کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5000222 | 1460638 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
EM-based identification of continuous-time ARMA Models from irregularly sampled data
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we present a novel algorithm for identifying continuous-time autoregressive moving-average models utilizing irregularly sampled data. The proposed algorithm is based on the expectation-maximization algorithm and obtains maximum-likelihood estimates. The proposed algorithm shows a fast convergence rate, good robustness to initial values, and desirable estimation accuracy. Comparisons are made with other algorithms in the literature via numerical examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 77, March 2017, Pages 293-301
Journal: Automatica - Volume 77, March 2017, Pages 293-301
نویسندگان
Fengwei Chen, Juan C. Agüero, Marion Gilson, Hugues Garnier, Tao Liu,