EM-based identification of sparse FIR systems having quantized data

Rodrigo Carvajal, Juan C. Agüero, Boris I. Godoy, Graham C. Goodwin, Juan I. Yuz

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Resumen

In this paper, we explore the identification of sparse FIR systems having quantized output data. Our approach is based on the use of regularization. We explore several aspects concerning the implementation of the Expectation-Maximization (EM) algorithm, including: i) a general framework, based on mean-variance Gaussian mixtures, for incorporating a regularization term that forces sparsity, ii) utilization of Markov Chain Monte Carlo techniques (namely a Gibbs sampler) and scenarios to implement the EM algorithm for multiple input multiple output systems. We show that for single input single output systems, it is possible to obtain closed form expressions for solving the EM algorithm.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaSYSID 2012 - 16th IFAC Symposium on System Identification, Final Program
EditorialIFAC Secretariat
Páginas553-558
Número de páginas6
EdiciónPART 1
ISBN (versión impresa)9783902823069
DOI
EstadoPublicada - 2012
Publicado de forma externa
EventoUniversite Libre de Bruxelles - Bruxelles, Bélgica
Duración: 11 jul. 201213 jul. 2012

Serie de la publicación

NombreIFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline)
NúmeroPART 1
Volumen16
ISSN (versión impresa)1474-6670

Conferencia

ConferenciaUniversite Libre de Bruxelles
País/TerritorioBélgica
CiudadBruxelles
Período11/07/1213/07/12

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'EM-based identification of sparse FIR systems having quantized data'. En conjunto forman una huella única.

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