Эффективность спектрального оценивания мультипликативными моделями линейного предсказания

Abstract

Рассмотрена возможность получения спектральных оценок при помощи мультипликативных моделей линейного предсказания. Доказана эффективность применения мультипликативной модели по сравнению с классической моделью линейного предсказания для спектрального оценивания сигналов со сложной формой спектра. Доказано, что применение последовательно включенных обеляющих фильтров на основе мультипликативной модели авторегрессии, параметры которой рассчитываются методом Юла - Уолкера, снижает дисперсию ошибки предсказания в случае, когда анализируемый случайный процесс не является истинным процессом авторегрессии.