GRETSI'03 19e Colloque GRETSI
sur le traitement du signal et des images
Paris   8 - 11 septembre 2003
Accueil Programme Par session Par auteur Par thème Par code

Informations concernant l'article

Titre
Estimation récursive pour les modèles autorégressifs localement stationnaires
Auteur(s)
Eric Moulines GET - Télécom-Paris / CNRS LTCI
Pierre Priouret Paris VI
François Roueff GET - Télécom-Paris / CNRS LTCI
Références
vol. I, page 161
 L'article au format PDF
 
Pour obtenir Acrobat Reader (version 5 minimum recommandée) nécessaire pour sa lecture.

Résumé

Nous nous intéressons dans ce travail à l'estimation des paramètres d'un processus autorégressif localement stationnaire. Dans cette approche, le paramètre d'intérêt est une fonction décrivant l'évolution de la densité spectrale au cours du temps par l'intermédiaire de coefficients de prédiction linéaire et de la variance de l'innovation. Nous nous intéressons à la mise en oeuvre d'estimateurs récursifs pour l'identification des paramètres fonctionnels du modèle. Nous avons étudié plus particulièrement l'estimateur LMS (Least Mean Square) qui repose sur l'écriture d'un gradient stochastique.
Edition : Télécom-Paris -- 2003