非平稳序列分解理论

　　本书是非平稳数据分析教材，涵盖经验模态分解、集成经验模态分解、快速集成经验模态分解、互补集合经验模态分解、完全自适应噪声集合经验模态分解、改进的集合经验模态分解、基于优化的经验模态分解、变分模态分解、奇异谱分解、小波分解、小波包分解、固有时间尺度分解、局部均值分解、二次分解等，从理论基础、分解步骤、案例实现与延伸阅读四个角度展开，比较了不同算法的分解效果，共19章。本书提供了各分解算法实现的Matlab或Python代码，可应用于金融、经济、生物、电子信息等领域的实证研究，方便读者学习查阅。本书可以作为高等院校统计、大数据、经济管理专业的本科生课程的实践教材，也可以作为其他相关专业研究生的教材和教学参考书，另外，对广大从事与数据分析相关工作的实际工作者也极具参考价值。

　　蒋锋，中南财经政法大学教授，博士生导师，文澜学者。2011年获华中科技大学理学博士学位后在中南财经政法大学任教。2013年华中科技大学控制科学与工程博士后出站。2015-2016年澳大利亚Monash大学访问学者。主持国家自然科学基金项目两项，湖北省自然科学基金项目一项，湖北省社科项目两项等。曾获湖北省优秀博士学位论文奖，出版专著两部，在IEEE Transactions on Automatic Control等期刊上发表SCI论文40余篇。