S'abonner

Separability and window length in singular spectrum analysis - 23/09/11

Doi : 10.1016/j.crma.2011.07.012 
Hossein Hassani a, b , Rahim Mahmoudvand c , Mohammad Zokaei c,
a Statistics Group, School of Mathematics, Cardiff University, CF24 4AG, UK 
b Institute for International Studies (I.I.E.S), 1967743711, Tehran, IR, Iran 
c Faculty of Mathematical Sciences, Shahid Beheshti University, GC, Iran 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 4
Iconographies 0
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

To find the optimal value of window length in singular spectrum analysis (SSA), we consider the concept of separability between the signal and noise component. The theoretical results confirm that for a wide class of time series, the suitable value of this parameter is   with the series of length T. The theoretical results obtained here coincide with those obtained previously from the empirical point of view.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Pour déterminer la valeur optimale de la longueur de fenêtre dans lʼanalyse dʼun spectre singulier (SSA) on utilise le concept de séparabilité entre le signal et la composante du bruit. Les résultats théoriques confirment, que pour une classe importante de séries temporelles, la valeur la mieux adaptée de ce paramètre est la médiane de   pour des séries de longueur N. Les résultats théoriques obtenus dans cette Note coïncident avec ceux qui sont utilisés à partir de méthodes empiriques.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan

Plan indisponible

© 2011  Académie des sciences. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 349 - N° 17-18

P. 987-990 - septembre 2011 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • McKean–Vlasov diffusions: From the asynchronization to the synchronization
  • Julian Tugaut
| Article suivant Article suivant
  • Estimation par la distance de Hellinger des processus gaussiens stationnaires fortement dépendants
  • Aubin N?dri, Ouagnina Hili

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.