時間序列分析的工程應用（第二版 上冊）

再版前言 楊叔子
序言（一） 胡海昌
序言（二） 彭澤民
序言（三） 安鴻志
前言 楊叔子
主要符號說明
第1章 緒論
　1.1 時間序列·時間序列分析·系統
　1.2 時序分析與系統辨識
　1.3 有關數學知識
　1.4 時序分析的發(fā)展
　1.5 本書的內容安排
　習題
第2章 ARMA模型
　2.1 線性回歸模型
　2.2 AR（1）模型
　2.3 ARMA（2，1）模型
　2.4 ARMA（n，m）模型
　習題
第3章 ARMA模型的時域特性
　3.1 Green函數
　3.2 逆函數
　3.3 自協方差函數
　3.4 偏自相關函數
　習題
第4章 ARMA模型的頻域特性
　4.1 頻率特性函數
　4.2 周期圖分析
　4.3 自譜函數
　4.4 ARMA譜值估計的快速算法
　4.5 ARMA譜譜峰的計算
　4.6 某些譜及其估計方法
　習題
第5章 離散模型與連續(xù)模型的轉換
　5.1 連續(xù)模型的基本特性
　5.2 一階模型的轉換
　5.3 二階模型的轉換
　5.4 高階模型的轉換
　5.5 用自協方差函數在頻域內進行模型轉換
　5.6 用Green函數進行模型轉換
　習題
第6章 ARMA模型的建模（一）
　6.1 數據的采集、檢驗與預處理
　6.2 AR模型參數的直接估計法
　6.3 AR模型參數的矩陣遞推估計法
　6.4 AR模型參數的參數遞推估計法
　6.5 協方差矩陣加窗計算的討論
　6.6 AR模型在語音分析與合成中的應用
　習題
第7章 ARMA模型的建模（二）
　7.1 ARMA模型參數的時序理論估計法
　7.2 ARMA模型參數的優(yōu)化理論估計法
　7.3 ARMA模型參數的控制理論估計法
　7.4 模型的適用性檢驗
　7.5 ARMA建模流程
　7.6 模型參數的實時估計
　習題
第8章 ARMA模型的最佳預測與最佳控制
　8.1 最佳預測原理
　8.2 最佳預測的計算
　8.3 最佳預測的校正
　8.4 指數加權平滑預測
　8.5 利用ARMA模型特性加權的最佳預測計算
　8.6 最佳預測的應用實例
　8.7 最佳控制
　8.8 最佳控制的應用實例
　習題
附錄 數據
主要參考文獻