. . . . . . . . . . "Die Spektraldichte eines station\u00E4ren stochastischen Prozesses erlaubt tiefe Einblicke in die Struktur des Prozesses, insbesondere wenn es sich um Erkenntnisse \u00FCber Periodizit\u00E4ten handelt. Es ist also wichtig, dass aus gegebenen Daten, z. B. einer konkreten Zeitreihe, die Spektraldichte gut gesch\u00E4tzt werden kann. Grundlage der meisten Sch\u00E4tzer ist das Periodogramm, das auf Arthur Schuster 1898 zur\u00FCckgeht."@de . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . "1123968526"^^ . . . . . . . . . "Die Spektraldichte eines station\u00E4ren stochastischen Prozesses erlaubt tiefe Einblicke in die Struktur des Prozesses, insbesondere wenn es sich um Erkenntnisse \u00FCber Periodizit\u00E4ten handelt. Es ist also wichtig, dass aus gegebenen Daten, z. B. einer konkreten Zeitreihe, die Spektraldichte gut gesch\u00E4tzt werden kann. Grundlage der meisten Sch\u00E4tzer ist das Periodogramm, das auf Arthur Schuster 1898 zur\u00FCckgeht."@de . . . . . . . . "L'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densit\u00E9 spectrale de puissance (DSP)."@fr . . . . . . "In statistical signal processing, the goal of spectral density estimation (SDE) or simply spectral estimation is to estimate the spectral density (also known as the power spectral density) of a signal from a sequence of time samples of the signal. Intuitively speaking, the spectral density characterizes the frequency content of the signal. One purpose of estimating the spectral density is to detect any periodicities in the data, by observing peaks at the frequencies corresponding to these periodicities."@en . . "23250"^^ . . . . . "Estimation spectrale"@fr . . . . . "13070117"^^ . "Spektraldichtesch\u00E4tzung"@de . . . . . "Spectral density estimation"@en . . . . . . . . . . "L'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densit\u00E9 spectrale de puissance (DSP)."@fr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . "In statistical signal processing, the goal of spectral density estimation (SDE) or simply spectral estimation is to estimate the spectral density (also known as the power spectral density) of a signal from a sequence of time samples of the signal. Intuitively speaking, the spectral density characterizes the frequency content of the signal. One purpose of estimating the spectral density is to detect any periodicities in the data, by observing peaks at the frequencies corresponding to these periodicities. Some SDE techniques assume that a signal is composed of a limited (usually small) number of generating frequencies plus noise and seek to find the location and intensity of the generated frequencies. Others make no assumption on the number of components and seek to estimate the whole generating spectrum."@en . . . .