Show simple item record

dc.contributor.authorMuñoz Gracia, María del Pilar
dc.contributor.authorMartí Recober, Manuel
dc.contributor.authorEgozcue Rubí, Juan José
dc.date.accessioned2007-12-04T17:16:12Z
dc.date.available2007-12-04T17:16:12Z
dc.date.issued1988
dc.identifier.citationMuñoz Gràcia, Maria Pilar; Martí Recober, Manuel;Egozcue, J. J. "Estimació del pol i de la variància del soroll d'un model AR(1) mitjançant filtratge no lineal". Qüestiió. 1988, vol. 12, núm. 1
dc.identifier.issn0210-8054 (versió paper)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2099/3962
dc.description.abstractL'estimació dels paràmetres associats a un procés ARMA es pot plantejar com un problema de filtratge no lineai. Per determinar un estimador recursiu d'aquests paràmetres es deflneix un vector d'estat ampliat que inclou les variables d'estat i els paràmetres a estimar. Amb un enfocament bayesià es determina la distribució a posteriori del vector d'estat ampliat. La síntesi del filtre no lineai permet: i) estimar els paràmetres i determinar llur precisió, per un tamany de mostra donat, ii) trobar una cota inferior per la dimensió de la grandaria de mostra fixada una precisió. Es presenten els resultats obtinguts a partir d'un procés generat amb un model AR(1) en el que el pol i la variància del soroll són desconeguts. En conseqüència, la dimensió del filtre és tres.
dc.description.abstractThe estimation of the parameters associated to an ARMA process can be viewed as a problem of non l.inear filtering. To determine recursive estimators of these parameters an extended state vector is defined including the state variables and the parameters to be estimated. Through a bayesian approach to the problem, an estimate of this extended state can be determined from the a posteriori distribution. The synthesis of a non linear filtering has a double interest: First of all, it allows to solve the problem of parameter estimation with a fixed accuracy, and secondly, a lower bound of the sample size to get a fixed precision can be obtained. In this work, the results attained írom a process generated with an AR(l) model with pole and noise variance unknown are presented. Thus, the dimen- sion oí the filter is three.
dc.format.extentArticle
dc.language.isocat
dc.publisherUniversitat Politècnica de Barcelona. Centre de Càlcul
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/
dc.subject.lcshInference
dc.subject.lcshStability
dc.subject.otherNon linear filtering recursive estimators extended state vector posteriori distribuition
dc.subject.otherOptimal estimation
dc.titleEstimació del pol i de la variància del soroll d'un model AR(1) mitjançant filtratge no lineal
dc.title.alternativePole and noise variance estimation of an AR(l) model by means of non linear filtering.
dc.typeArticle
dc.subject.lemacInferència
dc.subject.lemacProcessos estocàstics
dc.subject.lemacEstabilitat
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.subject.amsClassificació AMS::62 Statistics::62M Inference from stochastic processes
dc.subject.amsClassificació AMS::93 Systems Theory; Control::93D Stability
dc.rights.accessOpen Access
upcommons.ordre2


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license: Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spain