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高斯过程Hermite多项式长记忆参数的小波估计。 (英语) Zbl 1310.42023号

作者研究了非高斯随机过程的小波分析。设{mathbb Z}中的(X=\{X_t;,t)是一个中心平稳高斯过程,对于(lambda\in(-\pi,\,\pi))具有单位方差和谱密度。如果\(f(\lambda)\)的行为与\(|\lambda|^{-2d}\)\((0<d<1/2)\)成比例,则\(X\)具有长内存参数\(d\)。设(H_q)是第(q)个Hermite多项式,且(1)个Hermate多项式的q<1/(1-2d)。
作者研究了Hermite过程(Y={Y_t;,t在{mathbbZ}中),其中它的第(K)个差满足{mathbb Z}(t)的(Delta^KY)_t=H_q(X_t)。对于合适的滤波器(hj(tau))((tau in{mathbb Z})),尺度(jgeq 0)和位置(k in mathbb Z)的小波系数(W{j,k})计算如下\[W_{j,k}=\sum_{t=-\infty}^{\infty}h_j(\gamma_jk-t)\,Y_t\]其中,比例因子\(\gamma_j\uparrow\infty\)为\(j\to\infty \)。作为主要结果,作者确定了尺度图的渐近行为\[S_{n,j}=\压裂{1}{n}\,sum{k=0}^{n-1}W{j,k}^2\]用于\(j \ to \ infty \)。结果表明,极限可以用Rosenblatt过程表示。标量图的结果用于估计底层进程(X)的长记忆参数(d)。

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42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
6020万 广义随机过程
60G18年 自相似随机过程
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