Identification of nonstationary processes using noncausal bidirectional lattice filtering - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Identification of nonstationary processes using noncausal bidirectional lattice filtering

Abstrakt

The problem of off-line identification of a nonstationary autoregressive process with a time-varying order and a time-varying degree of nonstationarity is considered and solved using the parallel estimation approach. The proposed parallel estimation scheme is made up of several bidirectional (noncausal) exponentially weighted lattice algorithms with different estimation memory and order settings. It is shown that optimization of both settings can be carried out by means of minimization of the locally

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
Proceedings of International conference on Time Series and Forecasting ITISE 2018 strony 741 - 752
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Niedźwiecki M., Chojnacki D..: Identification of nonstationary processes using noncausal bidirectional lattice filtering, W: Proceedings of International conference on Time Series and Forecasting ITISE 2018, 2018, ,.
Biblografia: test
  1. P. Lesage, F. Glangeaud and J. Mars, "Applications of autoregressive models and time-frequency analysis to the study of volcanic tremor and long-period events," J. Volc. Geotherm. Res., vol. 114, pp. 391?-417, 2002. otwiera się w nowej karcie
  2. D. Brillinger, E.A. Robinson and F.P. Schoenberg, Eds., Time Series Analysis and Applications to Geophysical Systems, Springer, 2012. otwiera się w nowej karcie
  3. K.E. Baddour, N.C. Beaulieu, "Autoregressive models for fading channel simula- tion," IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 4, pp. 1650-1662, 2005. otwiera się w nowej karcie
  4. J.F. Hayes and T.V.J. Ganesh Babu, Modeling and Analysis of Telecommunication Networks, Wiley, 2004. otwiera się w nowej karcie
  5. M. Niedźwiecki, Identification of Time-varying Processes, Wiley, 2000. otwiera się w nowej karcie
  6. M. Niedźwiecki, M. Meller, and D. Chojnacki, "Lattice filter based autoregressive spectrum estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation," Proc. 56th IEEE Conference on Decision and Control, Melbourne, Australia, pp. 4618-4625, 2017. otwiera się w nowej karcie
  7. D.T.L. Lee, M. Morf, and B. Friedlander, "Recursive least squares ladder esti- mation algorithms," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process. , vol. 29, pp. 627-641, 1981. otwiera się w nowej karcie
  8. E. Moulines, P. Priouret, and F. Roueff, "On recursive estimation for time-varying autoregressive processes," Ann. Statist., vol. 33, pp. 2610-2654, 2005. otwiera się w nowej karcie
  9. R. Dahlhaus, "Locally stationary processes," Handbook Statist., vol. 25, pp. 1-37, 2012. otwiera się w nowej karcie
  10. B. Friedlander, "Lattice filters for adaptive processing," Proc. IEEE , vol. 70, pp. 829-867, 1982. otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 20 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi