Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Kĩ thuật Viễn thông
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P6
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P6
Quốc Văn
75
26
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Model validation is the problem of deciding whether observed data are consistent with a nominal model . Change detection based on model validation aims at applying a consistency test in one of the following ways: | Adaptive Filtering and Change Detection Fredrik Gustafsson Copyright 2000 John Wiley Sons Ltd ISBNs 0-471-49287-6 Hardback 0-470-84161-3 Electronic __6 Change detection based on sliding windows 6.1. Basics.205 6.2. Distance measures.211 6.2.1. Prediction error.211 6.2.2. Generalized likelihood ratio.212 6.2.3. Information based norms .212 6.2.4. The divergence test .212 6.2.5. The asymptotic local approach.214 6.2.6. General parallel filters.217 6.3. Likelihood based detection and isolation.218 6.3.1. Diagnosis.218 6.3.2. A general approach.221 6.3.3. Diagnosis of parameter and variance changes.221 6.4. Design optimization.225 6.5. Applications .227 6.5.1. Rat EEG.227 6.5.2. Belching sheep.227 6.5.3. Application to digital communication .229 6.1. Basics Model validation is the problem of deciding whether observed data are consistent with a nominal model. Change detection based on model validation aims at applying a consistency test in one of the following ways The data are taken from a sliding window. This is the typical application of model validation. The data are taken from an increasing window. This is one way to motivate the local approach. The detector becomes more sensitive when the data size increases by looking for smaller and smaller changes. 206 Change detection based on sliding windows The nominal model will be represented by the parameter vector 0q. This may be obtained in one of the following ways 0q is recursively identified from past data except for the ones in the sliding window. This will be our typical case. 0q corresponds to a nominal model obtained from physical modeling or system identification. The standard setup is illustrated in 6.1 Data i j 2 yt-L yt-L 1 6.1 Model 0o Model 0 A model 0 based on data from a sliding window of size L is compared to a model o based on all past data or a substantially larger sliding window. Let us denote the vector of L measurements in the sliding window by Y yJ_ yt T. Note the convention .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P1
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P2
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P3
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P4
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P5
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P6
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P7
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P8
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P9
Adaptive lọc và phát hiện thay đổi P10
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.