Linear Discriminant Functions for Stationary Time Series
平稳时间序列的线性判别函数AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名与摘要明确涉及平稳时间序列、谱密度及线性滤波，对应时间序列方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
平稳时间序列的线性判别函数
- 研究问题
- 如何通过线性滤波区分两个正态过程，并利用谱信息刻画判别信息率、散度率和检测概率及其可计算近似？
- 方法与思路
- 作者用谱近似表达三类判别指标的极限，涉及谱密度及均值差的变换，并近似构造优化这些指标的线性判别滤波器。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称便于计算的近似与原指标具有相同极限，并将近似判别滤波器用于选定地震及核爆炸的地震记录。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对过程条件、滤波器的允许范围、谱近似的收敛要求，以及三种优化准则之间的关系和实际分类表现。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未说明样本规模、误判率及稳健性，地震记录应用不能直接支持宏观预测结论。
原文摘要
Certain spectral approximations are applied to the problem of discriminating between two normal processes by linear filtering. Limiting values for the (1) Kullback-Leibler discrimination information rate, (2) J-divergence rate and (3) detection probability are expressed in terms of the spectral densities of the two populations and the Fourier-Stieltjes transform of the mean difference between them. Spectral approximations to (1), (2) and (3), convenient for computing, are shown to have the same limits. Linear discriminant filters maximizing (1), (2) and (3) are approximated by the same methods and applied to seismic records from selected earthquakes and nuclear explosions.