用于一维信号参数估计的符号累积分布变换
信息论
2022-07-19 v1 机器学习
信号处理
泛函分析
math.IT
概率论
摘要
我们描述了一种利用符号累积分布变换（SCDT）进行信号参数估计的方法，SCDT 是一种基于最优传输理论、近期提出的信号表示工具。该方法建立在利用累积分布变换（CDT）进行信号估计的基础之上，CDT 最初是针对正分布引入的。具体而言，我们表明，对于任意信号类，在 SCDT 空间中可简单地使用线性最小二乘技术进行 Wasserstein 型距离最小化，从而即使底层信号是未知参数的非线性函数，也能为估计问题提供全局最小化器。与使用 最小化的现有信号估计方法进行比较，显示了该方法的优势。
引用
@article{arxiv.2207.07989,
title = {Signed Cumulative Distribution Transform for Parameter Estimation of 1-D Signals},
author = {Sumati Thareja and Gustavo Rohde and Rocio Diaz Martin and Ivan Medri and Akram Aldroubi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07989},
year = {2022}
}