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Modeling of Non-Gaussian AR Model with Transient Coefficients Using Wavelet Basis

机译:基于小波的暂态系数非高斯AR模型建模。

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摘要

This paper focuses on the modeling of non-Gaussian autoregressive (AR) model for a wide range of physical signals. A practical algorithm based on higher-order cumulants is proposed to deal with the problem of estimating the non-Gaussian AR model with transient coefficients. Wavelet basis is used to identify the transient coefficients. The performance in terms of Haar and Morlet basis is evaluated with non-stationary processes. The experimental results show the flexibility of capturing the local events by using the presented model.
机译:本文主要针对各种物理信号的非高斯自回归(AR)模型进行建模。提出了一种基于高阶累积量的实用算法来解决用暂态系数估计非高斯AR模型的问题。小波基用于识别瞬态系数。使用非平稳过程评估基于Haar和Morlet的性能。实验结果表明,使用所提出的模型可以灵活地捕获本地事件。

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