[article] 
inJournal of engineering mechanics > Vol. 130 N°5 (Mai 2004) . - 541-546 p.

Titre :	Spectral Representation for a Class of Non-Gaussian Processes
Titre original :	Représentation Spectrale pour une Classe des Processus non Gaussiens
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Mircea Grigoriu, Auteur ; George Deodatis, Auteur
Année de publication :	2006
Article en page(s) :	541-546 p.
Note générale :	Génie Mécanique
Langues :	Anglais (eng)
Mots-clés :	Gaussian process Monte Carlo method Models Stationary processes Processus gaussien Méthode de Modéles stationnaires
Index. décimale :	621.34/624
Résumé :	A new model is developed for non-Gaussian processes. The model is based on the spectral representation theorem for weakly stationary processes, can match the second moment properties and several higher order moments of any non-Gaussian process, and consists of a superposition of harmonics with uncorrelated but dependent random amplitudes. The calibration of the model to a target non-Gaussian process may require iterations. The It formula is used to calculate higher-order moments of the proposed model. These moments can be used to tune the model such that it matches some of the higher-order moments of a target non-Gaussian process in addition to its second-moment properties. The proposed model is useful for both Monte Carlo simulation and analytical studies on the response of linear and nonlinear systems to non-Gaussian noise. Examples are presented to illustrate the use of the proposed model. Un Nouveau modèle est développé pour des processus non gaussiens. Le modèle est basé sur le théorème spectral de représentation pour des processus faiblement stationnaires, peut assortir les deuxièmes propriétés de moment et plusieurs moments d'ordre plus supérieur de n'importe quel processus non gaussien, et se compose d'une superposition des harmoniques avec des amplitudes aléatoires non-corrélatives mais dépendantes. Le calibrage du modèle à un processus non gaussien de cible peut exiger des itérations. Il formule est employé pour calculer des moments d'ordre plus supérieur du modèle proposé. Ces moments peuvent être employés pour accorder le modèle tels qu'il assortit certains des moments d'ordre plus supérieur d'un processus non gaussien de cible en plus de ses deuxièmes propriétés de moment. Le modèle proposé est utile pour la simulation de Monte Carlo et les études analytiques sur la réponse des systèmes linéaires et non linéaires au bruit non gaussien. Des exemples sont présentés pour illustrer l'utilisation du modèle proposé.
En ligne :	mdg12@cornell.edu

[article] Spectral Representation for a Class of Non-Gaussian Processes = Représentation Spectrale pour une Classe des Processus non Gaussiens [texte imprimé] / Mircea Grigoriu, Auteur ; George Deodatis, Auteur . - 2006 . - 541-546 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°5 (Mai 2004) . - 541-546 p.

Mots-clés :	Gaussian process Monte Carlo method Models Stationary processes Processus gaussien Méthode de Modéles stationnaires
Index. décimale :	621.34/624
Résumé :	A new model is developed for non-Gaussian processes. The model is based on the spectral representation theorem for weakly stationary processes, can match the second moment properties and several higher order moments of any non-Gaussian process, and consists of a superposition of harmonics with uncorrelated but dependent random amplitudes. The calibration of the model to a target non-Gaussian process may require iterations. The It formula is used to calculate higher-order moments of the proposed model. These moments can be used to tune the model such that it matches some of the higher-order moments of a target non-Gaussian process in addition to its second-moment properties. The proposed model is useful for both Monte Carlo simulation and analytical studies on the response of linear and nonlinear systems to non-Gaussian noise. Examples are presented to illustrate the use of the proposed model. Un Nouveau modèle est développé pour des processus non gaussiens. Le modèle est basé sur le théorème spectral de représentation pour des processus faiblement stationnaires, peut assortir les deuxièmes propriétés de moment et plusieurs moments d'ordre plus supérieur de n'importe quel processus non gaussien, et se compose d'une superposition des harmoniques avec des amplitudes aléatoires non-corrélatives mais dépendantes. Le calibrage du modèle à un processus non gaussien de cible peut exiger des itérations. Il formule est employé pour calculer des moments d'ordre plus supérieur du modèle proposé. Ces moments peuvent être employés pour accorder le modèle tels qu'il assortit certains des moments d'ordre plus supérieur d'un processus non gaussien de cible en plus de ses deuxièmes propriétés de moment. Le modèle proposé est utile pour la simulation de Monte Carlo et les études analytiques sur la réponse des systèmes linéaires et non linéaires au bruit non gaussien. Des exemples sont présentés pour illustrer l'utilisation du modèle proposé.
En ligne :	mdg12@cornell.edu