本书分为上、下两册，共四部分：第一部分是时序分析工程应用的基础理论，包括时序分析与系统辨识、系统分析间的关系，ARMA模型的工程意义，ARMA模型的时域和频域特性，离散模型与连续模型的转移；第二部分是时序分析工程应用的基本技术，主要包括AR模型、ARMA模型的建模方法；第三部分是时序分析工程应用的各个专题，包括最佳预测与控制，模态参数估计，模式识别与故障诊断，表面形貌分析；第四部分是时序分析工程应用的进一步扩展内容，包括多元时序的ARMAV模型，非平稳时序的各种模型，非线性时序模型中的门限自回归模型和双线性模型，非高斯时序的各种模型，时间序列的状态模型以及这些模型的工程应用。
本书与工程应用紧密联系，取材主要来自作者与国内其他学者们的研究工作。本书可作为工程学科硕士生教材，还可作为其他有关专业本科生、研究生、教师及工程技术人员与科学研究人员的参考书。

再版前言 杨叔子
序言（一） 胡海昌
序言（二） 彭泽民
序言（三） 安鸿志
前言 杨叔子
主要符号说明
第9章 模态参数估计
　9.1 模态参数估计的基本概念
　9.2 模态参数估计的ARMA模型法
　9.3 扩展的Prony法
　9.4 有关Prony谱的问题
　习题
第10章 模式识别·故障诊断
　10.1 模式识别与故障诊断的基本概念
　10.2 用AR模型参数构造的距离判别函数
　10.3 特征量的提取
　10.4 根据模型特性构造的判别函数
　10.5 Bayes判据
　习题
第11章 表面形貌识别
　11.1 表面形貌识别的基本概念
　11.2 用轮廓的谱矩表征表面
　11.3 表面形貌的计算机评价
　11.4 纹理轮廓的识别——建模与模拟
　11.5 非正态分布随机轮廓的建模与识别
　11.6 任意分布随机表面场的建模与模拟
　习题
第12章 多元时间序列与ARMAV模型
　12.1 多元时间序列与ARMAV模型
　12.2 ARV模型参数的估计
　12.3 ARMAV模型参数的估计
　12.4 ARV模型的最佳预测
　12.5 模态参数估计的ARMAV模型法
　12.6 闭环系统辨识的ARMAV模型法
　习题
第13章 非平稳时间序列模型
　13.1 系统参数分析
　13.2 系统输入、输出信号的分析
　13.3 非平稳时序建模的趋势项直接剔除法
　13.4 非平稳时序建模的趋势项提取法
　13.5 非平稳时序模型的应用实例
　习题
第14章 非线性时间序列模型
　14.1 非线性现象与非线性时序模型
　14.2 门限自回归模型及其特性
　14.3 门限自回归模型的建模
　14.4 门限自回归模型的预测与应用
　14.5 双线性离散系统及其建模
　14.6 Volterra函数级数模型
　14.7 双线性离散系统的Volterra核
　14.8 双线性连续系统的Volterra核
　14.9 双线性离散模型与连续模型的转换
　14.10 模型转换实例
　习题
第15章 非高斯时间序列模型
　15.1 高阶统计量基本理论
　15.2 非高斯时间序列模型
　15.3 非高斯时间序列模型应用
　习题
第16章 时间序列的状态模型
　16.1 状态模型的建立
　16.2 状态模型的性质
　16.3 因果律
　16.4 典则差分模型
　16.5 动态系统的故障诊断
　习题
续附录数据
主要参考文献