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Detection of Changes in the Spectrum of a Multidimensional Process

  • Marc Lavielle
  • Université Paris-Saclay

Résultats de recherche: Contribution à un journalArticleRevue par des pairs

Résumé

We present an algorithm for the sequential detection of changes in the spectrum of a multidimensional process. We investigate the asymptotic properties of the statistic that we use in the case of a real Gaussian process. The algorithm of detection is based on a sequential likelihood-ratio test. Simulations show the very good behavior of the algorithm in the case of Gaussian and non-Gaussian processes. In both cases, changes are detected with good accuracy, while the number of false alarms is small.

langue originaleAnglais
Pages (de - à)742-749
Nombre de pages8
journalIEEE Transactions on Signal Processing
Volume41
Numéro de publication2
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 1993
Modification externeOui

Empreinte digitale

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