Стохастичні моделі прихованих періодичностей та ефективні методи їх виявлення

І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, О.В. Личак
{"title":"Стохастичні моделі прихованих періодичностей та ефективні методи їх виявлення","authors":"І.М. Яворський, Р.М. Юзефович, О.В. Личак","doi":"10.15407/dopovidi2023.06.019","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Розглянуто методи виявлення прихованих періодичностей, які описуються періодично нестаціонарними випадковими процесами та шляхи підвищення їх ефективності. Проведено аналіз квазіоптимальних оцінок базових частот моментних функцій першого й другого порядків прихованих періодичностей випадкових процесів, що знаходяться як точки максимальних значень квадратичних функціоналів, які є асимптотичними наближеннями функціоналів найменших квадратів. З використанням методу малого параметра доведена середньоквадратична збіжність оцінок і в першому наближенні отримано залежності їх зміщень та дисперсій від довжини реалізації та коефіцієнтів Фур’є математичного сподівання й кореляційної функції.","PeriodicalId":20898,"journal":{"name":"Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine","volume":"63 37","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15407/dopovidi2023.06.019","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Розглянуто методи виявлення прихованих періодичностей, які описуються періодично нестаціонарними випадковими процесами та шляхи підвищення їх ефективності. Проведено аналіз квазіоптимальних оцінок базових частот моментних функцій першого й другого порядків прихованих періодичностей випадкових процесів, що знаходяться як точки максимальних значень квадратичних функціоналів, які є асимптотичними наближеннями функціоналів найменших квадратів. З використанням методу малого параметра доведена середньоквадратична збіжність оцінок і в першому наближенні отримано залежності їх зміщень та дисперсій від довжини реалізації та коефіцієнтів Фур’є математичного сподівання й кореляційної функції.
隐藏周期性的随机模型及其高效检测方法
研究考虑了周期性非平稳随机过程所描述的隐藏周期性的检测方法以及提高其效率的方法。分析了随机过程隐藏周期性的一阶和二阶矩函数基本频率的准最优估计值,这些估计值是作为二次函数的最大值点找到的,而二次函数是最小二乘法函数的渐近近似值。利用小参数方法证明了估计值的均方收敛性,并获得了估计值的偏移和方差对实现长度以及数学期望和相关函数的傅里叶系数的依赖性作为第一近似值。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信