Continuous Time Spectral Analysis of Intervals between Events in Stationary Point Processes
平稳点过程中事件间隔的连续时间谱分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究平稳过程的连续时间协方差与频谱，属于时间序列方法，应用对象为心电记录。
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平稳点过程中事件间隔的连续时间谱分析
- 研究问题
- 将平稳点过程的事件间隔视为连续时间过程，而非按事件编号排列的序列，会如何改变协方差与频谱性质？
- 方法与思路
- 作者给出事件间隔连续时间过程的协方差函数和频谱表达，用实例比较其与间隔序列的性质，并分析心电记录。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种时间表示下的间隔性质存在差异，并指出心电图 R 峰时间分析与基于计数过程的分析具有显著相似性。
- 阅读关注点
- 应核对连续时间间隔过程的构造、平稳性和矩条件，以及它与事件编号序列、计数过程频谱的具体关系。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；协方差和频谱公式未提供，所述分析相似性不能直接解释为一般等价或相同统计效率。
原文摘要
Summary The sequence of intervals between events in a stationary point process is considered as a process in continuous time. Expressions are given for a covariance function and the corresponding spectrum. Some examples are given to illustrate that the properties of the intervals as a process in continuous time are not the same as those of the intervals as a sequence. The methods developed are used to analyse a process consisting of times of R peaks in an electrocardiogram record. A remarkable similarity between this analysis and one based on the counting process is noted.