黄晓云;埃尔南多·奥姆巴奥;大卫·S·斯托弗。 使用slex模型对非平稳时间序列进行识别和分类。 （英语） Zbl 1117.62357号 美国统计协会。 99，第467、763-774号（2004年）. 摘要：非平稳随机过程的统计判别在许多应用中都很重要。我们的目标是开发一种能够提取时间序列局部特征、一致性和计算效率的判别方案。在这里，我们提出了一种基于SLEX（平滑局部复指数）库的鉴别方案。SLEX库形成了一组在时域和频域上同时正交和局部化的Fourier型碱基。因此，SLEX库能够提取时间序列的局部光谱特征。我们程序的第一步，即基于Saito工作的特征提取步骤，是从SLEX库中找到最能说明两类或更多类时间序列之间差异的基础。在下一步中，我们构造了一个与不同类别的SLEX谱之间的Kullback-Leibler散度相关的判别准则。该判别标准基于使用特征提取步骤中选择的SLEX基计算的SLEX谱估计。我们证明了该判别方法的一致性，并通过有限样本仿真研究证明了我们提出的方法具有良好的性能。最后，我们将我们的方法应用于地震波数据集，主要目的是将未知地震记录的来源分类为地震或爆炸。 引用于22文件 MSC公司： 62至XX 统计 软件：SLEX公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-Y.Huang}et al.，J.Am.Stat.Assoc.99，No.467，763--774（2004；Zbl 1117.62357） 全文： 内政部