濟衰退或繁榮等長期波動。 隨機性/噪聲（Randomness/Noise）： 無法被上述模式解釋的隨機波動。任何時間序列都不可避免地包含一定程度的隨機性，這些隨機性可能源於測量誤差、不可預測的事件等。對隨機性的理解有助於我們評估模型的可靠性，並區分信號與噪聲。 時間序列分析的工具箱極為豐富，從經典的平穩性檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）到各種平穩化處理技術，再到強大的模型構建方法，無不體現著其精妙的理論體係。自迴歸（AR）模型、滑動平均（MA）模型以及它們的組閤——自迴歸滑動平均（ARMA）模型，是時間序列分析的基石。AR模型認為當前值與過去值有關，MA模型則認為當前值與過去的預測誤差有關。ARMA模型將這兩者結閤，能夠更靈活地捕捉數據依賴關係。 然而，許多現實世界的時間序列並非是平穩的，即其統計性質（如均值、方差）會隨時間而變化。為瞭應對非平穩性，差分（Differencing）成為瞭關鍵手段，通過計算相鄰觀測值之差來消除趨勢和季節性，使序列趨於平穩。在此基礎上，自迴歸積分滑動平均（ARIMA）模型應運而生，它通過引入差分運算，成功地處理瞭大量的非平穩時間序列數據。 除瞭ARIMA模型，其他重要的建模方法也為時間序列分析提供瞭更廣闊的視野。嚮量自迴歸（VAR）模型能夠同時處理多個相互關聯的時間序列，揭示它們之間的動態聯動關係。狀態空間模型（State Space Models）則以一種更為通用的框架，將觀測到的時間序列與其潛在的、不可直接觀測的狀態變量聯係起來，這為許多復雜的動態係統建模提供瞭強大的工具，例如卡爾曼濾波（Kalman Filter）就是狀態空間模型在信號估計和預測中的經典應用。 在實際應用中，時間序列分析的應用場景幾乎無處不在。在金融領域，它被用於股票價格預測、風險評估、投資組閤優化；在經濟學中，用於預測GDP增長、通貨膨脹率、失業率；在工程領域，用於預測設備故障、優化生産流程、分析交通流量；在環境科學中，用於預測天氣變化、監測空氣質量；在醫學中，用於分析生理信號、預測疾病發展。 現代譜估計：探尋信號的頻率之美 如果說時間序列分析是“看見”瞭信號隨時間的變化，那麼譜估計就是“聽見”瞭信號在不同頻率上的“聲音”。信號在時域上的錶示固然直觀，但許多信號的內在特性，其周期性、振動模式、以及與特定頻率相關的噪聲，在頻域上展現得更為清晰。譜估計正是旨在將信號從時域轉換到頻域，分析其功率譜密度（Power Spectral Density, PSD），揭示信號的頻率成分以及它們所攜帶的能量分布。 傳統的譜估計方法，如周期圖（Periodogram），雖然直觀，但存在方差較大的問題，使得估計的譜密度不夠平滑，難以準確地反映真實的信號特性。現代譜估計技術的發展，正是為瞭剋服這些局限，提供更精確、更魯棒的頻率分析方法。 參數模型譜估計是現代譜估計的重要分支。這類方法的核心思想是，假設信號是由某個參數模型生成的，通過估計模型參數，然後利用模型來計算功率譜密度。 AR模型譜估計： 基於AR模型，將信號建模為過去觀測值和白噪聲的綫性組閤。其譜估計的計算相對簡單，且在某些情況下能夠提供比周期圖更平滑、更精確的估計。 MA模型譜估計： 基於MA模型，將信號建模為過去白噪聲的綫性組閤。 ARMA模型譜估計： 結閤AR和MA模型的優勢，能夠更準確地描述具有復雜相關性的信號。 ARX、ARMAX、ARIMA模型譜估計： 將這些更復雜的時域模型應用到譜估計中，可以處理更廣泛的信號類型，包括包含外部輸入信號（X）的係統。 這類方法的一大優勢在於，如果模型選擇得當，並且信號確實是按照該模型生成的，那麼參數模型譜估計可以提供漸近無偏且方差最小的估計。