现代时间序列分析及其应用 建模、滤波、去卷、预报和控制PDF电子书下载
- 电子书积分:15 积分如何计算积分?
- 作 者:邓自立,郭一新著
- 出 版 社:北京:知识出版社
- 出版年份:1989
- ISBN:7501503079
- 页数:494 页
第一章 CARMA模型的参数估计和结构辨识 1
AR模型辨识 2
引言 2
非递推最小二乘法 4
递推最小二乘法(RLS) 5
指数加权最小二乘法—时变参数估计 6
模型阶的F检验判决器 7
应用实例:太阳黑子建模,机械振动建模,商品零售额建模 8
MA模型辨识 10
MA参数估计的Gevers-Wouters算法 10
仿真例子 11
CAR模型辨识 12
引言 12
RLS参数估计 14
模型阶的F检验判决器 14
子阶和时滞的F检验判决器 15
仿真例子 15
应用例子:经济系统建模 17
CARMA模型辨识 18
引言 18
递推增广最小二乘法(RELS) 19
模型阶的F检验判决器 20
子阶和时滞的F检验判决器 20
仿真例子 22
CARMA模型的两段最小二乘法辨识 25
引言 25
用CAR建模产生新息序列 25
用改进的RELS算法的参数估计 26
仿真例子 26
带白色观测噪声的AR模型辨识 27
用RELS算法的ARMA新息模型的辨识 28
仿真例子 29
带有色观测噪声的AR模型辨识 29
用RELS算法的ARMA新息模型辨识 30
仿真例子 31
多变量CAR模型辨识 32
引言 32
RLS参数估计 33
多重递推最小二乘法(MRLS) 33
子模型阶的确定 35
节省参数模型的阶和时滞的确定 35
仿真例子 36
多变量CARMA模型辨识 40
引言 40
RELS参数估计 41
子模型阶的确定 42
节省参数模型、子阶和时滞的确定 43
仿真例子 44
多变量CARMA模型的两段最小二乘法辨识 46
引言 47
用多变量AR建模产生新息序列 47
用改进的MRELS算法的参数估计 48
模型结构辨识的F检验法 48
仿真例子 49
第二章 新息方法与Hilbert空间中的射影运算 54
线性最小方差估计和射影 54
线性最小方差估计 54
射影及其性质 55
新息序列 57
无穷维Hilbert空间中的射影运算 60
正交射影定理 60
新息序列 60
规范化正交序列和射影公式 61
新息序列的完全性 63
射影运算交换极限次序定理 64
规范化正交序列的完全性、闭合性、稠密性 65
在Hilbert空间中的多维射影运算 66
非零均值随机变量的射影问题 69
一维情形 69
多维情形 70
求MA参数的Gevers-Wouters算法 70
第三章 最优滤波*平滑、去卷及其应用 75
Kalman滤波 75
Kalman滤波推导 75
稳态Kalman滤波 80
用时间序列分析方法的稳态最优滤波 84
ARMA新息模型 85
稳态最优滤波、预报和平滑 85
稳态Lindquist滤波器 88
稳态Kalman滤波器的Tajima算法及其改进 89
四种稳态Kalman滤波算法的等价性 91
ARMA新息模型的降阶问题 93
Kalman平滑 96
单步平滑器 96
两步平滑器 98
带有色观测噪声系统Kalman滤波 99
推广的Mendel的最优白噪声估值器 101
稳态最优白噪声滤波器和平滑器——应用于地震数据去卷 103
ARMA新息模型 104
稳态最优白噪声估值器 105
单通道稳态最优白噪声估值器 106
Moir的稳态最优白噪声去卷平滑器 108
Mendel的单通道稳态最优白噪声估值器 109
模型噪声和观测噪声稳态最优估值器 110
CARMA新息模型 110
稳态最优噪声估值器 111
ARMA信号稳态最优去卷平滑器 112
从时间序列分析观点阐述Goodwin和Sin去卷问题 112
ARMA新息模型 114
第1类稳态最优去卷平滑器 114
第2类稳态最优去卷平滑器 115
仿真例子 116
稳态最优波成形滤波器和平滑器 118
Mendel的波成形问题 119
波成形问题的时间序列分析阐述 119
稳态最优波成形滤波器和平滑器 120
数字通讯系统的线性最佳接收机 121
ARMA新息模型 122
线性最佳接收机 122
仿真例子 123
第四章 自适应Kalman滤波及其应用 128
Sage和Husa的自适应Kalman滤波方法 129
极大后验(MAP)噪声统计估值器 129
次优无偏MAP噪声统计估值器 131
时变噪声统计估值器——改进的Sage和Husa自适应Kalman滤波器 132
用指数加权法的时变噪声统计估值器 133
时变噪声统计跟踪的无偏性 134
应用实例*油田产油量自适应动态预报 134
