Двоетапний метод оцінювання параметрів у невідомому шумовому середовищі
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-142-2022-04Ключові слова:
parameter estimation, cost function, Gaussian pulseАнотація
Запропоновано двоетапний метод вирішення задачі оцінювання параметрів заданої моделі даних для випадку невідомого шумового середовища, який склада-ється з етапів налаштування та оцінювання. На етапі налаштування оцінювач налаштовується на шумове середовище шляхом мінімізації середньоквадратичної помилки оцінювання для відомого фрагмента даних у просторі трьох вільних па-раметрів. На етапі оцінювання оцінювач розв’язує відповідну задачу мінімізації, використовуючи вже налаштовані вільні параметри. Наведено приклад оціню-вання гауссівського імпульсу, який повільно рухається у невідомому шумовому се-редовищі.
Посилання
Smith B.W. Parameter estimation in the presence of measurement noise. Interna-tional Journal of Control. 1966. Vol. 3, N. 4. P. 297-312.
Tong X., Gao F., Chen K., Cai D., Sun J. Maximum likelihood estimation in trans-formed linear regression with nonnormal errors. The Annals of Statistics. 2019. Vol. 47, N. 4. P. 1864-1892.
Carrillo R.E., Aysal T.C., Barner K. E. Generalized Cauchy distribution based ro-bust estimation. 2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Sig-nal Processing, Las Vegas, NV, 31 March – 4 April 2008. P. 3389–3392.
Balmer D.W., Boulton M., Sack R. A. Optimal solutions in parameter estimation problems for the Cauchy distribution. Journal of the American Statistical Associa-tion. 1974. Vol. 69, N. 345. P. 238-242.
Rousseeuw P.J., Hubert M. Anomaly detection by robust statistics. WIREs Data Mining Knowledge Discovery. 2018. Vol. 8, N. 2. P. 1-14.
Huber P. Robust statistics. New York: Wiley. 1981. 312 p.
Hampel F.R., Ronchetti E.M., Rousseeuw P. J., Stahel W. A. Robust statistics: the approach based on influence functions. Hoboken: Wiley, 2011. 502 p.
Andrews D. F. Bickel P. J., Hampel F. R., Huber P. J., Rogers W. H., Tukey J. W. Robust estimates of location. Survey and advances. Princeton : Princeton University Press, 1972. 372 p.
Shevlyakov G. L., Vil'chevski N. O. Robustness in data analysis: criteria and meth-ods. Utrecht : VSP, 2002. 310 p.
Geman S., McClure D. Bayesian image analysis. An application to single photon emission tomography. Proceedings of the American Statistical Association, Statisti-cal Computing Section. 1985. P. 12-18.
Vovk S., Borulko V. Family of generalized Demidenko functionals for robust es-timation. Proceedings of the 17th Int. Seminar/Workshop on Direct and Inverse Problems of Electromagnetic and Acoustic Wave Theory, Tbilisi, Georgia, September 2012. P. 151–154.
Guo W., Lou Y., Qin J. et al. A Novel Regularization Based on the Error Function for Sparse Recovery. Journal of Scientific Computing. 2021. Vol. 87. 31.
Zhao Z., Wang S., Wong D., Sun C., Yan R., Chen X. Robust enhanced trend fil-tering with unknown noise. Signal Processing. 2021. Vol. 180, 107889.
Borulko V. F., Vovk S. M. Minimum-duration filtering. Radio Electronics, Com-puter Science, Control. 2016. N. 1. P. 7–14.
Vovk S.M. General approach to building the methods of filtering based on the minimum duration principle. Radioelectronics and Communications Systems. 2016. Vol. 59, N. 7. P. 281–292.
Millar R.B. Maximum Likelihood Estimation and Inference: With Examples in R, SAS and ADMB. New York : Wiley, 2011. 376 p.
Wolberg J. Data Analysis Using the Method of Least Squares: Extracting the Most Information from Experiments. Berlin : Springer-Verlag, 2005. 250 p.
Elgmati E.A., Gredni N.B. Quartile Method Estimation of Two-Parameter Expo-nential Distribution Data with Outliers. International Journal of Statistics and Prob-ability. 2016. Vol. 5, N. 5. P. 12-15.
Chandola V. Banerjee A., Kumar V. Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys. 2009. Vol. 41, N. 3. P. 15-58.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
