...
首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Signal Processing >Linear prediction, maximum flatness, maximum entropy, and AR polyspectral estimation
【24h】

Linear prediction, maximum flatness, maximum entropy, and AR polyspectral estimation

机译:线性预测,最大平坦度,最大熵和AR多光谱估计

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

The authors present a theoretical foundation for polyspectral estimation and modeling of non-Gaussian autoregressive (AR) processes which includes a new higher-order-statistics (HOS)-based linear prediction error filter and associated linear prediction polyspectral estimator, and a maximum higher order entropy polyspectral estimator, and considers the equivalences among these polyspectral estimators.
机译:作者为非高斯自回归(AR)过程的多光谱估计和建模提供了理论基础,其中包括一个新的基于高阶统计量(HOS)的线性预测误差滤波器和相关的线性预测多光谱估计器,以及一个最高阶熵多谱估计量,并考虑这些多谱估计量之间的等价关系。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号