Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
KLEJMOVÁ, E.
Originální název
Evaluation of methods for AR coefficients estimation using monte carlo analysis
Typ
článek ve sborníku mimo WoS a Scopus
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
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 perfor-mance 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.
Klíčová slova
Autoregressive process, AIC, Burg method, Yule-Walker method, covariance method
Autoři
Vydáno
28. 4. 2016
Nakladatel
Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Místo
Brno
ISBN
978-80-214-5350-0
Kniha
Proceedings of the 22nd Conference STUDENT EEICT 2016
Číslo edice
1
Strany od
375
Strany do
379
Strany počet
5
BibTex
@inproceedings{BUT124486, author="Eva {Klejmová}", title="Evaluation of methods for AR coefficients estimation using monte carlo analysis", booktitle="Proceedings of the 22nd Conference STUDENT EEICT 2016", year="2016", number="1", pages="375--379", publisher="Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií", address="Brno", isbn="978-80-214-5350-0" }