多层自适应递推预报器 135
限定记忆时变噪声统计估值器 136
Yoshimura和Soeda时变噪声统计估值器——新推导和新解释 137
Yoshimura和Soeda估值器的新推导方法 137
Yoshimura和Soeda估值器的新解释 138
Yoshimura和Soeda估值器的改进 139
Sage和Husa观测噪声统计估值器的改进 141
改进的Todini噪声统计估值器 142
基于白噪声平滑器的Q*R估值器 145
一种新的Q*R估值器 145
仿真例子 147
带有色观测噪声系统自适应Kalman滤波 148
带有色观测噪声系统Kalman滤波 149
次优无偏递推MAP噪声统计估值器 149
仿真例子 150
稳态K alman增益估计 150
ARMAX新息模型 151
稳态滤波增益的估计 152
应用块伴随形的稳态Kalman增益的估计 153
自校正Kalman滤波器 154
单输出系统块伴随形下的自校正Kalman滤波 155
ARMA信号的自校正滤波器 156
飞行器的自适应跟踪 157
运动定律和状态空间模型 157
用三种方法导出ARMA新息模型 158
自校正自适应Kalman滤波器 159
仿真结果 160
氧化炉脱碳速度自校正*自适应滤波器 160
脱碳速度建模 161
非平稳ARMA信号的自校正滤波器 161
参数故障诊断和故障参数估计 162
参数故障诊断的WSSR方法 163
应用自适应推广的Kalman滤波估计故障参数 164
应用递推增广最小二乘法(RELS)估计故障参数 165
仿真例子 165
第五章 多重时滞系统自适应递推滤波和去卷 172
Tamura次优递推滤波器的推广 172
先验统计的假设 173
推广的Tamura次优递推滤波器 174
多重时滞系统的自适应递推滤波器 175
噪声统计估计器和自适应递推滤波器 175
仿真例子 177
多重时滞系统的次优和自适应递推去卷滤波器 178
次优递推去卷滤波器 178
自适应噪声统计估值器和去卷滤波器 181
带有色观测噪声的次优和自适应去卷滤波器 183
仿真例子 183
地震信号自适应递推去卷滤波器 185
地震信号自适应递推去卷滤波器 185
仿真例子 188
多重时滞系统参数和状态估计的两段Bootstrap算法 188
带有色观测噪声的多重时滞系统的参数和状态估计 190
参数和状态估计的两段Bootstrap算法 190
仿真例子 191
第六章 虚拟噪声补偿技术及其应用 194
带模型误差系统自适应Kalman滤波 194
虚拟噪声补偿技术 194
仿真例子 196
非线性系统的自适应推广的Kalman滤波 199
推导和算法 199
仿真例子 201
多重时滞非线性系统的自适应递推滤波器 202
推导和算法 203
仿真例子 204
带随机参数系统的自适应Kalman滤波 205
随机参数的分解 205
仿真例子 205
带未知随机参数系统自适应Kalman滤波 206
增广状态Kalman滤波方法 206
自适应推广的Kalman滤波算法 207
仿真例子 208
参数和状态估计的两段互耦自适应Kalman滤波算法 208
自适应参数估值器 209
自适应状态估值器 210
应用于油田产水量动态预报 211
多重时滞系统参数和状态估计的自适应滤波算法 212
自适应参数估值器 212
自适应状态估值器 213
仿真例子 214
具有随机系数的多重时滞系统的自适应滤波 215
随机系数的均值已知的情形 215
随机系数的均值未知的情形 216
仿真例子 217
自适应分割Kalman滤波器 218
自适应雷达跟踪系统 220
第七章 自适应滤波方法在系统辨识领域的应用 225
递推最小二乘法(RLS)算法与Kalman滤波的关系 226
应用自适应Kalman滤波的时变参数系统的辨识 227
时变参数的广义随机游动模型和伪随机模型 228
时变参数的自适应Kalman滤波器 228
仿真例子 229
应用自适应Kalman滤波的ARMA模型辨识 230
用虚拟噪声补偿观测模型误差 231
仿真例子 232
带观测噪声的时变系统辨识的Bootstrap算法 232
参数和状态估计的两段互耦自适应滤波算法 233
仿真例子 234
带观测噪声的时变参数系统辨识的增广状态方法 235
增广状态非线性系统的自适应滤波 235
仿真例子 237
带未知时变参数信号的自适应去卷滤波器 238
增广状态非线性系统自适应滤波 238
仿真例子 241
带AR时变参数的CAR模型的辨识 242
两段互耦自适应滤波算法 242
仿真例子 244
带AR 时变参数的多重时滞非线性系统的辨识 245
