DSP: estacionarios no-señal periódica: ¿cuál es la mejor causal técnica?

Question

Esto es un poco DSP-relacionados: por eso, si tu no estacionario de las series de tiempo en un proceso estacionario, es probable que vea que no es periódico.. Esto es un problema para la transformada de Fourier de las técnicas basadas porque ellos no son locales en frecuencia. Ahora, además de wavelets (algunos tipos son causales por cierto), que otras causales técnicas se pueden utilizar? (y ARMA no es la misma). Traté de Descomposición Empírica de Modo (HHT), pero eso no es causal; he intentado Intrínseca de la escala de Tiempo de Descomposición: no causal, ya sea. Las Wavelets son bastante antiguos y yo creo que algo mejor hubiera sido "descubierto" por ahora? ¿Alguien sabe de un buen causal de procesamiento de la señal de la técnica que se ocupa bien con la no periodicidad? Gracias!!

Answer 1

Sólo sé que Jurik del JMA es bueno causal de filtro, mejor que el de Kalman y Volterra filtros, pero no sé con certeza qué algoritmo en el interior - es la caja negra. ¿Alguien sabe mejor causal de filtro?

Answer 2

El problema con wavelets es que usted tendrá algún límite distorsiones así que ten cuidado cuando la explotación de los resultados.

Answer 3

Wavelets y filtrado de Kalman.