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Autoregressive models of singular spectral matrices

机译:奇异谱矩阵的自回归模型

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摘要

This paper deals with autoregressive (AR) models of singular spectra, whose corresponding transfer function matrices can be expressed in a stable AR matrix fraction description D−1(q)B with B a tall constant matrix of full column rank and with the determinantal zeros of D(q) all stable, i.e. in |q|  1, q ∈ C. To obtain a parsimonious AR model, a canonical form is derived and a number of advantageous properties are demonstrated. First, the maximum lag of the canonical AR model is shown to be minimal in the equivalence class of AR models of the same transfer function matrix. Second, the canonical form model is shown to display a nesting property under natural conditions. Finally, an upper bound is provided for the total number of real parameters in the obtained canonical AR model, which demonstrates that the total number of real parameters grows linearly with the number of rows in W(q).
机译:本文研究奇异光谱的自回归(AR)模型,其相应的传递函数矩阵可以用稳定的AR矩阵分数描述D −1 (q)B表示,其中B是全高矩阵。列秩和D(q)的行列式零都稳定,即| q | > 1,q∈C。为了获得简约的AR模型,推导了规范形式并展示了许多有利的性质。首先,在相同传递函数矩阵的AR模型的等价类中,标准AR模型的最大滞后显示为最小。其次,规范形式模型显示为在自然条件下显示嵌套属性。最后,为获得的规范AR模型中的实参总数提供了一个上限,这表明实参总数随W(q)中的行数线性增长。

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