project |
project_id |
GA102/03/0049 |
agency |
GA ČR |
ARLID |
cav_un_auth*0001805 |
|
project |
project_id |
1M0572 |
agency |
GA MŠk |
ARLID |
cav_un_auth*0001814 |
|
project |
project_id |
IBS1075351 |
agency |
GA AV ČR |
ARLID |
cav_un_auth*0001804 |
|
research |
CEZ:AV0Z10750506 |
abstract
(eng) |
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. |
abstract
(cze) |
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. |
action |
ARLID |
cav_un_auth*0213172 |
name |
ICASSP 2005 |
place |
Philadelphia |
country |
US |
dates |
18.03.2005-23.03.2005 |
|
RIV |
BC |
reportyear |
2010 |
department |
AS |
permalink |
http://hdl.handle.net/11104/0131512 |
arlyear |
2005 |
mrcbU63 |
Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 0-7803-8874-7 117 120 Philadelphia IEEE 2005 |