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內(nèi)容簡介

　　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；第二章詳述氣象時間序列的預處理方法；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)及其氣象應用；第六章概略介紹了多維時間序列的時頻域分析，并引進濾波和線性系統(tǒng)的概念；第七章專門介紹時間序列模型基礎上的預報方法；第八章引進動態(tài)系統(tǒng)分析技術(shù)，介紹幾種自適應時變模型的建模方法及小波分析的氣象應用。本書可供氣象科研、業(yè)務人員和有關(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)計基礎知識的初學者和本科大學生閱讀；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)學科部門的科技人員參考。

作者簡介

暫缺《氣象數(shù)據(jù)時間序列信號處理》作者簡介

圖書目錄

序
前言
第一章數(shù)據(jù)時間序列分析的理論基礎
1.1 隨機過程與時間序列
1.2 隨機過程的一般性質(zhì)
1.3 平衡隨機過程
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用實例
4.8 門限自回歸的建模和應用
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 氣象應用譜分析的進展
第六章多維時間序列與線性系統(tǒng)
6.1 多維隨機過程的統(tǒng)計特征
6.2 交叉譜的估計及其應用
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 具有隨機輸入的系統(tǒng)響應特性
6.8 多輸入系統(tǒng)
第七章基于時間序列模型的預報方法
第八章系統(tǒng)動態(tài)分析技術(shù)及自適應模型
參考文獻