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J-GLOBAL ID：201702276570822159   整理番号：17A0886488

定常二変量または複素値信号の周波数領域確率的モデル化【Powered by NICT】

Frequency-Domain Stochastic Modeling of Stationary Bivariate or Complex-Valued Signals

著者 (4件)： Sykulski Adam M. (Department of Statistical Science, University College London, London, U.K.) ,  Olhede Sofia Charlotta (Department of Statistical Science, University College London, London, U.K.) ,  Lilly Jonathan M. (NorthWest Research Associates, Bellevue, WA, USA) ,  Early Jeffrey J. (NorthWest Research Associates, Bellevue, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 12  ページ： 3136-3151  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二共同観測された実数値信号を表現する三つの等価な方法:二変量ベクトル信号として,単一複素信号として,または回転成分として知られている二解析信号。各表現は,関心と応用目標のシステムに依存してユニークな利点を持っている。本論文では,周波数領域確率モデリングのコンテクストの中で,全三表現のための結合フレームワークを提供した。このフレームワークは,複素値と回転表現への二変量ベクトル時系列のための多くの確立された統計的方法を拡張することが可能になった。これらはパラメトリックモデリング信号コヒーレンスのための手順を,Whittle尤度を用いてモデルパラメータを推定し,セミパラメトリックモデル化を行い,モデル選択を用いた入れ子モデルのクラス間の選択。も複素信号の不適切性のための試験の新しい方法を提供し,信号は複素平面で表される時に非円形または異方性二次統計的構造を試験した。最後に,乱流の流体力学シミュレーションから観察された信号の異方性構造を捕捉する上でこの方法論の有用性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  コヒーレンス ,  *周波数領域 ,  解析信号 ,  異方性 ,  *確率モデル ,  実数 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 二次統計 ,  モデル選択 ,  セミパラメトリックモデル ,  モデルパラメータ ,  尤度 ,  パラメトリックモデリング ,  確率モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変量 ,  周波数領域 ,  確率的モデル