SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:9f368b0f-b7a2-4b20-8798-32e79c55681c"
 

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:9f368b0f-b7a2-4b20-8798-32e79c55681c" > Optimal Cepstrum Sm...

Optimal Cepstrum Smoothing

Sandberg, Johan (författare)
Lund University,Lunds universitet,Matematisk statistik,Matematikcentrum,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Mathematical Statistics,Centre for Mathematical Sciences,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Sandsten, Maria (författare)
Lund University,Lunds universitet,Statistical Signal Processing Group,Forskargrupper vid Lunds universitet,Matematisk statistik,Matematikcentrum,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Lund University Research Groups,Mathematical Statistics,Centre for Mathematical Sciences,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
 (creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2012
2012
Engelska.
Ingår i: Signal Processing. - : Elsevier BV. - 0165-1684. ; 92:5, s. 1290-1301
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Abstract in UndeterminedThe cepstrum of a random process has proven to be a useful tool in a wide range of applications. The common cepstrum estimator based on the periodogram suffers from large variance, and, to a smaller degree, from bias. The variance can be reduced by smoothing. However, the smoothing may be performed in four different domains: the covariance, the spectral, the log-spectral, and the cepstral domain. We present the mean square error (MSE) optimal smoothing kernels in each domain for estimation of the cepstrum. The lower MSE bound of each of the four families of estimators are compared. We also demonstrate how the four MSE optimal estimators differ in robustness.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Nyckelord

Cepstrum
Smoothing

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Sandberg, Johan
Sandsten, Maria
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Sannolikhetsteor ...
Artiklar i publikationen
Signal Processin ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy