Ústav teorie informace a automatizace

Jste zde

Bibliografie

Journal Article

Mixture-based extension of the AR model and its recursive Bayesian identification

Šmídl Václav, Quinn A.

: IEEE Transactions on Signal Processing vol.53, 9 (2005), p. 3530-3542

: CEZ:AV0Z10750506

: IBS1075102, GA AV ČR, GA102/03/0049, GA ČR, 1M0572, GA MŠk

: AR model, Bayesian identification, Variational Bayes

(eng): An extension of the AutoRegressive (AR) model is studied, which allows transformations and distortions on the regressor to be handled. It is shown that Bayesian identification and prediction of EAR model does, however, require that the transformation be known. When it is unknown, the associated transformation space is represented by a finite set of candidates. An approximate identification algorithm for MEAR is developed, and applied to identification of signal in burst noise and speech reconstruction.

(cze): Základní autoregresní (AR) model je rozšířen o možnost transformace regresoru, která umožní modelování různých zkreslení AR modelu. Pokud je tato transformační funkce známa je odhad rozšířeného modelu stejný jako odhad AR modelu. V tomto příspěvku se zabýváme reprezentací neznámé transformační funkce pomocí konečné množiny konkrétních funkcí. Je zde prezentován aproximativní algoritmus odhadu takovéhoto směsového modelu a jeho aplikace pro rekonstrukci zašuměného signálu.

: 09I, 09J

: BC

07.01.2019 - 08:39