スペクトル推定のための新しいカーネルベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Zorzi Mattia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211563416063 整理番号：22P0140909

スペクトル推定のための新しいカーネルベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A new kernel-based approach for spectral estimation

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2020年04月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,ARMAゼロ平均Gauss過程のパワースペクトル密度を推定する問題に取り組んだ。カーネルベースの最大エントロピースペクトル推定器を提案した。後者は高次自己回帰モデルのクラス上の最適スペクトルを探索するが,カーネル行列によって誘起されるペナルティ項は,対応する1段階先行予測子のインパルス応答のゼロへの規則性と指数関数的減衰を促進する。さらに,提案方法は,プロセスの最小位相スペクトル因子も提供する。数値実験は提案方法の有効性を示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , システム同定

前のページに戻る