New results on estimation bandwidth adaptation - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

New results on estimation bandwidth adaptation

Abstrakt

The problem of identification of a nonstationary autoregressive signal using non-causal estimation schemes is considered. Noncausal estimators can be used in applications that are not time-critical, i.e., do not require real-time processing. A new adaptive estimation bandwidth selection rule based on evaluation of pseudoprediction errors is proposed, allowing one to adjust tracking characteristics of noncausal estimators to unknown and/or time-varying degree of signal nonstationary. The new rule is compared with the previously proposed one, based on the generalized Akaike’s final prediction error criterion.

Cytowania

  • 1

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 10 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (2018, IFAC (International Federation of Automatic Control) Hosting by Elsevier Ltd.)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
publikacja w in. zagranicznym czasopiśmie naukowym (tylko język obcy)
Opublikowano w:
IFAC-PapersOnLine nr 51, strony 933 - 938,
ISSN: 2405-8963
Tytuł wydania:
18th IFAC Symposium on System Identification SYSID 2018 Stockholm, Sweden, 9–11 July 2018 strony 933 - 938
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Niedźwiecki M., Ciołek M.. New results on estimation bandwidth adaptation. IFAC-PapersOnLine, 2018, Vol. 51, nr. 15, s.933-938
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1016/j.ifacol.2018.09.074
Bibliografia: test
  1. Baddour, K.E. & Beaulieu, N.C. (2005). Autoregressive models for fading channel simulation. IEEE Trans. Wireless Comm., (4), 1650-1662. otwiera się w nowej karcie
  2. Brillinger, D., Robinson, E.A. & Schoenberg, F.P. Eds. (2012). Time Series Analysis and Applications to Geo- physical Systems. Springer. otwiera się w nowej karcie
  3. Dahlhaus, R. & Giraitis, L. (1998). On the optimal seg- ment length for parameter estimates for locally statio- nary time series. J. Time Series Anal., (19), 629-655. otwiera się w nowej karcie
  4. Dahlhaus, R. (2012). Locally stationary processes. Hand- book Statist., (25), 1-37.
  5. Fabri, S.G., Camilleri, K.P. & Cassar, T. (2011). Para- metric modelling of EEG data for the identification of mental tasks. Biomed. Eng. Trends in Electron., Commun. Software, (A. Laskovski Ed.), 367-386.
  6. Hayes, J.F. & Ganesh Babu, T.V.J. (2004). Modeling and Analysis of Telecommunication Networks. Wiley. otwiera się w nowej karcie
  7. Lesage, P., Glangeaud, F. & Mars, J. (2002). Applications of autoregressive models and time-frequency analysis to the study of volcanic tremor and long-period events. J. Volc. Geotherm. Res., (114), 391417. otwiera się w nowej karcie
  8. Li, C. & Nowack, R.L. (2004). Application of autoregres- sive extrapolation to seismic tomography. Bull. Seism. Soc. Amer., 1456-1466. otwiera się w nowej karcie
  9. Niedźwiecki, M. (1990). Identification of nonstationary stochastic systems using parallel estimation schemes. IEEE Trans. Automat. Contr., (35), 329-334. otwiera się w nowej karcie
  10. Niedźwiecki, M. (1992). Multiple model approach to adap- tive filtering. IEEE Trans. Signal Process., (40), 470- 474. otwiera się w nowej karcie
  11. Niedźwiecki, M. (2000). Identification of Time-varying Processes. Wiley. otwiera się w nowej karcie
  12. Niedźwiecki, M. & Gackowski, S. (2011). On noncausal weighted least squares identification of nonstationary stochastic systems. Automatica, (47), 2239-2245. otwiera się w nowej karcie
  13. Niedźwiecki, M. (2012). Locally adaptive cooperative Kalman smoothing and its application to identification of nonstationary stochastic systems. IEEE Trans. Signal Process., (60), 48-59. otwiera się w nowej karcie
  14. Niedźwiecki, M., Cio lek, M. & Kajikawa, Y. (2017). On adaptive covariance and spectrum estimation of locally stationary multivariate processes. Automatica, (82), 1- 12. otwiera się w nowej karcie
  15. Schlögl, A. (2000). The Electroencephalogram and the Adaptive Autoregressive Model: Theory and Applica- tions. Aachen, Germany: Shaker Verlag.
  16. Söderström, T. & Stoica, P. (1988) System Identification, Englewood Cliffs NJ: Prentice-Hall.
  17. Wada, T., Jinnouchi, M. & Matsumura, Y. (1998). Ap- plication of autoregressive modelling for the analysis of clinical and other biological data. Ann. Inst. Statist. Math., (40), 211-227. otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 108 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi