1) G-Spectral estimator
G-谱估计
1.
We develop the definition of the inverse autocorrelation function, and obtain the G-Spectral estimator of the inverse autocorrelation function.
本文基于噪声序列具有重尾分布的因果、平稳自回归滑动平均[ARMA(p，q)]过程，给出了其逆自相关函数的定义，并且给出了逆自相关函数的G-谱估计。
4) bispectrum estimation
双谱估计
1.
The application of bispectrum estimation for seeker signal detection and processing;
双谱估计在导引头信号检测与处理中的应用
2.
Nonparametric bispectrum estimation for pulse signals of sub-health
亚健康脉象信号的非参数化双谱估计
3.
According to non-Gaussianity and randomness of the Pulse Signals,the bispectrum estimation is used to analyze the signals for the purpose of extracting the unusual information of the signals of the drug abusers and educing the judgment of how to distinguish drug abusers from healthy persons.
根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,旨在提取吸毒者脉象信号的异常信息,并得出初步区分正常人与吸毒者的判断依据。
5) spectrum estimation
谱估计
1.
Application of spectrum estimation for verifying the financal time series model;
谱估计在金融时间序列模型验证中的应用
2.
Analysis of Welch method and parameter model spectrum estimation by MATLAB software;
Welch法谱估计和参数模型谱估计的MATLAB分析
3.
A Fast Algorithm for the High Resolution ARMA Model Spectrum Estimation;
高分辨率ARMA模型谱估计的一种快速算法
6) spectrum estimation
频谱估计
1.
Spectrum Estimation of Colored Harmonic Signal Based on Fractional Order Covariation;
基于分数阶共变的有色谐波信号频谱估计
2.
Application of TLS-ESPRIT in high resolution spectrum estimation of power system signal
TLS-ESPRIT在电力系统信号高精度频谱估计中应用
3.
The clutter originating from the vibrated vascular wall and slowly moving tissue influences seriously the accuracy of the frequency spectrum estimation of the ultrasound low blood flow signal.
针对由血管壁和慢速运动组织产生的杂波会严重影响超声多普勒低速血流成分频谱估计的准确性问题,根据超声多普勒血流信号及杂波的特征,提出基于平移不变离散小波变换的抑制杂波方法,分别对仿真和实际超声颈动脉血流信号进行实验,并与高通滤波和离散小波变换方法进行比较。
补充资料：参数谱估计量
参数谱估计量
spectral estimator, parametric
参数谱估计量[印ectrai es七n.tor，稗r~tric;eneKTpa-肠n朋0”eHKan叩aMeTP“，ecKa，」 一个平稳随机过程(statfonary stochastic Process)的谱密度〔spectml density)f(劝对应于f(只)的某一确定参数模型(即在此假设下，函数f(劝属于一由有限个参数描述的谱密度的特定族)时的估计量.在求参数谱估计量时，观测数据仅用来计算模型的未知参数.于是估计谱密度的问题就化为估计这些参数的统计问题.实际中应用最广的参数谱估计量是最大嫡谱估计量(一一entropys详ctral estimator)，它相应于假定函数【f(劝〕一’是一固定阶数的三角多项式的平方.应用问题中常见的更一般的参数谱估计类是混合自回归滑动平均过程(献ed autoregressivemo-访ng一average Process)模型，即假定f(劝是两个固定阶数的三角多项式的平方之商(见【1]一【3」).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条