两段互耦自适应滤波算法 245
仿真例子 248
改进的自适应Wood和Hebson分块状态和参数估计算法 249
新的自适应分块状态和参数估计算法 249
仿真例子 252
Wood-Hebson滤波器与MRLS和Kalman滤波关系 253
Wood-Hebson滤波器与MRLS算法关系 254
Wood-Hebson滤波器与Kalman滤波器关系 255
自适应推广的Wood-Hebson滤波器 256
带随机参数阵的多变量CAR模型的辨识 256
自适应推广的Wood-Hebson滤波器 257
第八章 自校正滤波、平滑、去卷及其应用 261
Hagander和Wittenmak的自校正滤波器和平滑器 262
最优滤波器和平滑器 263
自校正滤波器和平滑器 265
多变量自校正滤波器和平滑器 266
多变量ARMA信号最优滤波器 267
多变量自校正滤波器 268
最优固定滞后平滑器 269
多变量自校正固定滞后平滑器 270
仿真例子 271
ARMAX信号的自校正滤波器和平滑器 274
稳态最优滤波器和平滑器 275
自校正滤波器和平滑器 276
多变量ARMAX信号的自校正滤波器和平滑器 276
稳态最优滤波器和平滑器 277
自校正滤波器和平滑器 278
应用于语音信号识别的自校正滤波器和平滑器 279
在噪声环境中的语音信号识别问题 279
最优滤波器和平滑器 280
自校正滤波器和平滑器 282
带有色观测噪声系统的自校正Kalman滤波器 283
稳态最优Kalman滤波器和平滑器 283
自校正Kalman滤波器和平滑器 285
应用于动态船舶定位系统的自校正Kalman滤波器 286
船舶运动系统的描写 287
低频运动最优Kalman滤波器 287
高频运动稳态最优滤波器 288
自校正Kalman滤波器 288
仿真结果 290
应用于地震数据去卷的自校正白噪声估值器 290
最小方差去卷问题 291
两个ARMA新息模型的辨识 291
自校正白噪声估值器 293
ARMA信号的自校正去卷平滑器 295
最优去卷平滑器 296
自校正去卷平滑器 297
仿真例子 299
自校正α-β滤波器 302
稳态最优α-β滤波器 302
自校正α-β滤波器 303
第九章 自校正和自适应预报及其应用 308
自校正Box-Jenkins递推预报器 312
单变量和多变量ARMA过程的相关性、平稳性、可逆性 312
Box-Jcnkins递推预报器 315
自校正Box-Jenkins递推预报器 316
应用实例:温度预报 317
Wittenmark自校正预报器 318
Astrom稳态线性最小方差预报器 319
Wittenmark自校正预报器 321
Keyser和Cauwenberghe自校正多步预报器 322
Wittenmark型超前k步自校正预报器 323
自校正多步递推预报器 324
自校正预报控制 325
多变量多步自校正递推预报器及其应用 326
带外扰的多变量CARMA过程的多步自校正预报器 327
用于油田产量动态预报 329
石油炼制的微机监测预报系统 331
系统的组成与主要功能 331
主要工艺参数变化的趋势预报 331
时变系统的自*适应Kalman滤波预报方法 335
带观测噪声的时变系统的短期自适应预报 336
两段互耦自适应滤波和预报算法 337
仿真例子 338
指数平滑预报方法 338
指数平滑预报公式的推导 339
指数平滑预报器与Kalman滤波的关系 339
指数平滑预报器与ARMA模型关系 340
应用实例:电冰箱销售量短期预报 341
第十章 自校正和自适应控制及其应用 347
Astrom和Wittenmark的自校正调节器 348
Astrom稳态最小方差控制器 348
Astrom和Wittenmark自校正调节器原理 350
隐式自校正调节器算法 351
复杂分馏塔的前馈自校正调节器 352
设备与工艺情况 352
系统的控制方案 353
子系统自校正调节器的离线试验 354
结论 355
极点配置前馈自校正控制器 355
前馈自校正控制器 355
隐式极点配置前馈自校正控制器 358
简单的极点配置前馈自校正控制器 359
显式极点配置前馈自校正控制器 360
仿真例子 361
Clarke和Gawthrop的自校正控制器 362
带已知参数系统的控制器设计 362
Clarke和Gawthrop自校正控制器 363
关于闭环系统输出的稳态偏差问题 364
显式自校正控制器 364
显式自校正控制器设计 365
显式自校正前馈控制器 368
仿真例子 368
多变量显式自校正控制器 369
显式自校正控制器设计 369
