Analysis of mean function discrete LSM-estimator for biperiodically nonstationary random signals
Date
2019-02-26
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Проаналізовано дискретні оцінки детермінованої складової біперіодично
нестаціонарних випадкових сигналів, отриманих за допомогою методів найменших квадратів
(МНК). Показано, що МНК-оцінювання дає можливість уникнути ефектів просочування.
Визначено умови слушності дискретних оцінок. Проаналізовано формули
для дисперсії оцінок, які описують її залежність від довжини реалізації, інтервалу
дискретизації та кореляційних компонентів сигналу.
Discrete estimators of the deterministic part for a biperiodically nonstationary signal obtained by the least square method (LSM) are analysed. It was shown that LSM-estimation allows avoiding the leakage effects. The conditions of consistency for the discrete estimators are obtained. The formulae for variance estimators, which describe their dependencies on a realization length, sampling interval and signal covariance components, are analysed.
Discrete estimators of the deterministic part for a biperiodically nonstationary signal obtained by the least square method (LSM) are analysed. It was shown that LSM-estimation allows avoiding the leakage effects. The conditions of consistency for the discrete estimators are obtained. The formulae for variance estimators, which describe their dependencies on a realization length, sampling interval and signal covariance components, are analysed.
Description
Keywords
біперіодично корельовані випадкові процеси, метод найменших квадратів, дискретні оцінки параметрів детермінованої складової, незміщеність оцінки, слушність, biperiodically correlated random process, the least square method, discrete estimators of deterministic part parameters, unbiasedness of estimate, consistency
Citation
Javorskyj I. Analysis of mean function discrete LSM-estimator for biperiodically nonstationary random signals / I. Javorskyj, O. Dzeryn, R. Yuzefovych // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 6. — No 1. — P. 44–57.