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• W2023419005 abstract "In this paper, a new method of estimation of the magnitude square coherence function (MSC) by an ARMA model is proposed. The estimation is achieved by modeling the periodogram estimate of the MSC and the ARMA model has been realized by the pole-zero decomposition property of the group delay function (GDF). Its performance has been found to be superior to that of the periodogram MSC estimate in terms of normalized sum of the sample mean square error (NSSMSE) and maximum sample root mean square error (RMSE). Further, its performance is comparable with those of the existing ARMA based estimation methods and requires less computations. The proposed ARMA-MSC estimation is simple and does not involve any explicit solution of a system of equations. In dieser Arbeit wird eine auf einem ARMA-Modell beruhende neue Methode zur Schätzung der Betragsquadrat-Kohärenzfunktion (MSC) vorgeschlagen. Die Schätzung erfolgt durch Modellierung des Periodogramm-Schätzers des MSC, wobei das ARMA-Modell durch die Pol-Nullstellen-Zerlegungseigenschaft der Gruppenlaufzeitfunktion (GDF) realisiert wird. Es zeigt sich, daβ die Leistungsfähigkeit dieser Methode jener des Periodogramm-MSC-Schätzers hinsichtlich der Kriterien normalized sum of the sample mean square error (NSSMSE) und maximum sample root mean square error (RMSE) überlegen ist. Die Leistungsfähigkeit ist weiters mit jener der vorhandenen ARMA-basierenden Schätzmethoden vergleichbar, wobei aber die Berechnung weniger aufwendig ist. Die vorgeschlagene ARMA-MSC Schätzmethode ist einfach und erfordert nicht die explizite Lösung eines Gleichungssystems. Dans cet article, on propose une nouvelle méthode d'estimation de la fonction de cohérence quadratique de l'amplitude (CQA) par un modele ARMA. L'estimation est faite en modélisant l'estimée du périodogramme de la CQA, et le modèle ARMA est réalisé en utilisant la propriété de décomposition en pôles et zéros de la fonction de délai de groupe (FDG). Les performances de cette méthode se sont révélées supérieures à celles de l'estimée du périodogramme CQA en termes de la somme normalisée de l'erreur quadratique moyenne d'échantillon (SNEQME) et en termes de la racine de l'erreur quadratique moyenne d'échantillon maximale (REQM). En outre, ses performances sont comparables à celles des méthodes existantes d'estimation basées sur le modèle ARMA et nécessitent moins de calculs. L'estimation ARMA-CQA proposée est simple et ne requiert aucune solution explicite d'un système d'équations." @default.
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