现代时间序列分析方法

第一章 线性离散随机系统模型
1．1向量ARMA模型
1．2传递函数模型
1．3状态空间模型
1．4状态空间模型与ARMA模型的转化
1．5化状态空间模型为块伴随形
1．6构造纯量ARMA新息模型的解析法
1．7求MA参数的Gevers-Wouters算法及MATLAB程序
1．8用Gevers-Wouters算法构造ARMA新息模型
1．9用解Riccati方程构造ARMA新息模型
参考文献
第二章 经典Kalman滤波
2．1射影方法和新息方法
2．2 Kalman滤波器和预报器
2．3 Kalman平滑器
2．4稳态Kalman滤波
2．5带相关噪声系统Kalman滤波
2．6带相关噪声系统稳态Kalman滤波
2．7平稳和非平稳ARMA过程的Astr?m预报器
2．8非平稳ARMA过程预报的稳态Kalman预报方法
2．9平稳和非平稳向量ARMA过程的Box-Jenkins递推预报器
参考文献
第三章 基于Kalman滤波的白噪声估计理论及其在最优滤波中的应用
3．1输入白噪声估值器和观测白噪声估值器
3．2固定区间白噪声平滑器
3．3稳态白噪声估值器
3．4白噪声新息滤波器与白噪声Wiener滤波器
3．5带相关噪声系统白噪声估值器
3．6带相关噪声系统固定区间白噪声平滑器
3．7带相关噪声系统稳态白噪声估值器
3．8带相关噪声系统白噪声新息滤波器与白噪声Wiener滤波器
3．9基于白噪声估值器的Kalman平滑器
3．10用白噪估值器设计多通道ARMA信号的Wiener滤波器
3．11用白噪声估值器设计Wiener状态滤波器
3．12用白噪声估值器设计Wiener反卷积滤波器
3．13带相关噪声系统的极点配置稳态Kalman平滑器
3．14用白噪声估值器设计ARMA新息滤波器
3．15带相关噪声系统稳态最优反卷积的ARMA新息滤波器
参考文献
第四章 基于ARMA新息模型的白噪声估计理论及其在最优滤波中的应用
4．1稳定和不稳定系统的白噪声估值器
4．2白噪声估值器与新息滤波器、Kalman滤波器和Wiener滤波器的关系
4．3拟白噪声估值器
4．4统一的稳态Kalman估值器
4．5极点配置稳态Kalman估值器
4．6固定区间稳态Kalman平滑器
4．7关于传递函数中零极点对消问题
4．8 Wiener状态估值器
4．9多通道ARMA信号Wiener滤波器
4．10多通道Wiener滤波器
4．11多通道最优滤波的ARMA新息滤波器
4．12单通道Wiener反卷积滤波器及其在跟踪问题中的应用
4．13多通道Wiener反卷积滤波器
4．14带ARMA有色观测噪声系统Wiener状态滤波器
4．15分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器
4．16广义系统极点配置稳态Kalman估值器
4．17广义系统Wiener状态估值器
4．18广义系统降阶Wiener滤波器
4．19非方广义系统Wiener状态滤波器和平滑器
参考文献