Асимптотическая разделимость гармоник методом анализа сингулярного спектра
DOI:
https://doi.org/10.21638/spbu01.2023.409Аннотация
Статья посвящена достаточным условиям асимптотической разделимости отдельных членов линейной комбинации гармоник методом Анализа сингулярного спектра (АСС).
Ключевые слова:
обработка сигналов, анализ сингулярного спектра, линейная комбинация гармоник, разделимость гармоник, асимптотический анализ
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
Литература
1. Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure. SSA and Related Techniques. Champan & Hall/CRC, Boca Raton, London, New York, Washington D. C. (2001).
2. Nekrutkin V. Perturbation expansions of signal subspaces for long signals. Statistics and Its Interface 3, 297-319 (2010).
3. Kato T. Perturbation theory for linear operators. Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Verlag (1995).
4. Golyandina N., Zhigljavsky A. Singular Spectrum Analysis for Time Series, 2nd ed., Springer Briefs in Statistics, Springer (2020).
5. Nekrutkin V., Vasilinetc I. Asymptotic extraction of common signal subspaces from perturbed signals. Statistics and its Interface. 10, 27-32 (2017).
6. Ivanova E., Nekrutkin V. Two asymptotic approaches for the exponential signal and harmonic noise in Singular Spectrum Analysis. Statistics and its Interface 12, 49-59 (2019).
7. Golub G. H., Van Loan Ch. F. Matrix computations, 4th ed. Johns Hopkins University Press. (2013).
8. Zenkova N. V., Nekrutkin V. V. On the Asymptotical Separation of Linear Signals from Harmonics by Singular Spectrum Analysis. Vestnik St. Petersburg University, Mathematics 55 (2), 166-173 (2022).
9. Nekrutkin V. V. Remark on the Accuracy of Recurrent Forecasting in Singular Spectrum Analysis. Vestnik St. Petersburg University, Mathematics 56, 1, 35-45 (2023).
References
1. Golyandina N., Nekrutkin V., Zhigljavsky A. Analysis of Time Series Structure. SSA and Related Techniques. Champan & Hall/CRC, Boca Raton, London, New York, Washington D. C. (2001).
2. Nekrutkin V. Perturbation expansions of signal subspaces for long signals. Statistics and Its Interface 3, 297-319 (2010).
3. Kato T. Perturbation theory for linear operators. Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Verlag (1995).
4. Golyandina N., Zhigljavsky A. Singular Spectrum Analysis for Time Series, 2nd ed., Springer Briefs in Statistics, Springer (2020).
5. Nekrutkin V., Vasilinetc I. Asymptotic extraction of common signal subspaces from perturbed signals. Statistics and its Interface. 10, 27-32 (2017).
6. Ivanova E., Nekrutkin V. Two asymptotic approaches for the exponential signal and harmonic noise in Singular Spectrum Analysis. Statistics and its Interface 12, 49-59 (2019).
7. Golub G.H., Van Loan Ch. F. Matrix computations, 4th ed. Johns Hopkins University Press. (2013).
8. Zenkova N.V., Nekrutkin V.V. On the Asymptotical Separation of Linear Signals from Harmonics by Singular Spectrum Analysis. Vestnik St. Petersburg University, Mathematics 55 (2), 166-173 (2022).
9. Nekrutkin V.V. Remark on the Accuracy of Recurrent Forecasting in Singular Spectrum Analysis. Vestnik St. Petersburg University, Mathematics 56, 1, 35-45 (2023).
Загрузки
Опубликован
23.12.2023
Как цитировать
Некруткин, В. В. (2023). Асимптотическая разделимость гармоник методом анализа сингулярного спектра. Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия, 10(4), 720–735. https://doi.org/10.21638/spbu01.2023.409
Выпуск
Раздел
Математика
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Математика. Механика. Астрономия» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
