Nonlinear Time Series Analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Holger Kantz

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1999-02-01

價格:USD 50.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780521653879

叢書系列:

圖書標籤:

• 時間序列
• 時延嵌入
• 動力係統
• time
• series
• nonlinear
• 時間序列分析
• 非綫性動力學
• 混沌理論
• 信號處理
• 統計建模
• 數據分析
• 預測
• 金融建模
• 工程應用
• 機器學習

好的，以下是一本名為《Signals, Systems, and Transforms: An Integrated Approach》的圖書的詳細簡介。 --- 《信號、係統與變換：一種集成方法》圖書簡介 作者： [作者姓名，例如：Dr. Eleanor Vance] 齣版社： [齣版社名稱，例如：Academic Press] 齣版年份： [齣版年份，例如：2024] 頁數： [頁數，例如：680] --- 叢書定位與目標讀者 本書旨在為電子工程、通信工程、控製理論、物理學、生物醫學工程以及應用數學領域的本科高年級學生、研究生以及專業工程師提供一套全麵、深入且直觀的信號處理基礎知識體係。我們摒棄瞭傳統教材中將信號、係統和變換割裂講解的模式，采用“集成方法”，強調這些核心概念之間的內在聯係與互補性。本書側重於建立堅實的數學框架，同時緊密結閤實際工程應用，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”。 內容概覽與核心特色 《信號、係統與變換：一種集成方法》從最基本的信號錶示齣發，係統地構建瞭連續時間和離散時間係統分析的理論基礎，並通過傅裏葉分析、拉普拉斯變換和Z變換等核心數學工具，揭示瞭時域、頻域以及復頻域之間的深刻橋梁。 全書結構緊湊，邏輯清晰，內容深度適中，尤其擅長處理復雜概念的直觀化解釋和工程背景的融入。 第一部分：信號的建模與分析基礎（時域視角） 本部分奠定瞭信號和係統分析的基石。首先，我們詳細考察瞭周期性、非周期性信號的數學錶示及其基本性質，如能量、功率、周期性和頻譜概念的初步引入。 信號的分類與描述： 深入探討瞭連續時間（CT）信號和離散時間（DT）信號的數學模型，包括衝激函數（Dirac Delta）和單位階躍函數（Unit Step）的嚴格定義及其在信號建模中的關鍵作用。 綫性時不變（LTI）係統： LTI係統的定義、因果性、穩定性是分析的核心。本書通過捲積積分（CT）和捲積和（DT）的詳細推導，展示瞭輸入信號如何通過係統響應（衝激響應）生成輸齣信號。我們利用圖形化方法來增強對捲積運算的直觀理解，尤其是在處理係統級聯和並聯結構時的應用。 係統錶示： 引入差分方程和常係數綫性微分方程作為描述係統的代數工具，為後續引入變換方法做鋪墊。 第二部分：變換域的魔力——傅裏葉分析的精髓 本部分是本書的重點之一，緻力於將信號從時間軸映射到頻率軸，這是現代信號處理的基石。 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 從周期信號的三角級數展開開始，自然過渡到非周期信號的傅裏葉積分。我們詳細分析瞭傅裏葉變換的性質（如綫性、時移、頻移、對偶性），並重點講解瞭狄拉剋函數在頻域錶示中的重要性。 頻譜的物理意義： 強調傅裏葉變換不僅是數學工具，更是分析信號能量分布和係統頻率響應的物理窗口。對於實際應用，我們探討瞭頻譜泄漏、窗函數效應以及離散傅裏葉變換（DFT）的引入。 周期係統的頻率響應： 利用傅裏葉變換分析LTI係統對不同頻率分量的處理方式，清晰定義瞭係統的幅頻特性和相頻特性。 第三部分：復頻域的拓展——拉普拉斯與Z變換 本部分將分析能力擴展到更一般的復平麵，從而能處理不穩定或更為復雜的係統。 單邊與雙邊拉普拉斯變換（LT）： 嚴格定義瞭LT及其收斂域（ROC）。重點分析瞭ROC如何確定係統是否滿足因果性和穩定性。本書通過LT的性質，展示瞭求解微分方程的簡潔性，並詳細分析瞭部分分式分解在逆變換中的應用。 係統函數與傳遞函數： 在拉普拉斯域中，係統響應被簡潔地錶示為傳遞函數 $H(s)$。我們利用傳遞函數分析係統的零點和極點布局，直觀地解釋瞭係統穩定性（位於s平麵的左半平麵）的判據。 離散時間係統的Z變換（ZT）： 對應於LT，Z變換是分析DT係統的核心工具。我們詳細對比瞭Z變換與拉普拉斯變換的相似性，並特彆強調瞭單位圓在Z平麵上與穩定性的關係。同樣，極點/零點分析被用於理解離散濾波器的特性。 第四部分：集成應用與現代展望 本部分旨在將前三部分的理論知識融會貫通，並展望信號處理在更廣闊領域中的應用。 采樣定理（Nyquist-Shannon）： 詳細推導瞭采樣過程的數學原理，解釋瞭混疊現象的成因及其對信號恢復的限製。這部分將CT和DT分析緊密地聯係在一起。 濾波器設計基礎： 基於頻率響應的概念，我們初步介紹瞭IIR和FIR濾波器的基本結構，展示瞭如何利用係統函數來設計滿足特定頻率特性的係統。 係統辨識與實踐案例： 提供瞭多個工程案例，如音頻信號分析、控製係統反饋迴路的穩定性分析，以及基本的圖像處理中的空間域與頻率域的對比，鞏固讀者的工程直覺。 教學方法與創新之處 本書最大的特點在於其“集成”和“直觀”的教學哲學： 1. 統一的數學語言： 始終堅持使用統一的代數和復變函數框架來描述CT和DT現象，避免因工具的差異而導緻學習割裂。 2. 強調性質而非死記硬背： 對於傅裏葉、拉普拉斯和Z變換的性質，本書通過物理或係統角度進行解釋，使讀者理解性質背後的深層原因。 3. 大量的圖示與案例： 包含超過500張原創插圖，特彆是在解釋捲積過程、復平麵映射以及頻譜分析時，圖示是主要的教學輔助工具。 4. “從時域到變換域”的思考路徑： 鼓勵讀者始終保持對信號和係統在時間維度上的直觀感受，再利用變換域的代數便利性進行求解。 結語 《信號、係統與變換：一種集成方法》提供瞭一個嚴謹而富有洞察力的視角，來理解信息處理的本質。掌握本書內容，讀者將具備分析和設計現代通信、控製和數據分析係統的堅實理論基礎。它不僅僅是一本教科書，更是一本係統工程思維的指南。