显式Koivo多变量自校正控制器 372
仿真例子 372
氨合成塔温度的自校正预报控制 375
时变参数系统的自校正控制 376
基于自适应Kalman滤波的设计方法 376
仿真例子 379
一种新的机器人自适应控制方式 380
数学模型和自适应控制系统设计 380
仿真结果 382
极点配置自校正PID调节器 382
离散PID调节器 382
改进的离散PID调节器 383
极点配置PID调节器 384
极点配置自校正PID调节器 385
附录A 状态空间模型与时间序列模型的相互关系 389
附录B 矩阵微分运算 391
附录C F分布表 392
附录D 现代时间序列分析程序库 393
AR模型自动辨识机-MTS1/BAS 394
MA模型G-W算法程序—MTS2/BAS 403
CAR模型自动辨识机—MTS3/BAS 404
多输入单输出CAR模型自动辨识机—MTS4/BAS 413
CARMA模型自动辨识机—MTS5/BAS 422
带模型偏差的CARMA模型自动辨识机—MTS6/BAS 431
CARMA模型两段最小二乘法自动辨识机—MTS7/BAS 433
多变量CAR模型自动辨识机—MTS8/BAS 442
多变量CARMA模型自动辨识机—MTS9/BAS 450
多变量CARMA模型的两段最小二乘自动辨识机—MTS10/BAS 457
自适应Kalman滤波估计故障参数器—MTS11/BAS 463
噪声统计估计器和自适应递推滤波器—MTS12/BAS 465
油田产油量自校正优选预报器—MTS13/BAS 467
油田产水量自校正优选预报器—MTS14/BAS 471
自校正调节器—MTS15/BAS 473
显式极点配置自校正控制器—MTS16/BAS 476
单输入单输出CAR过程显式自校正控制器—MTS17/BAS 477
单输入单输出CARMA过程显式自校正控制器—MTS18/BAS 480
多输入多输出CAR过程显式自校正控制器—MTS19/BAS 484
多输入多输出CARMA过程显式自校正控制器—MTS20/BAS 489
附录E 现代时间序列分析程序库一览表 493
- 《辛巴达的秘密武器 时间》(韩)朴恩河文 2016
- 《花时间 我的第一堂花艺课 插花基础技法篇》(日)花时间编辑部编;陈洁责编;冯莹莹译 2020
- 《让时间陪你慢慢变富》李笑来著 2019
- 《蓝白时间》黄辉著 2019
- 《美国得自对外贸易的财富》(英)托马斯·孟著;袁南宇译 2017
- 《时间的钥匙 勇闯恐龙家园》(英)尼古拉斯·哈里斯著;(英)皮特·丹尼斯绘;张昊媛译 2019
- 《把时间花在你想要的生活上》(英)约翰·麦克拉克伦,(英)凯伦·米格著 2018
- 《序列密码分析与设计》关杰,丁林,张凯著 2019
- 《计算机自适应英语语用能力测试系统设计与效度验证 以TEM4词汇与语法题为例》张一鑫著 2019
- 《图说时间简史》楚丽萍编著 2019
- 《极简社交》王励新著 2020
- 《万里云天万里路 国医大师邓铁涛师承团队学术精华》邱仕君,刘小斌,邓中光 2018
- 《行走世界》(中国)邓海南 2019
- 《数据结构 C语言版 第5版》邓文华 2019
- 《物理学科德育元素的开掘与实施研究》陈珍国,邓志文主编 2019
- 《诗我所思》邓建中 2019
- 《数学家画传 吴文俊》蔡天新著 2019
- 《精进思维》柏从新著 2019
- 《职通英语综合教程 3 第2版》陈静,邓冬至,王军主编 2019
- 《范文澜文集》邓丽兰 2019
- 《汉语词汇知识与习得研究》邢红兵主编 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 七年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《弹好钢琴必备的五线谱知识》杨青华威武 2019
- 《北京生态环境保护》《北京环境保护丛书》编委会编著 2018
- 《国家执业药师考试历年真题试卷全解 2015-2019 中药学专业知识 1》黄坤主编 2020
- 《初中物理知识地图》赵端旭 2017
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《国家教师资格考试辅导教材 思维导图全解 教育教学知识与能力 小学》师大教科文教材编写组 2020
- 《高等院校旅游专业系列教材 旅游企业岗位培训系列教材 新编北京导游英语》杨昆,鄢莉,谭明华 2019
- 《中药学专业知识 1 国家执业药师考试指南 第7版 2019版》国家药品监督管理局执业药师资格认证中心 2018