时间序列分析与现代谱估计(对于时间序列分析与现代谱估计简单介绍)

小伙伴们，你们好，今天云生来聊聊一篇关于时间序列分析与现代谱估计，对于时间序列分析与现代谱估计简单介绍的文章,网友们对这件事情都比较关注，那么现在就为大家来简单介绍下，希望对各位小伙伴们有所帮助。

1、本书系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估计的特点和相关知识。

2、全书共分6章。

3、第1章绪论，介绍时间序列分析的重要性、时间序列分析的发展及应用等内容；第2章介绍时间序列模型建立前的动态数据预处理，包括平稳性检验、正态性检验、独立性检验、周期性检验、趋势项检验等内容；第3章介绍常用的时间序列模型，包括自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型、ARMA模型的特性、平稳时间序列模型的建立、平稳时间序列预测等内容；第4章介绍经典谱分析的基本方法，包括自相关函数的估计、经典谱估计的直接法、间接法及改进方法等；第5章介绍现代谱估计中的常用方法，包括线性预测法、Burg法、Prony法、多信号分类（MUSIC）法、基于旋转不变技术的信号参数估计（ESPRIT）法、*小范数法等；第6章介绍时间序列分析与谱估计常用的软件及实验相关内容。

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