EM-based identification of static errors-in-variables systems utilizing Gaussian Mixture models

Angel L. Cedeño, Rafael Orellana, Rodrigo Carvajal, Juan C. Agüero

Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículo de la conferenciarevisión exhaustiva

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Resumen

In this paper we address the problem of identifying a static errors-in-variables system. Our proposal is based on the Expectation-Maximization algorithm, in which we consider that the distribution of the noise-free input is approximated by a finite Gaussian mixture. This approach allows us to estimate the static system parameters, the input and output noise variances, and the Gaussian mixture parameters. We show the benefits of our proposal via numerical simulations.

Idioma originalInglés
Páginas (desde-hasta)863-868
Número de páginas6
PublicaciónIFAC-PapersOnLine
Volumen53
N.º2
DOI
EstadoPublicada - 2020
Publicado de forma externa
Evento21st IFAC World Congress 2020 - Berlin, Alemania
Duración: 12 jul. 202017 jul. 2020

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'EM-based identification of static errors-in-variables systems utilizing Gaussian Mixture models'. En conjunto forman una huella única.

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