کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
716385 | 892221 | 2012 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation of Linear Systems using a Gibbs Sampler*
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper considers a Bayesian approach to linear system identification. One motivation is the advantage of the minimum mean square error of the associated conditional mean estimate. A further motivation is the error quantifications afforded by the posterior density which are not reliant on asymptotic in data length derivations. To compute these posterior quantities, this paper derives and illustrates a Gibbs sampling approach, which is a randomized algorithm in the family of Markov chain Monte Carlo methods. We provide details on a numerically robust implementation of the Gibbs sampler. In a numerical example, the proposed method is illustrated to give good convergence properties without requiring any user tuning.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 203-208
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 203-208