然而，模型的選擇和參數的估計是關鍵，不恰當的模型選擇會導緻嚴重的估計偏差。 另一大類重要的現代譜估計方法是非參數模型譜估計，它們不對信號的生成模型做任何預設的假設，而是直接從觀測數據中估計功率譜密度。 Welch方法： 這是周期圖法的一種改進。它將整個信號序列分割成若乾個重疊或不重疊的子段，對每個子段計算周期圖，然後對這些周期圖進行平均。通過平均，有效地降低瞭周期圖的方差，提高瞭譜估計的平滑度和可靠性。Welch方法在工程應用中非常廣泛，因為它兼顧瞭計算效率和估計性能。 多窗譜估計（Multitaper Spectral Estimation）： 這種方法利用一組正交的、具有特定頻率分辨率和緊湊性特性的“暖核函數”（tapers），對信號進行加權平均，以估計功率譜密度。相比於Welch方法，多窗譜估計能夠獲得更低的方差，同時保持較高的分辨率。 自相關函數法（Autocorrelation Function Method）： 這種方法首先估計信號的自相關函數，然後通過對自相關函數進行傅裏葉變換來得到功率譜密度。這種方法與參數模型譜估計中的AR模型估計有密切聯係。 現代譜估計技術在眾多領域發揮著至關重要的作用： 通信係統： 分析調製信號的頻譜特性，設計濾波器，識彆和抑製乾擾。 音頻與語音處理： 分析語音信號的基頻、共振峰，實現語音識彆、語音閤成。 地震勘探： 分析地震波的頻譜，識彆地下地質結構。 生物醫學工程： 分析腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）等信號的頻譜，用於疾病診斷和監測。 機械故障診斷： 分析振動信號的頻譜，識彆鏇轉機械的早期故障。 雷達與聲納： 分析迴波信號的頻譜，實現目標探測、測速和分類。 天文學： 分析射電望遠鏡接收到的信號頻譜，研究宇宙天體的性質。 時間和頻率的交織：信號分析的精髓 時間序列分析與現代譜估計並非孤立存在，而是相互補充、相輔相成的。許多先進的信號處理技術，如短時傅裏葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT），便是將兩者結閤的典範。STFT通過將信號分割成短的、重疊的幀，並對每一幀進行傅裏葉變換，從而在一定程度上同時獲得瞭信號的時間和頻率信息，生成瞭時頻分布（Time-Frequency Distribution）。這使得我們能夠觀察信號的頻率成分如何隨時間演變，對於非平穩信號的分析尤為重要。 更進一步，小波變換（Wavelet Transform）等時頻分析工具，提供瞭比STFT更高的時頻分辨率，能夠更好地捕捉信號的瞬態特徵和局部細節。 總而言之，時間序列分析與現代譜估計是理解和解析復雜信號世界的兩大支柱。它們不僅提供瞭強大的數學工具和算法，更重要的是，它們為我們揭示瞭隱藏在數據背後的深層規律，使我們能夠更好地預測未來，更有效地控製係統，從而在科學研究、技術創新和産業發展中取得更大的突破。深入掌握這些技術，就是掌握瞭洞察數據本質、驅動智能未來的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計》給我一種厚重感，仿佛裏麵承載瞭無數工程師和研究者的智慧結晶。我之前接觸過一些關於信號處理的基礎知識，但總覺得在處理一些復雜、非平穩的時間序列時力不從心，尤其是在需要精確區分不同頻率成分，或者從噪聲中提取微弱信號的時候，總會感到有些捉襟見肘。我希望能從這本書中學習到一些更先進、更具實操性的譜估計技術，比如那些能夠應對非綫性、時變信號的新方法。想象一下，如果我能夠掌握這些工具，就可以更自信地分析雷達信號中的目標特徵，或者更準確地診斷醫療影像中的異常模式，甚至可以優化無綫通信係統的性能。這本書的定位是“電子與信息工程係列”，這讓我相信它不僅會講解理論，更會貼閤實際工程中的應用場景，這是我非常看重的。

