【摘 要】
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文中导出了利用线性系统协方差信息的一个离散时间一步预报算法。此算法适用于观测噪声是高斯白噪声的情况。信号是非平稳式平稳的随机过程。信号的自协方差函数是用离散时间
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文中导出了利用线性系统协方差信息的一个离散时间一步预报算法。此算法适用于观测噪声是高斯白噪声的情况。信号是非平稳式平稳的随机过程。信号的自协方差函数是用离散时间系统的一个半退化核表示的。用半退化核可以把随机过程的一般协方差函数表示为非随机函数的有项之和。
In this paper, a discrete time one-step prediction algorithm using linear system covariance information is derived. This algorithm is suitable for observing noise as Gaussian white noise. The signal is a non-stationary and stable stochastic process. The signal’s autocovariance function is represented by a semi-degenerate kernel of a discrete-time system. Using semi-degenerate kernels, the general covariance functions of stochastic processes can be expressed as a sum of non-random functions.
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