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  1. 030 理工学 Science & engineering
  2. 学術雑誌掲載論文

Time-Varying AR Spectral Estimation Using an Indefinite Matrix-Based Sliding Window Fast Linear Prediction

https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/10292
https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/10292
9739aeff-adbd-4c7c-85b4-727d2d5ffa6d
名前 / ファイル ライセンス アクション
ieice-ve97an2p547-556.pdf ieice-ve97an2p547-556.pdf (9.1 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2014-04-28
タイトル
タイトル Time-Varying AR Spectral Estimation Using an Indefinite Matrix-Based Sliding Window Fast Linear Prediction
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 spectral estimation
キーワード
主題Scheme Other
主題 autoregressive model
キーワード
主題Scheme Other
主題 linear prediction
キーワード
主題Scheme Other
主題 fast algorithm
キーワード
主題Scheme Other
主題 sliding window
キーワード
主題Scheme Other
主題 indefinite matrix
キーワード
主題Scheme Other
主題 forgetting factor
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 NISHIYAMA, Kiyoshi

× NISHIYAMA, Kiyoshi

NISHIYAMA, Kiyoshi

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著者(機関)
値 Department of Electrical Engineering and Computer Science, Faculty of Engineering, Iwate University
登録日
日付 2014-04-28
書誌情報 IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences

巻 E97-A, p. 547-556, 発行日 2014-02-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8508
Abstract
内容記述タイプ Other
内容記述 A method for efficiently estimating the time-varying spectra of nonstationary autoregressive (AR) signals is derived using an indefinite matrix-based sliding window fast linear prediction (ISWFLP). In the linear prediction, the indefinite matrix plays a very important role in sliding an exponentially weighted finite-length window over the prediction error samples. The resulting ISWFLP algorithm successively estimates the time-varying AR parameters of order N at a computational complexity of O(N) per sample. The performance of the AR parameter estimation is superior to the performances of the conventional techniques, including the Yule-Walker, covariance, and Burg methods. Consequently, the ISWFLP-based AR spectral estimation method is able to rapidly track variations in the frequency components with a high resolution and at a low computational cost. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the spectral analysis results of a sinusoidal signal and a speech signal.
出版者
出版者 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
権利
権利情報 copyright©2014 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 14:44:15.706938
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