基于Matlab 7.0的统计信息处理

目录
第一部分 基础理论
第1章 Matlab 7.0简介
1.1 Matlab的产生背景
1.2 Matlab的强大功能
1.3 Matlab语言特点
1.4 Matlab 7.0安装
1.5 Matlab 7.0新特点
1.6 Matlab 7.0新产品
1.6.1 新产品
1.6.2 更新的产品
1.7 Simulink 6.0新特点
1.8 统计分析工具箱简介
1.8.1 数理统计工具箱(Statistics Toolbox 5.0)
1.8.2 高阶统计工具箱(Higher-Order Statistics Toolbox)
第2章 数理统计基本理论
2.1 随机变量及其分布
2.1.1 随机变量的分布
2.1.2 随机变量的数字特征
2.2 统计检验
2.2.1 统计检验的基本原理
2.2.2 异常值检验
2.2.3 方差检验
2.2.4 分布拟合检验
2.3 方差分析
2.3.1 单因素方差分析
2.3.2 两因素方差分析
2.4 回归分析
2.4.1 一元线性回归分析
2.4.2 多元线性回归分析
第3章 高阶统计量理论
3.1 高阶累积量定义
3.1.1 随机变(向)量的特征函数
3.1.2 高阶累积量的定义和性质
3.1.3 高斯过程的高阶累积量
3.1.4 高阶累积量与非线性系统
3.2 双谱定义
3.2.1 定义
3.2.2 双谱的经典估计算法
3.3 时变高阶谱定义
3.3.1 基本定义
3.3.2 重要性质
第二部分 数理统计工具箱的工程应用
第4章 数理统计工具箱函数简介
第5章 概率分布及其统计特征
5.1 常见概率分布的随机数生成
5.1.1 命令行方式
5.1.2 图形接口方式
5.2 概率密度分布拟合和参数估计
5.2.1 图形接口方式
5.2.2 命令行方式
5.3 概率分布的统计特征
5.3.1 计算概率密度和累积分布密度
5.3.2 计算概率分布的均值和方差
5.3.3 计算概率分布的描述统计量
5.4 统计图的绘制
5.4.1 盒状图
5.4.2 分布图
5.4.2 散度图(Scatter Plots)
第6章 线性统计模型
6.1 引言
6.2 方差分析(ANOVA)
6.2.1 单因素方差分析
6.2.2 两因素方差分析
6.2.3 多因素方差分析
6.3 多元线性回归
6.4 多项式曲线拟合
6.5 二次响应曲面模型
6.6 逐步回归
6.6.1 交互式图形工具
6.6.2 命令行形式
6.6.3 实例分析
第7章 非线性统计模型
7.1 引言
7.2 估计参数和预测响应的置信区间
7.3 非线性回归的交互式图形工具
第8章 假设检验
8.1 基本理论
8.2 正态分布检验
8.3 正态总体均值的检验
8.3.1 单个正态总体均值的检验
8.3.2 两个正态总体均值的检验
8.4 非参数检验
8.4.1 符号检验法
8.4.2 秩和检验法
第9章 多元统计分析
9.1 引言
9.2 主成分分析
9.2.1 基本原理
9.2.2 函数介绍
9.2.3 工程应用案例分析
9.3 因素分析
9.3.1 基本理论
9.3.2 算法及函数介绍
9.3.3 工程应用案例分析
9.4 多元方差分析
9.4.1 基本理论
9.4.2 函数介绍
9.4.3 工程应用案例分析
9.5 聚类分析
9.5.1 基本理论
9.5.2 算法及函数介绍
9.5.3 工程应用案例分析
第10章 隐马尔可夫模型
10.1 基本理论
10.1.1 基本概念
10.1.2 基本算法
10.2 相关的函数用法
10.3 HMM在语音识别中的应用
10.3.1 基本原理
10.3.2 实例分析
第三部分 高阶统计工具箱的工程应用
第11章 高阶统计工具箱函数简介
第12章 高阶统计量的估计
12.1 引言
12.2 高阶累积量的估计
12.2.1 二阶累积量估计
12.2.2 三阶累积量估计
12.2.3 四阶累积量估计
12.3 双谱的估计
12.3.1 非参数化方法
12.3.2 双相干系数的估计
12.3.3 窗函数的设计
12.3.4 1〓维谱的估计
12.3.5 参数化方法
第13章 非线性相位耦合检测
13.1 引言
13.2 线性和非高斯性检验
13.2.1 非高斯性检验
13.2.2 线性检验
13.2.3 例程分析
13.3 二次相位耦合检测
13.3.1 利用双谱检测二次相位耦合
13.3.2 利用双相干系数检测二次相位耦合
13.3.3 利用1〓维谱检测二次相位耦合
13.4 太阳黑子数据的双谱分析
13.5 语音信号的双谱分析
第14章 线性过程建模及其应用
14.1 引言
14.2 AR过程建模
14.2.1 AR模型阶次确定
14.2.2 AR模型参数辨识
14.3 MA过程建模
14.3.1 MA模型阶次确定
14.3.2 MA模型参数辨识
14.4 ARMA过程建模
14.4.1 基本原理
14.4.2 例程分析
14.5 线性过程冲击响应的估计
14.5.1 Polycepstrat方法
14.5.2 Matsuoka-Ulrych算法
14.6 线性预测
14.6.1 Levinson递归方法
14.6.2 Trench递归方法
14.6.3 自适应线性预测
第15章 谐波恢复和波达方向估计
15.1 引言
15.2 Pisarenko方法
15.2.1 基本原理
15.2.2 例程分析
15.3 MUSIC方法
15.3.1 基本原理
15.3.2 例程分析
15.4 最小正则(Minimum-Norm)方法
15.4.1 基本原理
15.4.2 例程分析
15.5 ESPRIT方法
15.5.1 基本原理
15.5.2 例程分析
15.6 基于准则的方法
15.6.1 基本原理
15.6.2 例程分析
15.7 基于累积量的方法
第16章 非线性系统估计
16.1 引言
16.2 互双谱方法
16.2.1 基本原理
16.2.2 例程分析
16.3 傅立叶变换方法
16.3.1 基本原理
16.3.2 例程分析
第17章 时延估计
17.1 引言
17.2 互相关方法
17.2.1 基本原理
17.2.2 例程分析
17.3 互累积量方法
17.3.1 基本原理
17.3.2 例程分析
17.4 全息图方法
17.4.1 基本原理
17.4.2 例程分析
第18章 高阶时频分布及其应用
18.1 引言
18.2 Wigner谱
18.2.1 基本定义
18.2.2 例程分析
18.3 Wigner双谱
18.3.1 基本定义
18.3.2 例程分析
18.4 Wigner三谱
18.4.1 基本定义
18.4.2 例程分析
参考文献