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Asymptotically minimum variance second-order estimation for complex circular processes

机译:复杂循环过程的渐近最小方差二阶估计

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摘要

This paper addresses asymptotically minimum variance (AMV) of parameter estimators within the class of algorithms based on second-order statistics for estimating parameter of strict-sense stationary complex circular processes. As an application, the estimation of the frequencies of cisoids for mixed spectra time series containing a sum of cisoids and an MA process is considered.
机译:本文研究了基于二阶统计量的算法的参数估计量的渐近最小方差(AMV),该算法用于估计严格意义上的平稳复杂循环过程的参数。作为一种应用,考虑了对于包含一个类固醇和和一个MA过程的混合频谱时间序列的类固醇的频率估计。

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