Institute of Information Theory and Automation

You are here

Bibliography

Conference Paper (international conference)

Bayesian estimation of non-stationary AR model parameters via an unknown forgetting factor

Šmídl Václav

: Proceedings of the IEEE Workshop on Signal Processing, p. 100-105

: IEEE Workshop on Signal Processing, (New Mexico, US, 01.08.2004-04.08.2004)

: CEZ:AV0Z1075907

: Bayesian estimation, non-stationary AR parameters, forgetting

(eng): In this paper, we study Bayesian identification of the nonstationary parameters of the AR process. It is traditionally achieved via forgetting. Numerically efficient solution is available if the forgetting factor is known a priori. In this paper, we propose a joint Bayesian identification of the AR parameters and the unknown forgetting factor. The resulting intractable posterior distribution is approximated using Variational-Bayes method.

(cze): Bayesovské odhadování autoregresních modelů s proměnnými parametry je tradičně založeno na zapomínání zastaralé informace. Pro předem zvolený faktor zapomínání existují efektivní algoritmy. V článku je řešen uvedený problém v případě, že vhodný faktor není předem znám. Teoreticky správné, ale nerealizovatelné řešení je převedeno na použitelný algoritmus pomocí variační aproximace

: 09I, 09J

: BC

2019-01-07 08:39