Joint Signal Parameter Estimation in Non–Gaussian Noise by the Method of Polynomial Maximization

Abstract

This paper considers the adaptation of the method of polynomial maximization for synthesis of the polynomial algorithms of joint signal parameter estimation in non-Gaussian noise. It is shown that the nonlinear processing of samples, the moment and the cumulant description of random variables in the form of cumulant coefficients of the third and higher orders can decrease the variance of joint parameters estimation as compared with the well-known results.

Estimation of measurand parameters for data from asymmetric distributions by polynomial maximization method (PMM)

“…Metodę PMM można stosować jako narzędzie matematyczne do przetwarzania danych statystycznych w takich dziedzinach jak: rozpoznawanie obrazów funkcji [17], identyfikacja punktu wystąpienia zmian statystycznych parametrów sygnału (ang. change point) [18,19], wykrywanie i estymacja parametrów sygnałów na tle niegaussowskich zakłó-ceń [20] oraz wielu innych. Autorzy badają możliwości zastosowania metody PMM w metrologii i technice pomiarowej, w tym do wyznaczania ocen wartości i niepewności pomiarów.…”