Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Errors-in-variables modelsIn statistics, errors-in-variables models or measurement error models are regression models that account for measurement errors in the independent variables. In contrast, standard regression models assume that those regressors have been measured exactly, or observed without error; as such, those models account only for errors in the dependent variables, or responses. In the case when some regressors have been measured with errors, estimation based on the standard assumption leads to inconsistent estimates, meaning that the parameter estimates do not tend to the true values even in very large samples.
Réglementation sur les nuisances sonoresLa réglémentation sur les nuisances sonores comprend des lois ou directives liées à l'émission de bruit, établies par des niveaux de gouvernements nationaux, d'états ou provinciaux et municipaux. Après le grand tournant de l'acte américain de contrôle des nuisances sonores, d'autres gouvernements locaux et d'état établissent d'autres règles. Une réglementation des nuisances sonores restreint la quantité de bruit, la durée du bruit et la source du bruit. Les restrictions sont généralement valables à certaines heures de la journée.
Bruit routierLe bruit routier désigne l'ensemble des bruits émis par la circulation routière et l'entretien des routes. Il est source de nuisances pour les riverains et contribue à la pollution sonore et à une dégradation de la naturalité de l'environnement, dont pour de nombreuses espèces sauvages qui sont confrontées à un environnement de plus en plus artificiellement bruyant, situation qui devrait empirer car des routes bruyantes sillonnent déjà une grande partie du monde, et les études prospectives en attendent de kilomètres supplémentaires de 2010 à 2050, assez pour ceinturer la planète plus de 600 fois.
Moindres carrés non linéairesLes moindres carrés non linéaires est une forme des moindres carrés adaptée pour l'estimation d'un modèle non linéaire en n paramètres à partir de m observations (m > n). Une façon d'estimer ce genre de problème est de considérer des itérations successives se basant sur une version linéarisée du modèle initial. Méthode des moindres carrés Considérons un jeu de m couples d'observations, (x, y), (x, y),...,(x, y), et une fonction de régression du type y = f (x, β).
Processus autorégressifUn processus autorégressif est un modèle de régression pour séries temporelles dans lequel la série est expliquée par ses valeurs passées plutôt que par d'autres variables. Un processus autorégressif d'ordre p, noté AR(p) est donné par : où sont les paramètres du modèle, est une constante et un bruit blanc. En utilisant l'opérateur des retards, on peut l'écrire : Un processus autorégressif d'ordre 1 s'écrit : On peut formuler le processus AR(1) de manière récursive par rapport aux conditions précédentes : En remontant aux valeurs initiales, on aboutit à : Il est à noter que les sommes vont ici jusqu'à l'infini.
Generalized least squaresIn statistics, generalized least squares (GLS) is a method used to estimate the unknown parameters in a linear regression model when there is a certain degree of correlation between the residuals in the regression model. Least squares and weighted least squares may need to be more statistically efficient and prevent misleading inferences. GLS was first described by Alexander Aitken in 1935. In standard linear regression models one observes data on n statistical units.
Réverbération (acoustique)La réverbération est la persistance du son dans un lieu après l'interruption de la source sonore. La réverbération est le mélange d'une quantité de réflexions directes et indirectes donnant un son confus qui décroît progressivement. La réverbération du lieu d'écoute participe à l'impression musicale. Les cathédrales sont réputées pour leur longue réverbération, qui influe sur le répertoire qui s'y joue. Les architectes et les exploitants des grandes salles de musique symphonique se sont sans cesse préoccupés de l'acoustique des lieux, et ont cherché à la comprendre et à la maîtriser.
Heteroskedasticity-consistent standard errorsThe topic of heteroskedasticity-consistent (HC) standard errors arises in statistics and econometrics in the context of linear regression and time series analysis. These are also known as heteroskedasticity-robust standard errors (or simply robust standard errors), Eicker–Huber–White standard errors (also Huber–White standard errors or White standard errors), to recognize the contributions of Friedhelm Eicker, Peter J. Huber, and Halbert White.
AmbientL'ambient est un genre de musique, généralement électronique, dont les limites sont difficiles à définir. L'ambient évoque une qualité , ou . Un pionnier du genre, Brian Eno, explique que Le terme reste cependant profondément ancré dans le contexte de la musique planante des années 1970 qui ne correspond pas forcément à la notion d'ambient, puisque pas forcément électronique et pas forcément purement instrumental : Tangerine Dream, Klaus Schulze, Ash Ra Tempel, Heldon, Brian Eno, Harold Budd, Pink Floyd, mais aussi de la musique minimaliste (Steve Reich et Philip Glass notamment, voire Erik Satie).
