論文の概要: Automatic Regularization for Linear MMSE Filters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06560v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 17:45:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 14:42:59.771569
- Title: Automatic Regularization for Linear MMSE Filters
- Title(参考訳): 線形MMSEフィルタの自動正規化
- Authors: Daniel Gomes de Pinho Zanco and Leszek Szczecinski and Jacob Benesty
- Abstract要約: 最小平均二乗誤差(MMSE)線形フィルタにおける正規化の問題を考える。
統計的機械学習手法を用いて,観測信号から正規化パラメータを簡易かつ自動で検出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.595898530191988
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we consider the problem of regularization in minimum
mean-squared error (MMSE) linear filters. Exploiting the relationship with
statistical machine learning methods, the regularization parameter is found
from the observed signals in a simple and automatic manner. The proposed
approach is illustrated through system identification examples, where the
automatic regularization yields near-optimal results.
- Abstract(参考訳): 本研究では,最小平均二乗誤差(MMSE)線形フィルタにおける正規化の問題を考える。
統計的機械学習手法との関係を生かして、観測信号から簡易かつ自動的に正規化パラメータを求める。
提案手法は, 自動正則化が最適に近い結果をもたらすシステム同定例を用いて示す。
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