評分☆☆☆☆☆

《電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計》的書名本身就透露齣一種嚴謹和係統性。我一直認為，時間序列分析和譜估計是理解和處理動態係統信息的核心技術。在我的工作中，經常會遇到需要從大量的連續觀測數據中提取有意義的信息，例如監測設備的運行狀態，分析通信鏈路的質量，或者研究自然界的周期性現象。我對於如何更有效地識彆和量化信號中的周期性成分，以及如何對信號進行頻率域的分解和分析一直抱有濃厚的興趣。我希望這本書能夠提供清晰的理論框架，詳細介紹各種經典和現代的譜估計方法，並且最好能結閤一些實際案例，說明這些方法在電子與信息工程領域的具體應用。通過這本書，我希望能夠提升自己分析和處理時間序列數據的能力，從而更好地解決實際工程中的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本《電子與信息工程係列：時間序列分析與現代譜估計》的封麵設計就頗具吸引力，深邃的藍色背景搭配簡潔的銀色標題，給人一種專業而又充滿科技感的第一印象。拿到手中，紙張的質感也相當不錯，觸感溫潤，翻頁時沙沙作響，這對於需要長時間閱讀的專業書籍來說，無疑是一個加分項。我一直對數據背後的規律非常感興趣，尤其是那些隨著時間流逝而不斷變化的信號，比如通信中的調製信號、生物體內的生理信號，甚至是經濟市場的數據波動，它們都蘊含著豐富的信息。我常常在想，如何纔能更有效地捕捉和理解這些動態信息呢？這本書的書名直接點齣瞭核心內容，讓我對如何利用時間序列分析和現代譜估計技術來揭示這些隱藏的模式充滿瞭期待。我希望它能提供一些我之前從未接觸過的、更深入的視角和方法，幫助我打開一扇新的研究大門，讓我能夠從更復雜的信號中提取齣更有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《時間序列分析與現代譜估計》這個書名時，腦海中立刻浮現齣無數個與我研究領域相關的場景。在很多工程應用中，我們處理的數據往往是離散的、帶有噪聲的，並且其統計特性會隨時間而改變。傳統的分析方法有時顯得力不從心，尤其是在處理高分辨率、寬帶信號時，對精細的頻率信息和時域演變過程的把握至關重要。這本書的“現代譜估計”部分尤其引起瞭我的興趣，我很好奇它會介紹哪些突破性的技術，比如能否更有效地分辨齣頻譜上的密集譜綫，或者在低信噪比環境下實現更魯棒的譜估計。我對能夠處理非平穩信號，並且在計算效率上也有所改進的方法非常感興趣。如果這本書能為我提供一些解決這些實際問題的思路和工具，那將是一筆寶貴的財富，能極大地推動我目前正在進行的研究項目。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，特彆是“現代譜估計”，讓我聯想到瞭一些前沿的研究方嚮。我一直在探索如何更深入地理解和處理那些具有復雜頻率結構和時域動態特性的信號。例如，在射頻信號分析、地震信號處理，甚至是天文學數據分析中，精確的頻譜信息和對信號演化過程的把握都至關重要。我非常好奇書中會詳細闡述哪些“現代”的譜估計技術，它們與傳統方法相比有哪些獨特的優勢，又如何在實際應用中發揮作用。我期望這本書能夠提供一些新的理論視角，以及具有實際操作指導意義的算法和工具，幫助我解決在數據分析中遇到的難題，比如如何區分不同來源的信號，或者如何從嘈雜的數據中提取齣關鍵的頻率成分。這本書的齣版，無疑為我們這些在相關領域探索的研究者和工程師提供瞭一個寶貴的學習資源。