Предположим, имеются Т последовательных, полученных через равные промежутки времени наблюдений
за составляющей , рассматриваемого процесса . Как оценку взаимной спектральной плотности в точке рассмотрим статистику (2.1)где
, - произвольная, не зависящая от наблюдений четная целочисленная функция, для , а (2.2)s – целое число,
- целая часть числа .Статистика
, называемая выборочной взаимной спектральной плотностью или периодограммой, задается соотношениемИзвестно, если
рассматривать как оценку взаимной спектральной плотности в точке , то она является асимптотически несмещенной, но не состоятельной оценкой этой спектральной плотности. Заметим, что оценка (2.1) взаимной спектральной плотности построена путем осреднения значений периодограммы в точках некоторой весовой функцией .Лемма 3. Для любого действительного
, и любого справедливо неравенство
где
- ядро Фейера, задаваемое равенством (2.4) , а , (2.5)Доказательство. Учитывая чётность функции
и элементарное неравенство (2.6)справедливое для всех x, таких, что
, имеемСделаем замену переменной интегрирования
тогда правая часть последнего неравенства примет видПрименив для оценки первого интеграла, стоящего в квадратных скобках, неравенство
, а для оценки второго – неравенство , получимЛемма доказана.
Проведен численный анализ для соотношения (2.5) при Т=100 и при
, T , где T- число наблюдений и получены следующие результаты0,1 | 0.663138 | 2.13239 |
0,2 | 0.447986 | 1.48005 |
0,3 | 0.308154 | 1.04694 |
0,4 | 0.216092 | 0.7554 |
0,5 | 0.154768 | 0.556644 |
0,6 | 0.113483 | 0.41954 |
0,7 | 0.085422 | 0.323925 |
0,8 | 0.06619 | 0.256576 |
0,9 | 0.0529213 | 0.208718 |
1 | 0.0437283 | 0.348932 |
α | ||
0,1 | 0.663138 | 1.63184 |
0,2 | 0.447986 | 1.10052 |
0,3 | 0.308154 | 0.755087 |
0,4 | 0.216092 | 0.527538 |
0,5 | 0.154768 | 0.375825 |
0,6 | 0.113483 | 0.273535 |
0,7 | 0.085422 | 0.203842 |
0,8 | 0.06619 | 0.155894 |
0,9 | 0.0529213 | 0.122613 |
1 | 0.0437283 | 0.0993358 |
Для выделения определенных характеристик спектральных оценок, нередко прибегают к сглаживанию значений на концах случайного временного ряда. Временное сглаживание представляет собой умножение ряда на «окно данных».
При определении расширенного конечного преобразования Фурье, задаваемого соотношением
введена функция
, называемая окном просмотра данных (множителем сходимости, коэффициентом сглаживания).Функцию
(3.1) называют частотным окном. Из соотношения (3.1) вытекает, чтоХарактерное поведение функции
состоит в том, что она становится все более сконцентрированной в окрестности нуля при .Примеры окон просмотра данных:
1.
1 – окно Дирихле;2.
1- – окно Фейера;3.
;4.
– окно Хэннинга;5.
– окно Хэмминга;6.
– окно Хэмминга;7.
, где – окно Хэмминга;8.
1- – окно Рисса.В данной работе исследована оценка спектральной плотности вида
где
, а периодограмма задана следующим соотношениемОценивается смещение данной спектральной плотности. Построены графики этой оценки для различных окон данных на основании наблюдений за солнечной активностью по Вольфу с 1749 г. по 1901 г.