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Tesis:

Utilización del conocimiento previo en análisis espectral autorregresivo

  • Autor: VERGARA DOMINGUEZ, Luis

  • Título: Utilización del conocimiento previo en análisis espectral autorregresivo

  • Fecha: 1983

  • Materia: CIENCIAS TECNOLÓGICAS;TECNOLOGíA DE TELECOMUNICACIONES

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION

  • Departamentos: SIN DEPARTAMENTO DEFINIDO

  • Acceso electrónico:

  • Director/a 1º: FIGUEIRAS VIDAL, Aníbal Ramón

  • Resumen: Se introducen y desarrollan técnicas de estimación espectral cuya característica fundamental es la de permitir la utilización de cierto posible conocimiento previo, al margen de las observaciones, sobre el proceso bajo análisis. La intención es aprovechar dicho conocimiento para mejorar las prestaciones de métodos que no hacen uso del mismo. La incorporación del conocimiento previo se realiza a través de un preestimador del espectro. Dicho preestimador y los datos constituyen las dos fuentes de información utilizadas por los métodos aquí derivados. Se introduce un marco general que extiende los procedimiento paramétricos de análisis espectral al caso de disponer de un preestimador del espectro. La idea básica es modificar el modelo racional convencional, permitiendo un proceso de excitación, cuyo espectro es el preestimador dado en vez del ruido blanco típicamente asumido. La mayor parte de la investigación se centra, por su especial interés, en el modelado autorregresivo, desarrollándose el denominado análisis espectral Autorregresivo con Estimación Previa (AR-EP). El estudio lo constituyen tres partes básicas, cuyos aspectos fundamentales pasamos a comentar. Primeramente, se da una interpretación variacional de la estimación espectral AR - EP, que es una generalización de la de máxima entropía del análisis espectral autorregresivo convencional. Asimismo se extiende el concepto de predicción lineal, introduciéndose el denominado Filtro Predictor de Error con Estimación Previa (F PE - E P), que puede considerarse una aproximación lineal del problema variacional anterior. A continuación se introduce un algorÍtmo recursivo básico, que permite la computación eficiente del FPE-EP y que es parte fundamental de procedimientos iterativos específicos de resolución de las ecuaciones generales no lineales de la estimación AR-EP. Asimismo permite una interpretación de esta última en términos de extrapolación de los coeficientes de reflexión. Por último se aplica la estimación espectral AR-EP en la compensación de ruido de observación, asumiéndose disponible un preestimador del espectro de ruido. La aplicación se ilustra con ejemplos prácticos, que muestran un mejor comportamiento global de los métodos AR-EP frente a otras alternativas de incorporación de conocimiento previo (preprocesado de datos, compensación de la autocorrelación), en especial en cuanto a robustez con la fiabilidad del preestimador