Estimación del espectro en modelos aleatorios
La memoria contiene un estudio sobre la descomposición espectral de señales, así como sobre transformaciones y modificaciones de funciones a trabes de filtros lineales, con el fin de reproducir lo mas fielmente posible las señales emitidas. Posteriormente, partiendo de la descomposición espectral de...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/63314 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/63314 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Teoría espectral (Matemáticas) Estadística matemática (Matemáticas) Estadística aplicada 1209 Estadística |
| Resumo: | La memoria contiene un estudio sobre la descomposición espectral de señales, así como sobre transformaciones y modificaciones de funciones a trabes de filtros lineales, con el fin de reproducir lo mas fielmente posible las señales emitidas. Posteriormente, partiendo de la descomposición espectral de un proceso estacionario, se revisan técnicas de estimación espectral tanto en procesos discretos como continuos univariantes, aportando métodos de estimación de las frecuencias del espectro del proceso, tomando como estimador la función periodograma y el periodograma suavizado mediante ventanas espectrales. Así podemos obtener la función de densidad espectral optima. Se daban también técnicas interactivas de estimación de la función de densidad espectral. |
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