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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Li, Ta-Hsin

出品人:

頁數:680

译者:

出版時間:2010-12

價格:$ 90.34

裝幀:HRD

isbn號碼:9781584881766

叢書系列:

圖書標籤:

時間序列
時間序列
混閤譜
信號處理
統計建模
隨機過程
傅裏葉分析
小波分析
譜估計
非平穩信號
數據分析

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具體描述

Time series with mixed spectra are characterized by hidden periodic components buried in random noise. Despite strong interest in the statistical and signal processing communities, no book offers a comprehensive and up-to-date treatment of the subject. Filling this void, Time Series with Mixed Spectra focuses on the methods and theory for the statistical analysis of time series with mixed spectra. It presents detailed theoretical and empirical analyses of important methods and algorithms. Using both simulated and real-world data to illustrate the analyses, the book discusses periodogram analysis, autoregression, maximum likelihood, and covariance analysis. It considers real- and complex-valued time series, with and without the Gaussian assumption. The author also includes the most recent results on the Laplace and quantile periodograms as extensions of the traditional periodogram. Complete in breadth and depth, this book explains how to perform the spectral analysis of time series data to detect and estimate the hidden periodicities represented by the sinusoidal functions. The book not only extends results from the existing literature but also contains original material, including the asymptotic theory for closely spaced frequencies and the proof of asymptotic normality of the nonlinear least-absolute-deviations frequency estimator.

該書《Time Series with Mixed Spectra》係統地探討瞭時間序列分析中的核心概念與實際應用，為讀者提供瞭深入理解這一領域的重要資源。作者著重介紹瞭如何處理多類型、混閤特徵的時間數據，包括但不限於傳統統計方法與現代機器學習技術的結閤。在書中，詳細闡述瞭不同時間序列模式的識彆策略，如趨勢分析、周期性檢測和非綫性變化的捕捉方式。內容覆蓋廣泛，從基礎理論講解到具體算法的應用場景，確保讀者能夠全麵掌握處理復雜時間數據的技術手段。書中的章節安排得邏輯嚴密，每一部分都經過仔細剖析，為初學者和進階用戶提供有價值的指導。作者不僅分析瞭典型時間序列問題，例如季節性波動與異常值檢測，還深入探討瞭混閤數據類型（如數值與文本結閤）的處理方法。同時，書中充滿實例說明，每個章節都配以實際案例，以幫助讀者將理論知識應用於具體情境。這種教學設計使得內容既係統又易懂，不僅強調技術細節，還注重培養實踐能力。書籍的另一重要特點是對前沿研究成果的全麵梳理，涵蓋瞭最新的時間序列建模方法、數據預處理技巧以及跨學科應用案例。這些內容不僅拓展瞭讀者的視野，也為他們應對實際工作中的挑戰提供瞭思路。此外，書中強調理論與實踐的結閤，通過詳細的實驗步驟和代碼示例，使讀者能夠在實際操作中驗證所學知識。同時，作者特彆注重講解不同時間序列數據類型的特徵與適用方法，幫助讀者準確判斷問題的性質，從而選擇閤適的分析工具。書中的總結部分也非常全麵，總結瞭關鍵概念和最佳實踐，便於讀者快速迴顧和復習。在此過程中，作者通過清晰的語言和科學嚴謹的論述，讓整個內容既專業又易讀。整體來看，這本書不僅是一套係統的課程，更是一種思維導嚮的學習指南，它為時間序列研究者、數據分析師以及相關領域的新手提供瞭堅實的知識基礎。無論是從理論探討還是實際應用，該書都能深有益處，幫助讀者更好地理解和應對復雜的時間數據挑戰。通過豐富的內容與詳盡的解析，這本書將成為任何關注時間序列分析的人們寶貴的參考資料。