On joint order and bandwidth selection for identification of nonstationary autoregressive processes - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

On joint order and bandwidth selection for identification of nonstationary autoregressive processes

Abstrakt

When identifying a nonstationary autoregressive process, e.g. for the purpose of signal prediction or parametric spectrum estimation, two important decisions must be taken. First, one should choose the appropriate order of the autoregressive model, i.e., the number of autoregressive coefficients that will be estimated. Second, if identification is carried out using the local estimation technique, such as the localized version of the method of least squares, one should select the most appropriate estimation bandwidth, i.e., the effective width of the local data window used for the purpose of parameter tracking. The paper presents the first unified treatment of the problem of joint order and bandwidth selection. Two solutions to this problem are examined, first based on the predictive least squares principle, and second exploiting the suitably modified Akaike’s final prediction error statistic. It is shown that the best results are obtained if the two approaches mentioned above are combined.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 17 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (EURASIP 2017)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2017) strony 1505 - 1509
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Niedźwiecki M., Ciołek M..: On joint order and bandwidth selection for identification of nonstationary autoregressive processes, W: 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2017), 2017, ,.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.23919/eusipco.2017.8081451
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 106 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi