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J-GLOBAL ID：201702289096596262   整理番号：17A1724677

自己回帰移動平均過程のJeffreyの多様性【Powered by NICT】

Jeffrey’s divergence between autoregressive moving-average processes

著者 (3件)： Legrand Leo (Thales Syste`mes Ae ́roporte ́s, Me ́rignac, France) ,  Grivel Eric (Bordeaux university - INP Bordeaux ENSEIRB-MATMECA - IMS - UMR CNRS 5218, Talence, France) ,  Giremus Audrey (Bordeaux university - INP Bordeaux ENSEIRB-MATMECA - IMS - UMR CNRS 5218, Talence, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1085-1089  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kullback-Leibler(KL)発散の対称版であるJeffreyの発散(JD)について行われてきた種々の工事。Gauss過程に対するJDの発現はKLダイバージェンスの定義とk次元ランダムベクトルのGauss多変量分布の発現から推定できる。定常過程のk×k Toeplitz共分散行列に依存する。しかし,得られた計算コストは,これらマトリックスは反転しなければならないである可能性があり,Kが増加すると全ての高かった。この問題を回避するために,再帰的発現は,実際の1~次自己回帰(AR)過程が得られた。添加無相関白色ノイズに悩まされることがある場合,Kが大きくなると,kに関してJDの誘導体は一定となる傾向があることを示した。一定で雑音のあるAR過程を比較するために十分であった。この論文では,著者らの研究を拡張し1AR項と1MA項を持つAR移動平均(MA)プロセスに提案した。いくつかの例は,理論的解析を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定常過程 ,  Gauss過程 ,  ダイバージェンス ,  対称性 ,  *白色雑音 ,  雑音
準シソーラス用語： *自己回帰 ,  計算コスト ,  共分散行列 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 自己回帰移動平均過程 ,  多様性