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高阶统计量广泛应用于所有需要考虑非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性或循环平稳性的各类问题中。本书是国内外第一本全面论述时间序列分析和信号处理中的高阶统计量理论、方法及应用的专著。全书共分十三章，内容包括高阶统计量、非参数化高阶谱分析、因果和非因果非最小相位系统的辨识、自适应估计和滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、多元时间序列分析、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它专题（时延估计、盲反卷积和盲均衡、多维非高斯信号）。本书可用作系统理论、信息与控制、信号处理、应用数学、物理学等众多专业的大学教师、高年级大学生和研究生的教学参考书，同时对从事时间序列分析和信号处

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国外学者搭建的PCAD4.2双馈风机模型，亲测可用，附加的说明很详细，仿真效果超好，包含一个说明文档和.psc,.psl.运行仿真的时候，记得先加入psl的库。

道估计是指描述物理信道对输入信号影响而进行研究的过程，其目的在于识别每组发送天线与接收天线之间的信道冲激响应。本文主要研究了基于训练序列的信道估计, 首先阐述了无线信道中信号的传播方式、信号的损失以及衰落效应、多径效应、时变效应等特性。接着在介绍信道特性的基础上着重介绍了比较经典的时域和频域信道估计方法，并从时域的角度介绍了最小二乘算法。最后对基于训练序列的信道估计进行仿真实验，比较均方误差大小，给出仿真曲线和结果分析。

Prony算法谐波分析matlab函数,已测试无误，程序使用方法及定义：function [jx,SNR,result]=myprony(x,p,dt)% 实现《电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法》郭成 1% 实现《现代信号处理》张贤达P122-124% 实现《Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用》式（12） 杨玉坤% intput x:原始数据% intput p:prony模型阶数% intput dt:采样间隔% output jx:拟合数据% output Am：振幅% output Qm：相位% output am：衰减因子% output f

应用贝泽尔函数，用于优化曲线，是曲线平滑。输入是原曲线上的一组点； 输出是优化后曲线上的一组点

采用PSCAD进行模型的搭建，分布式电源仿真模型，如光伏电源，以及在不同情况下的仿真，如光伏阵列遮挡的情况

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