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System Identification Using Regular and Quantized Observations

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Produktnummer: 18091dd1bb09e0462898c835a4723e4ea3
Autor: He, Qi Wang, Le Yi Yin, George G.
Themengebiete: System identification binary observation error estimate large deviations parameter estimation quantized observation
Veröffentlichungsdatum: 08.02.2013
EAN: 9781461462910
Sprache: Englisch
Seitenzahl: 95
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Springer US
Untertitel: Applications of Large Deviations Principles
Produktinformationen "System Identification Using Regular and Quantized Observations"
This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular.  By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a new perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, computational complexity in algorithms, sample sizes in statistical analysis and channel bandwidths in communications.

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