时间序列分析-高阶统计量方法
于 2020-12-10 发布
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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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