Spectral density estimation

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Die Spektraldichte eines stationären stochastischen Prozesses erlaubt tiefe Einblicke in die Struktur des Prozesses, insbesondere wenn es sich um Erkenntnisse über Periodizitäten handelt. Es ist also wichtig, dass aus gegebenen Daten, z. B. einer konkreten Zeitreihe, die Spektraldichte gut geschätzt werden kann. Grundlage der meisten Schätzer ist das Periodogramm, das auf Arthur Schuster 1898 zurückgeht. rdf:langString
L'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). rdf:langString
In statistical signal processing, the goal of spectral density estimation (SDE) or simply spectral estimation is to estimate the spectral density (also known as the power spectral density) of a signal from a sequence of time samples of the signal. Intuitively speaking, the spectral density characterizes the frequency content of the signal. One purpose of estimating the spectral density is to detect any periodicities in the data, by observing peaks at the frequencies corresponding to these periodicities. rdf:langString
rdf:langString Spektraldichteschätzung
rdf:langString Estimation spectrale
rdf:langString Spectral density estimation
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rdf:langString Die Spektraldichte eines stationären stochastischen Prozesses erlaubt tiefe Einblicke in die Struktur des Prozesses, insbesondere wenn es sich um Erkenntnisse über Periodizitäten handelt. Es ist also wichtig, dass aus gegebenen Daten, z. B. einer konkreten Zeitreihe, die Spektraldichte gut geschätzt werden kann. Grundlage der meisten Schätzer ist das Periodogramm, das auf Arthur Schuster 1898 zurückgeht.
rdf:langString L'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP).
rdf:langString In statistical signal processing, the goal of spectral density estimation (SDE) or simply spectral estimation is to estimate the spectral density (also known as the power spectral density) of a signal from a sequence of time samples of the signal. Intuitively speaking, the spectral density characterizes the frequency content of the signal. One purpose of estimating the spectral density is to detect any periodicities in the data, by observing peaks at the frequencies corresponding to these periodicities. Some SDE techniques assume that a signal is composed of a limited (usually small) number of generating frequencies plus noise and seek to find the location and intensity of the generated frequencies. Others make no assumption on the number of components and seek to estimate the whole generating spectrum.
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