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目录 1

第1章　数据的分类和描述 1

1.1　确定性数据的分类 1

1.2　随机数据的分类 4

1.3　随机数据的基本特性 6

1.4　随机数据的联合特性 13

第2章　自回归滑动平均（ARMA）模型 18

2.1　线性回归模型 18

2.2　一阶自回归模型 22

2.3 自回归滑动平均模型ARMA（2,1） 27

2.4　ARMA（n,n-1）模型和建模方案（策略） 32

3.1　格林函数和稳定性 36

第3章　ARMA模型的特性 36

3.2　逆函数和可逆性 45

3.3　自协方差函数 49

3.4　偏自相关函数和自频谱 57

第4章　建模 60

4.1　建模的系统方法 60

4.2　关于自回归部分的阶数增量问题 65

4.3　估计 66

4.4　模型的适用性的检验 72

4.5　建模步骤及举例 74

第5章　预报 80

5.1　预报可以看作为正交投影 80

5.2　以条件期望作预报 82

5.4　指数平滑 90

5.3　预报的校正 90

6.1　问题的提出 96

第6章　随机漂移的控制 96

6.2　顺馈控制系统设计 97

6.3　反馈控制系统设计 99

6.4　顺馈—反馈联合控制系统 101

第7章　GPS/SINS组合导航系统中的数据处理 103

7.1　概述 103

7.2　GPS全球定位系统 103

7.3　GPS误差信号的分析与建模 106

7.4　捷联式惯性导航系统原理及误差分析 110

7.5　GPS/SINS组合导航数据处理 114

8.1　大脑神经元 122

第8章　基于神经网络的信号检测与估计 122

8.2　大脑的人工神经网络模型 124

8.3　基本神经网络模型 130

8.4　神经网络信号检测 140

8.5　神经网络滤波 144

8.6　神经网络谱估计 148

第9章　小波分析基本原理 150

9.1　引言 150

9.2　小波变换 151

9.3　数字信号的二进小波变换 155

附录 158

参考文献 161