A Framework for Interpreting Regularized State Estimation

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Regularized Autoregressive Multiple Frequency Estimation

The paper addresses a problem of tracking multiple number of frequencies using Regularized Autoregressive (RAR) approximation. The RAR procedure allows to decrease approximation bias, comparing to other AR-based frequency detection methods, while still providing competitive variance of sample estimates. We show that the RAR estimates of multiple periodicities are consistent in probabilit...

متن کامل

A Framework for Interpreting Bridging Anaphora

In this paper we present a novel framework for resolving bridging anaphora. We argue that anaphora, particularly bridging anaphora, is used as a shortcut device similar to the use of compound nouns. Hence, the two natural language usage phenomena would have to be based on the same theoretical framework. We use an existing theory on compound nouns to test its validity for anaphora usages. To do ...

متن کامل

Direct Nonparametric Estimation of State Price Density with Regularized Mixture

We consider the state price densities that are implicit in financial asset prices. In the pricing of an option, the state price density is proportional to the second derivative of the option pricing function and this relationship together with no arbitrage principle imposes restrictions on the pricing function such as monotonicity and convexity. Since the state price density is a proper density...

متن کامل

channel estimation for mimo-ofdm systems

تخمین دقیق مشخصات کانال در سیستم های مخابراتی یک امر مهم محسوب می گردد. این امر به ویژه در کانال های بیسیم با ‏خاصیت فرکانس گزینی و زمان گزینی شدید، چالش بزرگی است. مقالات متعدد پر از روش های مبتکرانه ای برای طراحی و آنالیز ‏الگوریتم های تخمین کانال است که بیشتر آنها از روش های خاصی استفاده می کنند که یا دارای عملکرد خوب با پیچیدگی ‏محاسباتی بالا هستند و یا با عملکرد نه چندان خوب پیچیدگی پایینی...

A framework for state-space estimation with uncertain models

This paper develops a framework for state-space estimation when the parameters of the underlying linear model are subject to uncertainties. Compared with existing robust filters, the proposed filters perform regularization rather than de-regularization. It is shown that, under certain stabilizability and detectability conditions, the steady-state filters are stable and that, for quadratically-s...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Monthly Weather Review

سال: 2014

ISSN: 0027-0644,1520-0493

DOI: 10.1175/mwr-d-12-00231.1