評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格是那種極其剋製、高度凝練的學術腔調，每一個句子似乎都經過瞭無數次的斟酌和打磨，生怕多一個詞會引起歧義，少一個詞又會損失信息。這種風格帶來瞭無與倫比的精確性，尤其在定義隨機過程的平穩性和可逆性時，作者使用的術語幾乎是教科書級彆的標準範本。然而，這種嚴謹性也使得閱讀體驗變得異常“沉重”。全書幾乎沒有插圖，偶爾齣現的圖錶也僅僅是簡單的函數麯綫或模型結構示意圖，完全依賴讀者的想象力和數學功底來填充那些缺失的直觀感受。我發現自己經常需要停下來，查閱好幾本相關的概率論和實分析的參考書，纔能完全理解作者在某個定理證明中的一個關鍵跳轉。對我個人而言，我更偏愛那種能夠通過生動的比喻或者圖形化的方式來解釋復雜概念的書籍，這本書顯然不是走這條路綫的。它更像是寫給同行看的備忘錄，邏輯鏈條緊密到不容許任何外界乾擾，如果你心神不寜或者注意力稍有分散，那麼你很可能在不知不覺中就錯過瞭某個關鍵的假設前提，導緻後續的推導完全無法理解。

评分☆☆☆☆☆

購買這本書的初衷是想找一本能係統梳理時間序列建模技術演進脈絡的著作，而這本書在曆史梳理上做得非常到位。它沒有遺漏那些被主流教科書略微淡化的早期非綫性模型，比如雙隨機過程或者門限自迴歸模型（TAR）的開創性工作。作者在追溯這些模型發展曆程時，引用瞭大量跨越幾十年的經典文獻，這使得整本書具有一種厚重的曆史感和學術沉澱。閱讀過程中，我仿佛能看到過去幾十年裏，統計學傢們是如何一步步攻剋非綫性模型的識彆和估計難題的。這種“走過曆史”的閱讀體驗，對於理解當前研究熱點背後的邏輯淵源至關重要。當然，這種全麵性也意味著本書的篇幅相當可觀，內容密度極高，需要讀者具備強大的閱讀耐力和對學術曆史的興趣。如果你隻是想快速找到一個現成的公式套用，這本書可能過於“冗長”和“追根溯源”；但如果你是一個對學科發展史充滿好奇的研究者，這本書就像是一個詳盡的、高度濃縮的學術年鑒，值得細細品味和反復研讀。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計實在是太抓人眼球瞭，深藍色的底色上用著那種科技感十足的霓虹燈字體，讓人一看就知道裏麵講的絕對不是什麼輕鬆愉快的讀物，而是硬核的數學和統計學。我拿到手就迫不及待地翻開瞭序言，作者開宗明義地介紹瞭非綫性時間序列分析在金融、氣候學和工程學等領域的巨大潛力，那種雄心勃勃的氣概讓人肅然起敬。然而，真正深入到章節內容後，我發現這本書的門檻相當高。它沒有采取那種循序漸進的、手把手的教學方式，更像是直接把你扔進瞭深水區，要求讀者對高等數學、概率論和隨機過程有紮實的基礎。每一個模型、每一個推導都省略瞭大量的中間步驟，如果你不能在腦子裏快速構建起復雜的數學框架，很快就會迷失在那些希臘字母和偏微分方程中。我花瞭整整一個下午纔啃完第一章關於狀態空間模型的介紹，那種感覺就像是試圖徒手攀登一座冰山，每一步都充滿瞭挑戰，但成功登頂後帶來的那種成就感，又是其他輕鬆讀物無法比擬的。這本書的價值在於它的嚴謹和深度，它不是給你一個“如何使用”的說明書，而是告訴你“為什麼是這樣”的底層邏輯，對於真正想成為該領域專傢的研究者來說，這無疑是一部不可或缺的工具書。

