کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
716442 | 892221 | 2012 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
EM-based identification of sparse FIR systems having quantized data1
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
In this paper, we explore the identification of sparse FIR systems having quantized output data. Our approach is based on the use of regularization. We explore several aspects concerning the implementation of the Expectation-Maximization (EM) algorithm, including: i) a general framework, based on mean-variance Gaussian mixtures, for incorporating a regularization term that forces sparsity, ii) utilization of Markov Chain Monte Carlo techniques (namely a Gibbs sampler) and scenarios to implement the EM algorithm for multiple input multiple output systems. We show that for single input single output systems, it is possible to obtain closed form expressions for solving the EM algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 553-558
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 553-558