|
|
Evaluation of Methods for AR Coefficients Estimation Using Monte Carlo Analysis
Klejmova, Eva
Aim of this paper is to give recommendation for work with methods used for estimation of coefficients of autoregressive process. We applied Monte Carlo simulations to investigate performance of Burg, Yule-Walker and covariance methods. Evaluation of precision of spectral estimation is done with focus on signal length and lag order. The results are presented in graphical form and briefly discussed. Taking these results into account, Yule-Walker method shows better performance in case of long length signals and in case of overvalued lag order. Burg and covariance methods provide better results in case of short length signal and undervalued lag order.
|
|
|
Spektrální analýza se superrozlišením
Vintera, Jiří ; Macho, Tomáš (oponent) ; Čejka, Miloslav (vedoucí práce)
VINTERA, J. Spektrální analýza se superrozlišením. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 85 s. Vedoucí diplomové práce Ing. Miloslav Čejka, CSc. Práce se zabývá problematikou spektrální analýzy se super-rozlišením implementovanou v nástroji Signal Processing Toolset. Jedná se o součást programového vybavení prostředí LabVIEW 8.1. Problematika je v práci rozdělena na tři části. První popisuje základní teorii parametrických metod. Druhá část slouží jako uživatelský manuál pro spektrální analýzu se super rozlišením v nástroji Signal Processing Toolset. A v poslední části jsou otestovány vlastnosti použitých metod v nástroji Signal Processing Toolset.
|
|
|
Evaluation of Methods for AR Coefficients Estimation Using Monte Carlo Analysis
Klejmova, Eva
Aim of this paper is to give recommendation for work with methods used for estimation of coefficients of autoregressive process. We applied Monte Carlo simulations to investigate performance of Burg, Yule-Walker and covariance methods. Evaluation of precision of spectral estimation is done with focus on signal length and lag order. The results are presented in graphical form and briefly discussed. Taking these results into account, Yule-Walker method shows better performance in case of long length signals and in case of overvalued lag order. Burg and covariance methods provide better results in case of short length signal and undervalued lag order.
|
|
|
Spektrální analýza se superrozlišením
Vintera, Jiří ; Macho, Tomáš (oponent) ; Čejka, Miloslav (vedoucí práce)
VINTERA, J. Spektrální analýza se superrozlišením. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 85 s. Vedoucí diplomové práce Ing. Miloslav Čejka, CSc. Práce se zabývá problematikou spektrální analýzy se super-rozlišením implementovanou v nástroji Signal Processing Toolset. Jedná se o součást programového vybavení prostředí LabVIEW 8.1. Problematika je v práci rozdělena na tři části. První popisuje základní teorii parametrických metod. Druhá část slouží jako uživatelský manuál pro spektrální analýzu se super rozlišením v nástroji Signal Processing Toolset. A v poslední části jsou otestovány vlastnosti použitých metod v nástroji Signal Processing Toolset.
|
host ::
RSS.