Spektraldichte eines lokalen und eines stationären Prozesses – hier am Beispiel der EKG-Daten eines neugeborenen Kindes ( rechts ).
Wäre die Annahme der Stationarität erfüllt (links), dürfte die Fläche nicht in beide Richtungen variieren
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aktuell.ruhr-uni-bochum.deSpectral density of a local and a stationary process – here taking the example of the ECG data of a newborn child ( right side ).
If the assumption of stationarity was fulfilled (left side), the area would not vary in both directions
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aktuell.ruhr-uni-bochum.de„ So wie man auf der Erde Entfernungen zwischen zwei Orten bestimmen kann, ist es uns gelungen, auch die Entfernungen bzw. die Abstände zwischen den Prozessen zu messen “, sagt Prof. Dette.
Das Maß ist genau dann 0, wenn die Annahme der Stationarität auf den Prozess zutrifft.
Dieser Abstand lässt sich aus den Daten schätzen und liefert damit ein zuverlässiges Werkzeug für die Spektralanalyse von so genannten Zeitreihen, etwa den Aktienkursen oder Klimadaten.
aktuell.ruhr-uni-bochum.de“ Just as we can determine distances on Earth between two places, we were able to measure the distances or the intervals between the processes ” said Prof. Dette.
The measure is exactly 0 when the assumption of stationarity applies to the process.
This distance can be estimated from the data and thus provides a reliable tool for the spectral analysis of so-called time series, such as share prices or climate data.
aktuell.ruhr-uni-bochum.deDer Algorithmus führt eine frequenzabhängige Schätzung der im Eingangssignal enthaltenen Störanteile durch, um diese dann gezielt zu bedämpfen.
Die Schätzung erfolgt im Frequenzbereich unter Berücksichtigung typischer Eigenschaften des Störsignals, wie z.B. der Stationärität.
Hierfür wird ein kombinierter Algorithmus aus Minimum-Statistik und rekursiver zeitlicher Mittelung verwendet.
www.voiceinterconnect.deThe Algorithm estimates the noise power spectrum and uses this information for a selective attenuation of a disturbed input signal.
The estimation takes place in frequency domain considering typical noise characteristics, such as stationarity.
For this purpose a combined algorithm based on minimum statistics and time recursive averaging is used.
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