Nonlinear Time Series Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Holger Kantz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-02-01

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521653879

丛书系列:

图书标签:

• 时间序列
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• 动力系统
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• 时间序列分析
• 非线性动力学
• 混沌理论
• 信号处理
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• 机器学习

好的，以下是一本名为《Signals, Systems, and Transforms: An Integrated Approach》的图书的详细简介。 --- 《信号、系统与变换：一种集成方法》图书简介 作者： [作者姓名，例如：Dr. Eleanor Vance] 出版社： [出版社名称，例如：Academic Press] 出版年份： [出版年份，例如：2024] 页数： [页数，例如：680] --- 丛书定位与目标读者 本书旨在为电子工程、通信工程、控制理论、物理学、生物医学工程以及应用数学领域的本科高年级学生、研究生以及专业工程师提供一套全面、深入且直观的信号处理基础知识体系。我们摒弃了传统教材中将信号、系统和变换割裂讲解的模式，采用“集成方法”，强调这些核心概念之间的内在联系与互补性。本书侧重于建立坚实的数学框架，同时紧密结合实际工程应用，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。 内容概览与核心特色 《信号、系统与变换：一种集成方法》从最基本的信号表示出发，系统地构建了连续时间和离散时间系统分析的理论基础，并通过傅里叶分析、拉普拉斯变换和Z变换等核心数学工具，揭示了时域、频域以及复频域之间的深刻桥梁。 全书结构紧凑，逻辑清晰，内容深度适中，尤其擅长处理复杂概念的直观化解释和工程背景的融入。 第一部分：信号的建模与分析基础（时域视角） 本部分奠定了信号和系统分析的基石。首先，我们详细考察了周期性、非周期性信号的数学表示及其基本性质，如能量、功率、周期性和频谱概念的初步引入。 信号的分类与描述： 深入探讨了连续时间（CT）信号和离散时间（DT）信号的数学模型，包括冲激函数（Dirac Delta）和单位阶跃函数（Unit Step）的严格定义及其在信号建模中的关键作用。 线性时不变（LTI）系统： LTI系统的定义、因果性、稳定性是分析的核心。本书通过卷积积分（CT）和卷积和（DT）的详细推导，展示了输入信号如何通过系统响应（冲激响应）生成输出信号。我们利用图形化方法来增强对卷积运算的直观理解，尤其是在处理系统级联和并联结构时的应用。 系统表示： 引入差分方程和常系数线性微分方程作为描述系统的代数工具，为后续引入变换方法做铺垫。 第二部分：变换域的魔力——傅里叶分析的精髓 本部分是本书的重点之一，致力于将信号从时间轴映射到频率轴，这是现代信号处理的基石。 傅里叶级数与傅里叶变换： 从周期信号的三角级数展开开始，自然过渡到非周期信号的傅里叶积分。我们详细分析了傅里叶变换的性质（如线性、时移、频移、对偶性），并重点讲解了狄拉克函数在频域表示中的重要性。 频谱的物理意义： 强调傅里叶变换不仅是数学工具，更是分析信号能量分布和系统频率响应的物理窗口。对于实际应用，我们探讨了频谱泄漏、窗函数效应以及离散傅里叶变换（DFT）的引入。 周期系统的频率响应： 利用傅里叶变换分析LTI系统对不同频率分量的处理方式，清晰定义了系统的幅频特性和相频特性。 第三部分：复频域的拓展——拉普拉斯与Z变换 本部分将分析能力扩展到更一般的复平面，从而能处理不稳定或更为复杂的系统。 单边与双边拉普拉斯变换（LT）： 严格定义了LT及其收敛域（ROC）。重点分析了ROC如何确定系统是否满足因果性和稳定性。本书通过LT的性质，展示了求解微分方程的简洁性，并详细分析了部分分式分解在逆变换中的应用。 系统函数与传递函数： 在拉普拉斯域中，系统响应被简洁地表示为传递函数 $H(s)$。我们利用传递函数分析系统的零点和极点布局，直观地解释了系统稳定性（位于s平面的左半平面）的判据。 离散时间系统的Z变换（ZT）： 对应于LT，Z变换是分析DT系统的核心工具。我们详细对比了Z变换与拉普拉斯变换的相似性，并特别强调了单位圆在Z平面上与稳定性的关系。同样，极点/零点分析被用于理解离散滤波器的特性。 第四部分：集成应用与现代展望 本部分旨在将前三部分的理论知识融会贯通，并展望信号处理在更广阔领域中的应用。 采样定理（Nyquist-Shannon）： 详细推导了采样过程的数学原理，解释了混叠现象的成因及其对信号恢复的限制。这部分将CT和DT分析紧密地联系在一起。 滤波器设计基础： 基于频率响应的概念，我们初步介绍了IIR和FIR滤波器的基本结构，展示了如何利用系统函数来设计满足特定频率特性的系统。 系统辨识与实践案例： 提供了多个工程案例，如音频信号分析、控制系统反馈回路的稳定性分析，以及基本的图像处理中的空间域与频率域的对比，巩固读者的工程直觉。 教学方法与创新之处 本书最大的特点在于其“集成”和“直观”的教学哲学： 1. 统一的数学语言： 始终坚持使用统一的代数和复变函数框架来描述CT和DT现象，避免因工具的差异而导致学习割裂。 2. 强调性质而非死记硬背： 对于傅里叶、拉普拉斯和Z变换的性质，本书通过物理或系统角度进行解释，使读者理解性质背后的深层原因。 3. 大量的图示与案例： 包含超过500张原创插图，特别是在解释卷积过程、复平面映射以及频谱分析时，图示是主要的教学辅助工具。 4. “从时域到变换域”的思考路径： 鼓励读者始终保持对信号和系统在时间维度上的直观感受，再利用变换域的代数便利性进行求解。 结语 《信号、系统与变换：一种集成方法》提供了一个严谨而富有洞察力的视角，来理解信息处理的本质。掌握本书内容，读者将具备分析和设计现代通信、控制和数据分析系统的坚实理论基础。它不仅仅是一本教科书，更是一本系统工程思维的指南。

