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基于SaS过程的分数低阶时频自回归滑动平均模型参数估计及时频分布  
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【英文篇名】 Parameter Estimation and Time-frequency Distribution of Fractional Lower Order Time-frequency Auto-regressive Moving Average Model Algorithm Based on SaS Process
【下载频次】 ★★
【作者】 龙俊波; 汪海滨;
【英文作者】 LONG Junbo; WANG Haibin; College of Electronic and Engineering; Jiujiang University; College of Information Science and Technology;
【作者单位】 九江学院电子工程学院; 九江学院信息科学与技术学院;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2016年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 信号处理; a稳定分布; 非平稳信号; 时频分布; 自回归滑动平均; 尤拉沃克方程;
【英文关键词】 Signal processing; a stable distribution; Non-stationary signal; Time-frequency distribution; Auto-Regressive Moving Average(ARMA); Yule-Walker equations;
【摘要】 针对SaS过程下时频自回归滑动平均(TFARMA)模型分析方法的退化,该文用分数低阶共变取代二阶相关提出了分数低阶时频自回归滑动平均(FLO-TFARMA)模型的概念,并推导了模型参数的求解方法。在此基础上,给出了FLO-TFARMA模型时频谱估计算法,和已有的TFARMA模型时频谱算法进行了详细的比较。计算机仿真结果表明,在SaS过程环境下,所提出的FLO-TFARMA时频谱明显优于TFARMA时频谱,尤其是当参数a较小时,FLO-TFARMA时频谱优势更明显。
【英文摘要】 The performances of Time-Frequency Auto-Regressive Moving Average(TFARMA) model method degenerate under SaS distribution environment. Hence, Fractional Lower Order Time-Frequency AutoRegressive Moving Average(FLO-TFARMA) model algorithm based on fractional lower order covariant is proposed, the parameters estimation of FLO-TFARMA model is introduced, time-frequency distribution based on FLO-TFARMA model is given, FLO-TFARMA model algorithm are compared with the existing TFARMA algorithm in detail. The simul...
【基金】 国家自然科学基金(61261046,61362038); 江西省自然科学基金(20142BAB207006); 江西省教育厅科技基金(GJJ14738,GJJ14739)~~
【更新日期】 2016-07-21
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 2(九江学院信息科学与技术学院九江332005)1引言非平稳随机过程广泛存在于实际各领域中,如生物医学工程、通信、雷达、股票价格数据、水声信号等领域。非平稳随机过程的统计量随时间变化而变化,是一种时变的信号,而常用的分析方法是Education Bureau of Jiangxi Province(GJJ14

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