Wyszukiwarka
Abstrakt
The problem of estimating spectral density of a nonstationary process satisfying local stationarity conditions is considered. The proposed solution is a two step procedure based on local autoregressive (AR) modeling. In the first step Bayesian-like averaging of AR models, differing in order, is performed. The main contribution of the paper is development of a new final-prediction-error-like statistic, which can be used to select optimal estimation bandwidth in the second step of the procedure. Simulation experiments demonstrate that the combined cooperative-competitive approach outperforms the previously introduced fully competitive scheme.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (4)
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 32 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
- Copyright (2017 IEEE)
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Tytuł wydania:
- 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC) strony 3600 - 3605
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2017
- Opis bibliograficzny:
- Meller M., Niedźwiecki M., Chojnacki D., Lasota A..: On autoregressive spectrum estimation using the model averaging technique, W: 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC), 2017, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),.
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/cdc.2017.8264188
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 130 razy