Signal Processing Group, Technische Universit#x00E4;
t Darmstadt, Merckstra#x00DF;
e 25, 64283 Darmstadt, Germany;
Autoregressive processes; Brain modeling; Data models; Iterative closest point algorithm; Robustness; Signal processing; Technological innovation; #x03C4; -estimator; ARMA; artifacts; bounded innovation propagation; in-tracranial pressure; robust model order selection;
机译:有限影响传播τ-估计:ARMA模型估计的一种新的鲁棒方法
机译:VaR建模中的稳健估计-使用有界创新传播和回归分位数方法论的单变量方法
机译:基于工具变量估计器的ARMA模型的订单识别
机译:基于界限创新传播的ARMA模型的鲁棒模型订单选择τ-估计
机译:基于模型的结构健康监测的鲁棒性和准确性界限
机译:动态代谢通量分析在过程建模中的应用:具有正则化置信界和基本模式选择的鲁棒通量估计
机译:有限影响传播{\ tau}估计:一种新的鲁棒方法 aRma模型估计