0411431 20240103182327.120060210235959.9 4 s. 117-1200-7803-8874-7PhiladelphiaIEEE2005 Bayesian inference variational Bayes recursive estimation signal reconstruction cav_un_auth*0101207 Šmídl Václav UTIA-B Department of Adaptive Systems Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0021112 Quinn A. IE 09I GA102/03/0049 GA ČR cav_un_auth*0001805 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 IBS1075351 GA AV ČR cav_un_auth*0001804 CEZ:AV0Z10750506 The AutoRegressive (AR) model is extended to cope with a wide class of possible transformations and degradations. The Variational Bayes (VB) procedure is used to restore conjugacy. The resulting Bayesian recursive identication procedure has many of the desirable computational proper- ties of the classical RLS procedure. During each time-step, an iterative Variational EM (VEM) procedure is required to obtain the necessary moments. The procedure is used to reconstruct an outlier-corrupted AR process. Tradiční autoregresní (AR) model je rozšířen o možnost modelování široké škály možných transformací. Aproximační metoda Variační Bayes (VB) je použita k odhadování parametrů tohoto modelu. Výsledný algoritmus má výhodné výpočetní vlastnosti, srovnatelné s klasickými RLS algoritmy. V každém časovém kroku je však třeba provádět iterační výpočet momentů distribucí na parametrech. Popsaný algoritmus je aplikován na odstranění šumu z AR procesů. cav_un_auth*0213172 ICASSP 2005 Philadelphia US 18.03.2005-23.03.2005 BC 2010 AS http://hdl.handle.net/11104/0131512 2005 Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 0-7803-8874-7 117 120 Philadelphia IEEE 2005