高阶统计量(Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变 量或随机过程的统计量。

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高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法，在此上传张贤达的这本书，希望对大家的学习有所帮助

高阶统计量广泛应用于所有需要考虑非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性或循环平稳性的各类问题中。本书是国内外第一本全面论述时间序列分析和信号处理中的高阶统计量理论、方法及应用的专著。全书共分十三章，内容包括高阶统计量、非参数化高阶谱分析、因果和非因果非最小相位系统的辨识、自适应估计和滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、多元时间序列分析、时变非高斯信号的时频分析、阵列处理、循环平稳时间序列分析以及其它专题（时延估计、盲反卷积和盲均衡、多维非高斯信号）。本书可用作系统理论、信息与控制、信号处理、应用数学、物理学等众多专业的大学教师、高年级大学生和研究生的教学参考书，同时对从事时间序列分析和信号处理研究与应用的广大科技工作者有重要的参考和使用价值

以高阶统计量数学分析方法，对混舍高斯模型进行研究，并给出理论计算结果。重点讨论二元混合高斯模型， 给出高阶统计量的理论值，用Matlab仿真不同方差和不同均值时多膜性、对称性和斜度值、峰度值的估计结果，并比较斜度 值、峰度值的理论结果和仿真结果，验证理论结果的正确性，为通信理论中混合高斯模型的研究做补充。 关键词：混合高斯模型；高阶统计量；二元混合高斯模型；峰度值；斜度值

时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达.pdf，用到高阶统计量的人可以查看下

Matlab高阶统计量工具箱(高阶谱)High order statistics(High order spectral) toolbox This section of the User’s Guide describes how to begin using the Higher-Order Spectral Analysis Toolbox for your signal processing applications. It assumes familiarity with basic MATLAB ®, as well as a basic understanding of signals and systems.