Identification of Time-varying Processes [Hardcover]

100  200  300  400  500  according  adaptive  algorithm  analysis  approach  ar  associated  average  based  basis  bf  case  changes  channel  characteristics  coefficients  components  condition  constant  corresponding  covariance  data  denotes  different  equation  equivalent  error  estimates  estimation  estimators  even  ewls  example  figure  filter  filtering  fir  first  following  form  frequency  functions  hence  identification  interval  kalman  known  least  linear  lms  matrix  may  mean  memory  model  noise  note  number  obtained  obtains  order  parameter  prediction  problem  process  random  regression  remark  response  results  rwkf  section  sequence  set  should  show  signal  since  small  square  stationary  system  terms  time  tracking  two  used  values  variance  variation  vector  weighted  window  wls  zero