使用Matlab进行统计数字信号处理与建模

这份材料提供了数字信号处理的 MATLAB 实现内容。

这本书结合中英文，包含丰富的实例代码和运行结果，非常详细且实用，适合学习和应用数字信号处理的读者。

刘树堂在MatLab中介绍了数字信号处理的基本原理和应用。原始作者维纳.k.英格尔和约翰.G普罗克斯的配书提供了相关的MatLab代码。感兴趣的读者可以在我的志愿里找到更多资源和下载链接。

本实验帮助学习者掌握Matlab信号处理编程基础，包括矩阵操作和数字信号处理技术。通过实验，学生能够熟练运用Matlab进行信号处理，提升实际操作能力。

使用MATLAB进行数字信号处理涉及多种相关函数和方程。

数字信号处理与 Matlab 的结合，为理解和应用信号处理技术提供了强大工具。

Matlab 数字信号处理应用实例 本资源展示如何利用 Matlab 进行数字信号处理。通过实际案例，学习信号分析、滤波器设计、系统仿真等实用技巧。资源包含代码示例，方便学习者快速上手并应用于实际项目。

DSP数字信号处理的Matlab指南是一份非常推荐的资源，对读者有很大的帮助，希望大家能够认真学习。

1.1深入理解协整的本质并非易事，因此我们首先通过图示进行直观解释，探讨具有协整性的两只股票的价格走势规律。从图1可见，两只股票呈现出同步上涨和下跌的趋势，并长期保持稳定的价差，这种性质即为协整性。若两股票具有强协整性，则无论其间的波动如何，其总体趋势始终保持一致。1.2平稳性与协整密切相关。简言之，平稳性（stationarity）指的是时间序列在时间推移中保持稳定的特性，这对于数据分析和预测至关重要。如果时间序列数据是平稳的，其均值和方差保持不变，这使得我们能够方便地应用各种统计技术。我们通过图2来直观比较平稳和非平稳序列的特征。上方序列表现出典型的平稳特性，围绕长期均值波动；而下方序列则显示出非平稳特性，其长期均值存在明显变动。1.3由于许多经济问题本质上是非平稳的，这对传统的回归分析方法提出了挑战。金融市场同样如此，许多时间序列数据都呈现非平稳趋势，通常需要采用差分方法消除这些趋势，使序列变得平稳，进而建立模型，例如ARIMA模型。图1展示了两只协整股票的走势，而图2则对比了平稳和非平稳序列的特点。