数据建模及预报
出版时间:
2003-01
版次:
1
ISBN:
9787810079082
定价:
13.00
装帧:
平装
开本:
其他
纸张:
胶版纸
页数:
161页
字数:
260千字
-
《数据建模及预报》介绍了数据的分类与描述，讲述了自回归滑动平均模型的特性、建模与预报，并结合应用对陀螺漂移控制和GPS/SINS组合导航系统的数据处理进行了较详细的描述，对基于神经网络的信号处理和小波分析基本原理作了介绍。 第1章数据的分类和描述
1.1确定性数据的分类
1.2随机数据的分类
1.3随机数据的基本特性
1.4随机数据的联合特性
第2章自回归滑动平均（ARMA）模型
2.1线性回归模型
2.2一阶自回归模型
2.3自回归滑动平均模型ARMA（2，1）
2.4ARMA（n，n－1）模型和建模方案（策略）
第3章ARMA模型的特性
3.1格林函数和稳定性
3.2逆函数和可逆性
3.3自协方差函数
3.4偏自相关函数和自频谱
第4章建模
4.1建模的系统方法
4.2关于自回归部分的阶数增量问题
4.3估计
4.4模型的适用性的检验
4.5建模步骤及举例
第5章预报
5.1预报可以看作为正交投影
5.2以条件期望作预报
5.3预报的校正
5.4指数平滑
第6章随机漂移的控制
6.1问题的提出
6.2顺馈控制系统设计
6.3反馈控制系统设计
6.4顺馈一反馈联合控制系统
第7章GPS/SINS组合导航系统中的数据处理
7.1概述
7.2GPS全球定位系统
7.3GPS误差信号的分析与建模
7.4捷联式惯性导航系统原理及误差分析
7.5GPS/SINS组合导航数据处理
第8章基于神经网络的信号检测与估计
8.1大脑神经元
8.2大脑的人工神经网络模型
8.3基本神经网络模型
8.4神经网络信号检测
8.5神经网络滤波
8.6神经网络谱估计
第9章小波分析基本原理
9.1引言
9.2小波变换
9.3数字信号的二进小波变换
附录
参考文献
-
内容简介:
《数据建模及预报》介绍了数据的分类与描述，讲述了自回归滑动平均模型的特性、建模与预报，并结合应用对陀螺漂移控制和GPS/SINS组合导航系统的数据处理进行了较详细的描述，对基于神经网络的信号处理和小波分析基本原理作了介绍。
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目录:
第1章数据的分类和描述
1.1确定性数据的分类
1.2随机数据的分类
1.3随机数据的基本特性
1.4随机数据的联合特性
第2章自回归滑动平均（ARMA）模型
2.1线性回归模型
2.2一阶自回归模型
2.3自回归滑动平均模型ARMA（2，1）
2.4ARMA（n，n－1）模型和建模方案（策略）
第3章ARMA模型的特性
3.1格林函数和稳定性
3.2逆函数和可逆性
3.3自协方差函数
3.4偏自相关函数和自频谱
第4章建模
4.1建模的系统方法
4.2关于自回归部分的阶数增量问题
4.3估计
4.4模型的适用性的检验
4.5建模步骤及举例
第5章预报
5.1预报可以看作为正交投影
5.2以条件期望作预报
5.3预报的校正
5.4指数平滑
第6章随机漂移的控制
6.1问题的提出
6.2顺馈控制系统设计
6.3反馈控制系统设计
6.4顺馈一反馈联合控制系统
第7章GPS/SINS组合导航系统中的数据处理
7.1概述
7.2GPS全球定位系统
7.3GPS误差信号的分析与建模
7.4捷联式惯性导航系统原理及误差分析
7.5GPS/SINS组合导航数据处理
第8章基于神经网络的信号检测与估计
8.1大脑神经元
8.2大脑的人工神经网络模型
8.3基本神经网络模型
8.4神经网络信号检测
8.5神经网络滤波
8.6神经网络谱估计
第9章小波分析基本原理
9.1引言
9.2小波变换
9.3数字信号的二进小波变换
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