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我最欣赏这本书的一点，在于它对不同分析框架的批判性整合。它不仅仅罗列了ARCH、GARCH模型，更深入地探讨了它们的局限性，并引入了诸如非参数估计、小波分析在时间序列分解中的应用，甚至触及到了深度学习方法在捕捉复杂依赖关系上的早期探索。作者并未宣称某一种方法是“万能钥匙”，相反，他似乎在向读者传达一个核心思想：非线性分析的世界是多维且充满妥协的，不同的模型只是在不同的维度上提供了更优的局部解释。这种博采众长、不拘泥于单一范式的态度，非常具有启发性。特别是在讨论高阶矩结构和重尾现象时，作者对经典线性模型的批判是尖锐而深刻的，他用清晰的数学语言揭示了传统方法的理论盲区。读完这部分，我对自己过去依赖的那些简单ARIMA模型产生了强烈的反思，促使我开始重新审视数据背后更深层次的随机机制。这不再是一本“教你招式”的书，而是一本“教你如何思考”的书。

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购买这本书的初衷是想找一本能系统梳理时间序列建模技术演进脉络的著作，而这本书在历史梳理上做得非常到位。它没有遗漏那些被主流教科书略微淡化的早期非线性模型，比如双随机过程或者门限自回归模型（TAR）的开创性工作。作者在追溯这些模型发展历程时，引用了大量跨越几十年的经典文献，这使得整本书具有一种厚重的历史感和学术沉淀。阅读过程中，我仿佛能看到过去几十年里，统计学家们是如何一步步攻克非线性模型的识别和估计难题的。这种“走过历史”的阅读体验，对于理解当前研究热点背后的逻辑渊源至关重要。当然，这种全面性也意味着本书的篇幅相当可观，内容密度极高，需要读者具备强大的阅读耐力和对学术历史的兴趣。如果你只是想快速找到一个现成的公式套用，这本书可能过于“冗长”和“追根溯源”；但如果你是一个对学科发展史充满好奇的研究者，这本书就像是一个详尽的、高度浓缩的学术年鉴，值得细细品味和反复研读。

