[时间序列分析的小波方法]小波预测

　　D．B．珀西沃尔等著 　　Donald B. PercivalUniversity of 　　Washington,USA 　　Andrew T. Walden Imperial College of
　　Science,Technology and Medicine,London
　　Wavelet Methods for
　　Time Series Analysis
　　Cambridge Series in Statistical and
　　Probabilistic Mathematics
　　2000,594pp.
　　PaperbackUSD:50.00
　　ISBN 9780521685085
　　
　　本书介绍了时间序列的小波基统计分析方法、离散小波变换理论和算法，给出了时间序列处理技术的算例。为了便于读者自学，本书以附录的形式给出了书中练习的答案，更为方便的是书中所提供的网站，使读者很容易得到书中使用的时间序列、小波和SP编写的软件。
　　全书共分11章。第1章小波导论，主要介绍了小波函数、连续小波变换和离散小波变换；第2章傅立叶分析理论和滤波器，主要介绍了无限序列的傅立叶变换、无限序列的卷积�滤波、有限序列的傅立叶变换、有限序列的圆卷积�滤波和周期滤波器；第3章时间序列的正交规范变换，主要介绍了正交规范变换的基本理论、投影理论、复值变换和正交规范离散傅立叶变换；第4章离散小波变换，主要有离散小波变换的定性描述、小波滤波器、尺度滤波器、金字塔算法、部分离散小波变换、Daubechies小波尺度滤波器以及Coiflet小波尺度滤波器；第5章极大交叠式的离散小波变换，主要有DWT的圆移位效应、MODWT小波尺度滤波器、相应于MODWT的金字塔算法和冲击时间序列的MODWT分析；第6章离散小波包变换，主要介绍了小波包的基本概念、最优基算法、小波包滤波器的时间移位和最大交叠式的离散小波包变换；第7章随机变量和随机过程，主要介绍了单随机变量和概率密度函数（PDF）、随机向量、贝叶斯方法、稳定随机过程、谱密度估计、长存储过程的定义模型、非稳定的1/f型过程、稳定过程的模拟和稳定的自回归模拟；第8章小波方差，主要介绍了小波方差的定义和基本原理、小波方差的基本性质、小波方差的估计、小波方差的置信区间和用小波方差进行谱估计；第9章长存储过程的分析与综合，主要介绍了长存储过程的离散小波变换、长存储过程的模拟、稳定和非稳定FD过程的极大似然估计、FD过程、最小平方估计和方差齐性检验；第10章小波基信号估计，主要介绍了信号的小波表示、信号的阈值估计、尺度随机信号估计、压缩随机信号估计、IID高斯小波系数、无关非高斯小波系数和相关高斯小波系数；第11章有限能量信号的小波分析，主要介绍了逼近空间、有限能量信号的逼近、尺度函数的二尺度关系、尺度滤波器、小波滤波器、细节空间、有限能量信号的多分辨率分析、消失矩、谱分解和滤波器系数。
　　全书论述的内容丰富，结构严谨，层次清晰，为读者提供了研究时间序列的新方法――小波分析方法。本书是从事小波分析、信号处理、随机过程、概率统计和相关领域的科研人员和研究生的有益读物。
　　朱永贵，博士
　　(中国传媒大学理学院)
　　Zhu Yonggui，Doctor
　　(School of Science，Communication University of China)