1. JCPEE
  2. Всі випуски
  3. Випуск 5, Номер 1, 2015
  4. Деякі особливості ядер лінійних ar arma процесів і їх використання для моделювання інформаційних сигналів

Деякі особливості ядер лінійних ar arma процесів і їх використання для моделювання інформаційних сигналів

JCPEE.
2015;
Випуск 5, Номер 1
: с. 71-74
Автори:
  1. Валерій Зварич
  2. Олена Глазкова
1
Інститут електродинаміки Національної академії наук України
2
Інститут електродинаміки Національної академії наук України

Розглянуто особливості ядер лінійних авторегресивних (AR) випадкових процесів  та лінійних авторегресивних з плаваючим середнім (ARMA) випад­кових процесів. Стаття включає в себе деякі поло­ження теорії лінійних випадкових процесів, обговорю­ються методи оцінки і моделювання ядер лінійних AR та ARMA процесів. Розглядаються лінійні стаціонарні AR та ARMA процеси і лінійні AR та ARMA процеси з періодичними структурами та їх характеристичні функції.

linear AR process
linear ARMA process
infinitely divisible random process
random process with periodic structures
kernels of linear AR and ARMA processes.
  1. B. Marchenko, The Method of Stochastic Integral Representation and Its Application in Radio-Engineering,” Kyiv, Ukraine: Naukova dum­ka, 1973. ( Russian)
  2. Y. Gyzhko, M.Myslovych, and R.Sysak,”To use of spectral windows in analysis of vibration signals,” Przeglad Electrotechnichny, vol. 89, issue 2A, pp.294-296, 2013.
  3. V.Babak, S. Filonenko, I. Kornienko-Miftakhova, and A. Ponomarenko, “Optimization of Signal Fea­tures under Object's Dynamic Test”, Aviation, vol. 12, no.1, pp. 10- 17, 2008.
  4. V. Zvarich and B. Marchenko, “Linear processes of autoregression in vibrodiagnostics problems,” Problemy Prochnosti i Nadezhnosti Mashin, no. 3, pp. 96-106, 1994. (Russian)
  5. V. Zvaritch, M. Myslovitch, and B. Martchenko, “White Noise in Information Signals Models,” Applied Mathematics Letters, vol.7, no. 3, pp. 93-95, 1994.
  6. A. Krasilnikov, Models of Noise-type Signals at the Heat–and-Power Equipment Diagnostic Systems. Kyiv, Ukraine: Polygraf-service, 2014. (Russian)
  7. V. Zvarich and B. Marchenko, “Generating process characteristic function in the model of stationary linear AR-gamma process”, Izvestiya Vysshikh Zavedeniy. Radioelektronika, vol.45, no.8, pp.12-18, 2002.
  8. V. Zvarich and B. Marchenko, “Method of finding of generating processes characteristic functions of autoregression linear processes”, Izvestiya Vysshikh Zavedeniy. Radioelektronika, vol. 42, pp. 64-71, 1999.
  9. T. Kailath , “The innovations approach to detection and estimation theory”, Proceeding of the IEEE, vol. 58, no.5, pp. 680-695, 1970.
  10. E. Lukacs, Characteristic functions. London, UK: Griffin London, 1970.
  11. M. Loeve, Probability theory. D. Van Nostrand Company Inc., 1960.
  12. H. Hurd, A. Makagon, and A.G. Miamee, “On AR(1) models with periodic and almost periodic coefficient”, Stochastic Processes and their Applications, vol. 100, pp. 167-185, 2002.
  13. I. Javorskyj, I. Isaev, J. Maevski, and R. Yuzefovich, “Component Covariance Analysis for Periodically Correlated Random Processes”, Signal Processing. vol. 90, pp. 1083-1102, 2010.
  14. V. Zvarich and B. Marchenko, “Linear Autore­gressive Processes with Periodic Structures as Models of Information Signals”, Radioelectronics and Communication Systems, vol. 54, no. 7, pp. 367-372, 2011.
  15. V. Zvaritch and E. Glazkova, “Application of  Linear AR and ARMA Processes for Simulation of Power Equipment Diagnostic System Information Signals”, in Proc. 16-th International Conference on Computational problems of Electrical Engineering (CPEE), pp. 259-261, Lviv, Ukraine, 2015.