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这本书的封面设计实在是太抓人眼球了，深蓝色的底色上用着那种科技感十足的霓虹灯字体，让人一看就知道里面讲的绝对不是什么轻松愉快的读物，而是硬核的数学和统计学。我拿到手就迫不及待地翻开了序言，作者开宗明义地介绍了非线性时间序列分析在金融、气候学和工程学等领域的巨大潜力，那种雄心勃勃的气概让人肃然起敬。然而，真正深入到章节内容后，我发现这本书的门槛相当高。它没有采取那种循序渐进的、手把手的教学方式，更像是直接把你扔进了深水区，要求读者对高等数学、概率论和随机过程有扎实的基础。每一个模型、每一个推导都省略了大量的中间步骤，如果你不能在脑子里快速构建起复杂的数学框架，很快就会迷失在那些希腊字母和偏微分方程中。我花了整整一个下午才啃完第一章关于状态空间模型的介绍，那种感觉就像是试图徒手攀登一座冰山，每一步都充满了挑战，但成功登顶后带来的那种成就感，又是其他轻松读物无法比拟的。这本书的价值在于它的严谨和深度，它不是给你一个“如何使用”的说明书，而是告诉你“为什么是这样”的底层逻辑，对于真正想成为该领域专家的研究者来说，这无疑是一部不可或缺的工具书。

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这本书的文字风格是那种极其克制、高度凝练的学术腔调，每一个句子似乎都经过了无数次的斟酌和打磨，生怕多一个词会引起歧义，少一个词又会损失信息。这种风格带来了无与伦比的精确性，尤其在定义随机过程的平稳性和可逆性时，作者使用的术语几乎是教科书级别的标准范本。然而，这种严谨性也使得阅读体验变得异常“沉重”。全书几乎没有插图，偶尔出现的图表也仅仅是简单的函数曲线或模型结构示意图，完全依赖读者的想象力和数学功底来填充那些缺失的直观感受。我发现自己经常需要停下来，查阅好几本相关的概率论和实分析的参考书，才能完全理解作者在某个定理证明中的一个关键跳转。对我个人而言，我更偏爱那种能够通过生动的比喻或者图形化的方式来解释复杂概念的书籍，这本书显然不是走这条路线的。它更像是写给同行看的备忘录，逻辑链条紧密到不容许任何外界干扰，如果你心神不宁或者注意力稍有分散，那么你很可能在不知不觉中就错过了某个关键的假设前提，导致后续的推导完全无法理解。

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我原本是希望这本书能为我解决一个关于高频交易数据异常值检测的具体问题，所以对它在实际应用层面的讲解抱有很高的期待。读完前几章后，我必须承认，这本书在理论构建上的功力令人叹服，但它在“实战演练”方面的缺失感是相当明显的。书中引用的案例大多是经过高度抽象和简化的经典数据集，比如著名的“水獭问题”或者某些气象数据，这些例子很好地证明了某一特定模型的有效性，但当你试图将这些复杂理论映射到我每天处理的、充满了噪音和非平稳性的真实市场数据时，那份鸿沟感就凸显出来了。书中对参数估计的数值稳定性讨论非常详尽，甚至涉及到了蒙特卡洛模拟的各种变体，但鲜有提及如何处理数据清洗、特征工程，或者如何选择最合适的软件实现工具包。我花了很大力气去网上搜索相应的R或Python代码实现，发现书中的理论和实际操作之间存在着一道不小的沟壑。对于入门者来说，这可能是一本“劝退”读物；但对于那些已经掌握了基础理论、正在寻求理论突破的研究人员而言，这本书提供的理论深度或许正是他们需要的“深度燃料”。

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竟然无人读过，难怪没有中译

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从动力系统的视角，以时延嵌入理论为核心方法，系统介绍了 (非线性) 时间序列分析的一本极好的书，直接启发了我的研究工作。而当前时间序列数据挖掘领域几乎完全没意识到这本书的价值。可惜没有中文译本 (虽然也不需要)，自己倒是挺感兴趣想译这本书。

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从动力系统的视角，以时延嵌入理论为核心方法，系统介绍了 (非线性) 时间序列分析的一本极好的书，直接启发了我的研究工作。而当前时间序列数据挖掘领域几乎完全没意识到这本书的价值。可惜没有中文译本 (虽然也不需要)，自己倒是挺感兴趣想译这本书。

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从动力系统的视角，以时延嵌入理论为核心方法，系统介绍了 (非线性) 时间序列分析的一本极好的书，直接启发了我的研究工作。而当前时间序列数据挖掘领域几乎完全没意识到这本书的价值。可惜没有中文译本 (虽然也不需要)，自己倒是挺感兴趣想译这本书。

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从动力系统的视角，以时延嵌入理论为核心方法，系统介绍了 (非线性) 时间序列分析的一本极好的书，直接启发了我的研究工作。而当前时间序列数据挖掘领域几乎完全没意识到这本书的价值。可惜没有中文译本 (虽然也不需要)，自己倒是挺感兴趣想译这本书。