Монография известных специалистов из США, посвященная проблемам сбора и предварительной обработки данных, оценке спектральных плотностей, ковариационных и передаточных функций, использование этих характеристик для решения прикладных задач, в частности идентификации систем, определения числа трактов распостранения случайных сигналов, выделения переодических составляющих. Книга написана ясно и доступно, не перегружена математическими выводами, и в то же время имеет достаточный уровень строгости. Теоретические положения иллюстрируются многочисленными практическими примерами и задачами. Для инженеров и научных работников, а также студентов и аспирантов, интересующихся практическим анализом случайных данных. Может служить учебным пособием.

Настоящая монография содержит унифицированное изложение различных уточнений классической центральной предельной теоремы для независимых случайных векторов с учетом результатов новейших исследований. Большинство относящихся сюда многомерных результатов получены лишь недавно, и существенный прогресс, имевший здесь место за последние 15 лет, позволил по-новому обозреть эту область. Все возрастающие запросы приложений (например, теории больших выборок в статистике) оправдывают достигнутую степень общности.