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Time-varying frequency/spectral estimation extraction - Steven, Hall

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        Avis sur Time - Varying Frequency / Spectral Estimation Extraction Format Broché  - Livre Physique - Chimie

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        Présentation Time - Varying Frequency / Spectral Estimation Extraction Format Broché

         - Livre Physique - Chimie

        Livre Physique - Chimie - Steven, Hall - 01/01/2010 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Steven, Hall
      • Editeur : Lap Lambert Academic Publishing
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/01/2010
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 124.0
      • ISBN : 9783838340753



      • Résumé :
        A time-varying autoregressive (TVAR) approach is used for modeling nonstationary signals, and frequency information is then extracted from the TVAR parameters. Two methods may be used for estimating the TVAR parameters: the adaptive algorithm approach and the basis function approach. Adaptive algorithms, such as the least mean square (LMS) and the recursive least square (RLS), use a dynamic model for adapting the TVAR parameters and are capable of tracking time-varying frequency, provided that the variation is slow. It is observed that, if the signals have a single timefrequency component, the RLS with a fixed pole on the unit circle yields the fastest convergence. The basis function method employs an explicit model for the TVAR parameter variation, and model parameters are estimated via a block calculation. We proposed a modification to the basis function method by utilizing both forward and backward predictors for estimating the time-varying spectral density of nonstationary signals. It is shown that our approach yields better accuracy than the existing basis function approach, which uses only the forward predictor....

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