Losowy algorytm RANSAC w estymacji parametrów modelu nieliniowego sygnałów niestacjonarnych
04.202417
dr hab. inż. Ewa Świercz, prof. PB; dr hab inż. Dariusz Jańczak
KFEiTŚ, 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.
Podziel się:
×
W ramach naszego serwisu www stosujemy pliki cookies zapisywane na urządzeniu użytkownika w celu dostosowania zachowania serwisu do indywidualnych preferencji użytkownika oraz w celach statystycznych. Użytkownik ma możliwość samodzielnej zmiany ustawień dotyczących cookies w swojej przeglądarce internetowej. Więcej informacji można znaleźć w Polityce Prywatności Korzystając ze strony wyrażają Państwo zgodę na używanie plików cookies, zgodnie z ustawieniami przeglądarki. Akceptuję Politykę prywatności i wykorzystania plików cookies w serwisie.