論文の概要: Adaptive Low-Pass Filtering using Sliding Window Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03617v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 17:06:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-08 16:25:15.405366
- Title: Adaptive Low-Pass Filtering using Sliding Window Gaussian Processes
- Title（参考訳）: スライディングウィンドウガウスプロセスを用いた適応型低パスフィルタ
- Authors: Alejandro J. Ord\'o\~nez-Conejo, Armin Lederer, Sandra Hirche
- Abstract要約: ガウス過程回帰に基づく適応型低域通過フィルタを提案する。
本研究では,提案手法の誤差が一様境界であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.23286211775084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When signals are measured through physical sensors, they are perturbed by
noise. To reduce noise, low-pass filters are commonly employed in order to
attenuate high frequency components in the incoming signal, regardless if they
come from noise or the actual signal. Therefore, low-pass filters must be
carefully tuned in order to avoid significant deterioration of the signal. This
tuning requires prior knowledge about the signal, which is often not available
in applications such as reinforcement learning or learning-based control. In
order to overcome this limitation, we propose an adaptive low-pass filter based
on Gaussian process regression. By considering a constant window of previous
observations, updates and predictions fast enough for real-world filtering
applications can be realized. Moreover, the online optimization of
hyperparameters leads to an adaptation of the low-pass behavior, such that no
prior tuning is necessary. We show that the estimation error of the proposed
method is uniformly bounded, and demonstrate the flexibility and efficiency of
the approach in several simulations.
- Abstract（参考訳）: 信号が物理的センサーで測定されると、ノイズによって摂動する。
ノイズを低減するために、低域通過フィルタは、ノイズや実際の信号によらず、受信信号の高周波成分を減衰させるために一般的に用いられる。
したがって、信号の著しい劣化を避けるために、低域通過フィルタを慎重に調整する必要がある。
このチューニングは信号に関する事前知識を必要とするが、強化学習や学習ベースの制御のようなアプリケーションでは利用できないことが多い。
この制限を克服するために,ガウス過程の回帰に基づく適応型低域通過フィルタを提案する。
過去の観測の一定の窓を考慮し、現実世界のフィルタリングアプリケーションに十分な速さで更新と予測を実現することができる。
さらに、ハイパーパラメータのオンライン最適化は、事前チューニングを必要としないような低パス動作の適応につながる。
提案手法の評価誤差は一様有界であり,いくつかのシミュレーションにおいて,アプローチの柔軟性と効率を示す。
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