Autoregressive Frequency Estimation
自回归频率估计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：摘要研究自回归模型、信号频率估计及随样本量变化的模型阶数。
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自回归频率估计
- 研究问题
- 对白噪声中的正弦信号拟合自回归模型后，如何估计信号频率，并使随样本量增长的阶数支持可靠渐近推断？
- 方法与思路
- 作者通过最小化拟合自回归模型的传递函数估计频率，分析递增阶数下的渐近性质及常用阶数选择程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在阶数以适当速度增长时估计具有强一致性和分布收敛，且所考察的常用阶数选择与该理论相容。
- 阅读关注点
- 应核对信号与白噪声条件、频率估计的定义、阶数增长范围，以及各阶数选择程序满足理论要求的依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未给出增长速率、极限分布或模拟结果，不能推广到任意噪声和多频率信号。
原文摘要
Presume that an autoregressive model of given order is fitted to data obtained from a realization of a sinusoidal signal embedded in white noise. This paper investigates the statistical properties of the estimate of the frequency of the signal obtained by minimizing the transfer function of the autoregression. Strong consistency and convergence in distribution of the estimate are established when the order of the autoregression is allowed to increase with sample size at an appropriate rate. It is also shown that the operational characteristics of commonly-used order determination procedures are such as to produce values of the selected order compatible with the application of the asymptotic theory. The outcome of some simulation experiments and an empirical example illustrating the practical impact of the results obtained are also presented.