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一种改进的分段平稳随机过程的参数估计方法 被引量:4

AN ADVANCED METHOD TO ESTIMATE PARAMETERS OF PIECEWISE STATIONARY STOCHASTIC PROCESS
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摘要 将非平稳随机信号划分为分段平稳随机信号进行处理,为非平稳随机信号的研究提供的一种新的分析方法。为最优地将非平稳随机信号划分为分段平稳随机信号,Djuric等人用 Bayes方法,通过递推多维条件分布概率来估计最优划分参数值,但计算相当复杂。本文在研究 AR模型本身的一些特性的基础上,通过直接递推多维联合分布概率来估计最优划分参数,大大地减少了计算量。 A new way to analysis nonstationary stochastic process is to divide it into piece-wise stationary stochastic process. Djuric(1992) used Bayes method to estimate the parameters, which can optimally divide the nonstationary stochastic process into stationary stochastic process. Some authors estimated the optimum parameters through calculating recursively the multivariate conditional likelihood function, which made the computation very complex. Basing on some natural characteristics of Aft mode, a new recursive method is provided, which can improve the computation efficiently, to estimate the optimum parameters.
作者 陈颖 李在铭
出处 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期735-740,共6页 Journal of Electronics & Information Technology
关键词 非平稳随机信号 分段平稳随机信号 AR模型 参数估计 直接递推多维联合分布概率 BAYES估计 Nonstationary stochastic signal, Piecewise stationary stochastic signal, AR model, Parameters estimating
  • 相关文献

参考文献3

  • 1王文华,王宏禹.分段平稳随机过程的参数估计方法[J].电子科学学刊,1997,19(3):311-317. 被引量:10
  • 2P.M.Djuric,et a1.,Segmentation of nonstationary signal,Proc.of IEEE ICASSP,San Franciso,1992,5,161—164.
  • 3P.M.Djutic,et a1.,Order selection of autoregressive models,IEEE Trans.on Signal Processing,1992,40(1 1),2829—2833.

共引文献9

同被引文献32

引证文献4

二级引证文献10

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