高阶统计量方法在时间序列分析中的应用

简介：
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。