因果雅可比导数估计器的收敛速率
数值分析
2011-06-14 v1
摘要
基于噪声数据的数值因果导数估计器对于实时应用至关重要，尤其是在控制应用或流体模拟中，以应对实体建模和视频压缩中的新范式。通过采用Lanczos \cite{C. Lanczos} 针对此因果情况的分析观点，我们重新审视了最初由Mboup、Fliess和Join在\cite{num,num0}中于代数框架内引入的 阶导数估计器。得益于给定的噪声水平 和适当选择的积分长度窗口，我们证明了导数估计器误差可以达到 ，其中 是所用雅可比多项式级数展开的截断阶数。由此获得的界限有助于我们选择参数估计器的值。我们在一些示例上展示了该方法的效率。
引用
@article{arxiv.1106.2208,
title = {Convergence Rate of the Causal Jacobi Derivative Estimator},
author = {Da-Yan Liu and Olivier Gibaru and Wilfrid Perruquetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.2208},
year = {2011}
}