论文研究-时空地理加权回归模型的时空非平稳性检验.pdf,  针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计. 构造合适的统计量对回归系数进行关于时间和空间的非平稳性检验,利用三阶矩χ2逼近方法计算检验的p值. 最后,模拟算例和实际例子都说明该检验方法的有效性.

matlab移动平均数代码Random_Field_Generation Matlab代码使用转向带法，矩阵分解，KL展开和移动平均法生成平稳的高斯随机场。

专题报告：2021年前三季度经济总体运行平稳，韧性十足.pdf

11月金融数据点评：社融增速平稳回升或在明年.pdf

用于非平稳信号处理，介绍小波变化、多分辨率分析等代码

针对周期平稳随机信号, 提出自适应周期滤波方法. 该文给出自适应周期滤波器的一般结构和实现步骤, 推导出周期最小均方算法和周期最小二乘算法. 完成的仿真算例验证了所提出的自适应周期滤波方法的有效性. 

纯随机性检验（白噪声序列检验） 检验原理 假设条件 检验统计量 判别原则

matlab 代码允许重现论文中的一些结果：S. Chen、X. Dong、G. Xing 等人，通过脊路径重组和固有啁啾分量分解分离重叠的非平稳信号，IEEE 传感器杂志，2017 年。部分脚本摘自以下论文：S. Chen、Z. Peng、Y. Yang 等人，Intrinsic chirp component分解 by using Fourier Series representation, Signal Processing, 2017, 137: 319-327。 在某些应用中，需要分析时频 (TF) 域中分量严重重叠的多分量非平稳信号。 分离这些信号分量是需要的，但对现有方法来说非常具有挑战性。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的非参数算法，称为脊路径重组（RPRG），以从 TF 表示（TFR）中提取重叠分量的瞬时频率（IF）。 RPRG 首先检测来自 TFR 的多分量信号的脊

时频分析理论及其在非平稳信号处理中的应用，王文延，曾庆宁 ，详述了时频分析理论产生的背景和发展状况，对几种典型的时频分析方法以及它们的时频局部性能作了比较分析。最后，讨论了时频分析

研究非高斯噪声下基于循环平稳特征的主用户检测问题。结合主用户信号的多循环平稳特征，通过求和准则和最大准则对多个循环频率的谱相关函数进行整合，提高检测结果的可信度。在等权求和准则的基础上，利用不同循环频率处不同程度的循环平稳特征，提出一种基于谱相关函数的加权求和准则。仿真结果表明，多循环频率合作可以提高检测效率，并且加权求和准则的检测性能优于等权求和准则。