计算近似最终周期信号的半线性稀疏模型
最优化与控制
2021-10-22 v2 神经与进化计算
系统与控制
系统与控制
摘要
本文介绍了与计算离散时间信号的半线性稀疏模型相对应的理论与算法的一些要素。在本研究中，我们将重点关注近似最终周期离散时间信号，即此类信号在初始一段时间内表现出非周期行为，随后变为近似周期。本研究中考虑的半线性模型是通过结合稀疏表示方法、线性自回归模型和 GRU 神经网络模型获得的，首先使用与所考虑信号相对应的一些参考数据独立拟合每个块模型，然后拟合一些混合参数，这些参数用于通过上述参考数据获得由先前拟合块的线性组合构成的信号模型，并在此过程中计算所得模型某些矩阵参数的稀疏表示。本文还展示了一些原型计算实现。
引用
@article{arxiv.2110.08966,
title = {Computing Semilinear Sparse Models for Approximately Eventually Periodic Signals},
author = {Fredy Vides},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.08966},
year = {2021}
}