Advertisement

高阶统计量方法在时间序列分析中的应用—张贤达.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本书《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》由著名学者张贤达撰写，深入探讨了高阶统计技术如何应用于复杂的时间序列数据解析与建模中。 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf是一本适用于研究使用高阶统计量的读者参考的书籍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用—张贤达.pdf
    优质
    本书《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》由著名学者张贤达撰写，深入探讨了高阶统计技术如何应用于复杂的时间序列数据解析与建模中。 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf是一本适用于研究使用高阶统计量的读者参考的书籍。
     
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用——张贤达
    优质
    《高阶统计量方法在时间序列分析中的应用》是张贤达教授撰写的一篇关于利用高阶统计量深入研究和解决时间序列问题的学术文章，为相关领域的研究提供了新的视角与工具。 《时间序列分析—高阶统计量方法》由张贤达撰写，是一本523页的电子版参考书，内容详尽丰富。
     
  • 高阶统计量方法的时间序列分析—张贤达
    优质
    《高阶统计量方法的时间序列分析》由张贤达著述，本书深入探讨了时间序列分析中高阶统计量的应用，为信号处理与系统识别等领域提供了先进理论和技术支持。 时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf 这本书介绍了利用高阶统计量进行时间序列分析的方法。
     
  • 高阶统计量方法在时间序列分析中的应用
    优质
    本研究探讨了高阶统计量方法在时间序列分析领域的应用，深入挖掘非高斯信号特性，为复杂系统预测与建模提供了新的视角和工具。 高阶统计量被广泛应用于涉及非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性和循环平稳性的各种问题当中。本书是国内及国际上第一本全面介绍时间序列分析与信号处理领域中关于高阶统计量理论、方法及其应用的专著，全书共分十三章，涵盖了高阶统计量的基本概念、非参数化高阶谱分析技术、因果和非因果非最小相位系统的辨识方法、自适应估计及滤波算法、信号重构与检测技术、谐波恢复技巧以及多元时间序列分析等内容。此外还深入探讨了时变非高斯信号的时频分析，阵列处理，循环平稳时间序列分析以及其他专题如时延估计、盲反卷积和均衡等，并对多维非高斯信号进行了专门讨论。 本书适合作为系统理论、信息与控制工程、信号处理技术、应用数学及物理学等多个专业领域内大学教师的教学参考书以及研究生的研读材料，同时也为广大从事时间序列分析和信号处理研究工作的科技人员提供了重要的参考资料。
     
  • 张贤达的《高级统计信号处理方法》
    优质
    《高级统计信号处理方法》是张贤达撰写的一本深入探讨现代信号处理技术及其应用的专业书籍。本书涵盖了统计信号处理领域的最新理论与实践成果，旨在为科研人员和工程师提供一个全面的学习资源和参考指南。 高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析工具，在这里推荐张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助。
     
  • 时间序列分析在R语言中的应用.pdf
    优质
    本PDF深入浅出地介绍了如何使用R语言进行时间序列分析，涵盖数据处理、模型构建与预测等核心内容，适合数据分析及统计学爱好者学习参考。 学习R语言的时间序列分析教程，包括理论知识和代码实践。
     
  • 张贤达的现代信号分析高清PDF版
    优质
    《张贤达的现代信号分析》是一本专注于现代信号处理理论与技术的专业书籍，提供高清PDF版本。本书由著名学者张贤达撰写，深入浅出地讲解了信号分析的关键概念和技术应用，是学习和研究信号处理领域的理想资料。 本资源是由清华大学出版社出版的《张贤达》一书的PDF高清版，非常值得分享。
     
  • Python 在时间序列分析和预测中的应用.pdf
    优质
    本PDF深入探讨了利用Python进行时间序列数据分析与预测的方法，涵盖了多种实用工具和技术，适合数据科学家及分析师阅读。 本段落主要利用 Python 进行时间序列分析常见算法的运算和展示。系统地介绍了时间序列分析中的几种常用方法（AR、MA、ARMA、ARIMA、SARIMA、ARCH、GARCH）及其之间的联系与区别。时间序列分析旨在理解过去并预测未来，通过这种方法可以更好地了解已经发生的事情，并对未来做出更好的预测。 基础概念上，时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点。在进行时间序列分析时，平稳性是一个重要的考量因素。一个平稳的时间序列更容易被预测，因为我们可以假设未来的统计属性与当前的相同或成比例。大多数我们使用的时间序列模型都基于协方差平稳性的假设，这意味着这些模型所依赖的描述性统计量（例如均值、方差和相关性）只有在时间序列是稳定的时才是可靠的。 然而，在实际应用中遇到的时间序列往往是非固定的，这要求我们在分析过程中确定要预测的数据是否已经达到了稳定状态。如果不满足条件，则需要寻找方法对数据进行转换以达到平稳性的目标（比如通过差分处理）。当我们建立模型来描述时间序列时，通常会将其分解为趋势、季节性/周期性和随机性三部分。其中的随机成分被称为残差或误差项，它代表了预测值与实际观察值之间的差异。 自相关是另一个关键概念，在这里指的是不同时间点上的数据之间的关系强度。通过分析这些关联程度可以更好地理解序列内部的变化规律，并据此改进模型以提高准确性。
     
  • 小波分析在时间序列中的应用
    优质
    本研究探讨了小波分析在时间序列数据处理中的应用，包括信号去噪、趋势提取和周期性分析等方面，为复杂动态系统的建模提供了新的视角。 时间序列在地学研究中非常常见。在这个领域里，通常会用到两种基本形式的分析方法：一种是时域分析，另一种则是频域分析（比如使用傅立叶变换）。前者能够提供精确的时间定位信息，但缺乏关于时间序列变化更深入的信息；后者虽然可以准确确定频率特性，却只适用于平稳时间序列的研究。然而，在地学现象中，例如河川径流、地震波、暴雨和洪水等的演变往往受到多种因素的影响，并且通常是非平稳性的。 这些非平稳的时间序列不仅表现出趋势性和周期性特征，还具有随机性、突变性以及“多时间尺度”的结构特点，反映出了多层次的发展规律。因此，在研究这类复杂现象时，我们常常需要某一频段对应的具体时间信息或某个时间段内的频率特性。显然，传统的时域和频域分析方法在这类问题面前显得力不从心了。