The problem of parametric, autoregressive model based estimation of a time-varying spectral density function of a multivariate nonstationary process is considered. It is shown that estimation results can be considerably improved if identification of the autoregressive model is carried out using the two-sided doubly exponentially weighted lattice algorithm which combines results yielded by two one-sided lattice algorithms running...

The problem of parametric, autoregressive model based estimation of a time-varying spectral density function of a nonstationary process is considered. It is shown that estimation results can be considerably improved if identification of the autoregressive model is carried out using the two-sided doubly exponentially weighted lattice algorithm which combines results yielded by two one-sided lattice algorithms running forward in...

W niniejszej pracy doktorskiej opisano nowe metody estymacji widmowej gestosci mocy niestacjonarnych procesów stochastycznych. Przedstawione w rozprawie rozwiazania, takie jak dwukierunkowy algorytm drabinkowy z zapominaniem wykładniczym oraz metoda usredniania modeli umozliwiaja precyzyjna estymacje charakterystyk widmowych. Przeprowadzone symulacje potwierdziły, ze opracowane algorytmy daja zadowalajace rezultaty zarówno w przypadku...