Signal Extraction for Finite Nonstationary Time Series
有限观测下非平稳时间序列的信号提取AI 解读 ↓
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有限观测下非平稳时间序列的信号提取
- 研究问题
- 当信号与噪声都由非平稳 ARIMA 模型生成时，如何利用有限数量的观测提取信号，并计算估计的均方误差？
- 方法与思路
- 作者采用摘要提及的变换方法构造信号估计及其均方误差，并给出高效计算两者的方法；算法细节未说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在有限观测的非平稳信号加噪声模型中，同时提供信号估计、误差衡量及相应的高效计算途径。
- 阅读关注点
- 应核对信号与噪声的联合设定、非平稳初始状态如何处理、均方误差是否计入参数估计，以及计算步骤。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法判断参数是否已知、端点处理方式或计算复杂度，也没有给出应用与比较结果。
原文摘要
For a signal plus noise model, where both signal and noise are generated by nonstation ary ARIMA, autoregressive integrated moving average, models, we use the transformation approach of Ansley & Kohn (1985) to construct an estimate of the signal and obtain its mean squared error given a finite number of observations. A method for efficient computation of the signal estimate and its mean squared error is also presented.