Lattice filter based multivariate autoregressive spectral estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Lattice filter based multivariate autoregressive spectral estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation

Abstrakt

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 forward in time and backward in time, respectively. It is also shown that the model order and the most appropriate estimation bandwidth can be efficiently selected using the suitably modified Akaike's final prediction error criterion.

Cytowania

  • 5

    CrossRef

  • 5

    Web of Science

  • 5

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 13 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (2019 IEEE)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
Opublikowano w:
IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL nr 64, strony 4968 - 4981,
ISSN: 0018-9286
Język:
angielski
Rok wydania:
2019
Opis bibliograficzny:
Niedźwiecki M., Meller M., Chojnacki D.: Lattice filter based multivariate autoregressive spectral estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation// IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL. -Vol. 64, iss. 12 (2019), s.4968-4981
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/tac.2019.2908260
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 71 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi