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• W1977014957 abstract "Most commonly used moving average (MA) parameter estimators are approximations of the maximum likelihood estimator (MLE). For large data records, MLE estimates are asymptotically unbiased and minimum variance with zero mean square error. This paper studies a new MA parameter estimator which is based on order statistics. Under certain specific conditions, this estimator has a low probability of error for a finite number of samples. The estimator performance is studied when used to identify minimum and non-minimum phase systems, in the presence of independent additive noise, Gaussian or otherwise. Die häufigsten angewandten Estimatoren von MA Parametern sind Näherungen zum Estimator von maximaler Wahrscheinlichkeit. Wegen seiner asymptotischen ‘unbiased’ und minimalen Varianzeigenschaft, der Gebrauch dieses Estimators für Parameterestimation kann für grosse Datenmengen gerechtfertigt werden. Es ist darüberhinaus hinreichend bekannt, dass sein Schätzfehler asymptotisch gegen Null geht. Dieser Artikel befasst sich mit einem neuen Estimator von MA parametern, welcher auf Statistikordnung beruht. Wir erläutern die Umstände unter denen der Fehler dieses Estimators für eine endliche Anzahl von Signalpunkten mit hoher bekannter Wahrscheinlichkeit gegen Null geht. Ausserdem untersuchen wir das Verhalten dieses Estimators bei Gauss'schem und nicht-Gauss'schem Rauschen sowie für die Erkennung von Systemen von nicht-minimaler Phase. La plupart des estimateurs des paramètres MA sont des approximations de l'estimateur du maximum de vraisemblance. L'estimateur du maximum de vraisemblance est asymptotiquement non biaisé et de variance minimale, ce qui permet de justifier son utilisation pour l'estimation de paramètres à partir d'échantillons de grande taille. De plus, il est bien connu que l'estimateur du maximum de vraisemblance possède une erreur asymptotiquement nulle. Le but de cet article est d'étudier un nouvel estimateur MA basé sur la statistique d'ordre. La principale propriété de cet estimateur est qu'il possède, sous certaines conditions qui sont précisées, une erreur nulle pour des nombres de points finis avec une forte probabilité que nous déterminons. Les performances de cet estimateur, dans le cas de systèmes perturbés par un bruit additif gaussien ou non-gaussien ou dans le cas de systèmes à phase non-minimale, sont ensuite étudiées." @default.
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