评分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的一點，在於它對不同分析框架的批判性整閤。它不僅僅羅列瞭ARCH、GARCH模型，更深入地探討瞭它們的局限性，並引入瞭諸如非參數估計、小波分析在時間序列分解中的應用，甚至觸及到瞭深度學習方法在捕捉復雜依賴關係上的早期探索。作者並未宣稱某一種方法是“萬能鑰匙”，相反，他似乎在嚮讀者傳達一個核心思想：非綫性分析的世界是多維且充滿妥協的，不同的模型隻是在不同的維度上提供瞭更優的局部解釋。這種博采眾長、不拘泥於單一範式的態度，非常具有啓發性。特彆是在討論高階矩結構和重尾現象時，作者對經典綫性模型的批判是尖銳而深刻的，他用清晰的數學語言揭示瞭傳統方法的理論盲區。讀完這部分，我對自己過去依賴的那些簡單ARIMA模型産生瞭強烈的反思，促使我開始重新審視數據背後更深層次的隨機機製。這不再是一本“教你招式”的書，而是一本“教你如何思考”的書。

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我原本是希望這本書能為我解決一個關於高頻交易數據異常值檢測的具體問題，所以對它在實際應用層麵的講解抱有很高的期待。讀完前幾章後，我必須承認，這本書在理論構建上的功力令人嘆服，但它在“實戰演練”方麵的缺失感是相當明顯的。書中引用的案例大多是經過高度抽象和簡化的經典數據集，比如著名的“水獺問題”或者某些氣象數據，這些例子很好地證明瞭某一特定模型的有效性，但當你試圖將這些復雜理論映射到我每天處理的、充滿瞭噪音和非平穩性的真實市場數據時，那份鴻溝感就凸顯齣來瞭。書中對參數估計的數值穩定性討論非常詳盡，甚至涉及到瞭濛特卡洛模擬的各種變體，但鮮有提及如何處理數據清洗、特徵工程，或者如何選擇最閤適的軟件實現工具包。我花瞭很大力氣去網上搜索相應的R或Python代碼實現，發現書中的理論和實際操作之間存在著一道不小的溝壑。對於入門者來說，這可能是一本“勸退”讀物；但對於那些已經掌握瞭基礎理論、正在尋求理論突破的研究人員而言，這本書提供的理論深度或許正是他們需要的“深度燃料”。

评分☆☆☆☆☆

竟然無人讀過，難怪沒有中譯

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竟然無人讀過，難怪沒有中譯

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從動力係統的視角，以時延嵌入理論為核心方法，係統介紹瞭 (非綫性) 時間序列分析的一本極好的書，直接啓發瞭我的研究工作。而當前時間序列數據挖掘領域幾乎完全沒意識到這本書的價值。可惜沒有中文譯本 (雖然也不需要)，自己倒是挺感興趣想譯這本書。

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竟然無人讀過，難怪沒有中譯

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