Losowy algorytm RANSAC w estymacji parametrów modelu nieliniowego sygnałów niestacjonarnych

04.2024 17

dr hab. inż. Ewa Świercz prof. PB; dr hab. inż. Dariusz Jańczak

WE-306, 10:15

Prezentacja obejmuje omówienie podstaw i odmian algorytmu RANSAC (ang. Random Sample Consensus) służącego do efektywnej identyfikacji modeli na przykładzie identyfikacji modelu liniowego. Zostanie także przedstawiona transformacja CPF (ang. Cubic Phase Function) umożliwiająca oszacowanie szybkości zmian częstotliwości chwilowej (IFR – Instantaneous Frequency Rate) sygnałów niestacjonarnych z fazą wielomianową trzeciego rzędu. Zostanie zaproponowany estymator CPF-RANSAC, który umożliwia poprawę jakości estymacji przy niskich wartościach SNR. Przedstawione zostaną wyniki symulacyjne pokazujące dokładność estymacji oraz porównanie z klasycznym algorytmem regresji nieliniowej.