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• W2112018306 abstract "We investigate multiplicative noise models of the form z(t) = s(t)g(t) + n(t), where z(t) is the observed process. In this model, s(t), g(t) and n(t) are mutually independent stationary random processes, s(t) is the signal process, g(t) is the multiplicative noise process, and n(t) is a colored Gaussian process. The objective is to estimate some statistical properties on the signal process, s(t), from observations of z(t). If s(t) depends upon some non-random parameter vector, θ, then an additional objective is to estimate the vector θ. We develop algorithms to estimate the signal parameters, when s(t) is a linear process or a harmonic process; these algorithms are based on the higher-order moments and cumulants of the observed process. Wir untersuchen multiplikative Rauschmodelle der Form z(t) = s(t) g(t) + n(t), wobei z(t) der beobachtete Prozeß ist. In diesem Modell sind s(t), g(t), g(t) und n(t) voneinander unabhän gige stationäire Zufallsprozesse; s(t) ist der Signalprozeß, g(t) ist der multiplikative Störprozeß und n(t) ist ein farbiger Gaußprozeß. Das Ziel ist die Schätzung einiger statistischer Eigenschaften des Signalprozesses s(t) anhand des beobachteten Signals s(t). Falls s(t) von einem nicht-zufälligen Parametervektor θ abhängt, besteht eine zusätzliche Aufgabe in der Schätzung des Vektors θ. Wir entwickeln Algorithmen zur Parameterschätzung für den Fall, daß s(t) ein linearer oder ein harmonischer Prozeß ist; diese Algorithmen basieren auf Momenten höherer Ordnung und Kumulanten des beobachteten Prozesses. Nous considérons des modéles de bruit multiplicatif de la forme z(t) = s(t)g(t) + n(t) oú z(t) est le processus observé. Dans ce modéle, s(t), g(t) et n(t) sont des processus aléatoires atationnaires mutuellement indépendants, s(t) est le processus ‘signal’, g(t) est le processus de bruit multiplicatif et n(t) est un processus gaussien de spectre coloré. Le but est d'estimer certaines propriétés statistiques du processus signal à partir des observations. Si s(t) dépend d'un vecteur θ de paramétres déterministes, on peut aussi chercher à l'estimer. Nous développons des algortihmes pour estimer les paramétres du signal lorsque s(t) est un processus linéaire ou un processus harmonique; ces algorithmes utilisent les moments et cumulants d'ordre supérieur du processus observé." @default.
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