氣象數(shù)據(jù)時間序列信號處理

內(nèi)容概要

本書簡要闡述氣象數(shù)據(jù)時間序列的信號處理方法和理論。    全書共分八章：第一章簡要敘述時間序列分析的理論基礎(chǔ)；第二章詳述氣象時間序列的預(yù)處理方法；第三、四章從時域觀點閱明描述時間序列的各種線性或非線性模型及其擬合方法；第五章則從頻域觀點闡明各種譜分析技術(shù)及其氣象應(yīng)用；第六章概略介紹了多維時間序列的時頻域分析，并引進(jìn)濾波和線性系統(tǒng)的概念；第七章專門介紹時間序列模型基礎(chǔ)上的預(yù)報方法；第八章引進(jìn)動態(tài)系統(tǒng)分析技術(shù)，介紹幾種自適應(yīng)時變模型的建模方法及小波分析的氣象應(yīng)用。    本書可供氣象科研、業(yè)務(wù)人員和有關(guān)院校師生閱讀，尤其適合于已有數(shù)理統(tǒng)計或氣象統(tǒng)計基礎(chǔ)知識的初學(xué)者和本科大學(xué)生閱讀；亦可供農(nóng)林、水利、地震、地質(zhì)、建筑、環(huán)保、交通、通訊相關(guān)學(xué)科部門的科技人員參考。

書籍目錄

序前言第一章 數(shù)據(jù)時間序列分析的理論基礎(chǔ)  1.1 隨機(jī)過程與時間序列  1.2 隨機(jī)過程的一般性質(zhì)  1.3 平衡隨機(jī)過程  1.4 平穩(wěn)過程的自協(xié)方差函數(shù)與譜密度第二章 氣象數(shù)據(jù)時間序列及其預(yù)處理  2.1 氣象時間序列實例  2.2 氣象數(shù)據(jù)時間序列的采樣  2.3 時間序列的趨勢分析  2.4 周期分析法  2.5 趨勢轉(zhuǎn)折與狀態(tài)突變的檢測  2.6 非平稱序列的平衡化及其檢驗第三章 描述時間序列的概率模型  3.1 白噪聲序列與隨機(jī)游動序列  3.2 一階自回歸模型與紅噪聲  3.3 高階自回歸模型AR  3.4 滑動平均模型MA  3.5 自回歸-滑動平均混合模型ARMA  3.6 趨勢性和季節(jié)性模型ARIMA  3.7 非線性模型簡介第四章 時間序列的模型擬合  4.1 模型的初步識別與階數(shù)估計  4.2 AR（P）模型的參數(shù)估計  4.3 MA模型的參數(shù)估計  4.4 ARMA模型的參數(shù)估計  4.5 模型階數(shù)的確定  4.6 模型的擬合優(yōu)度檢驗  4.7 時間序列建模的基本步驟及應(yīng)用實例  4.8 門限自回歸的建模和應(yīng)用第五章 時間序列的譜分析  5.1 功率譜的物理概念及其表示法  5.2 基本線性時間序列模型的功率譜  5.3 經(jīng)典的功率普估計原理和方法  5.4 經(jīng)典譜估計的計算方案  5.5 功率譜估計的計算方案  5.6 最大熵譜估計  5.7 譜分析的新技術(shù)-奇異譜分析  5.8 氣象應(yīng)用譜分析的進(jìn)展第六章 多維時間序列與線性系統(tǒng)  6.1 多維隨機(jī)過程的統(tǒng)計特征  6.2 交叉譜的估計及其應(yīng)用  6.3 系統(tǒng)的概念  6.4 線性系統(tǒng)的時域描述  6.5 張性系統(tǒng)的頻域描述  6.6 簡單濾波方法  6.7 具有隨機(jī)輸入的系統(tǒng)響應(yīng)特性  6.8 多輸入系統(tǒng)第七章 基于時間序列模型的預(yù)報方法第八章 系統(tǒng)動態(tài)分析技術(shù)及自適應(yīng)模型參考文獻(xiàn)

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