Questions marquées «optimization»

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Quelle est la meilleure approximation IIR de premier ordre (filtre AR) d'un filtre à moyenne mobile (filtre FIR)?
Supposons le filtre IIR de premier ordre suivant: y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1]y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1] y[n] = \alpha x[n] + (1 - \alpha) y[n - 1] Comment choisir le paramètre αα \alpha st l'IIR se rapproche le mieux possible du FIR qui est la moyenne arithmétique des derniers kk k échantillons: z[n]=1kx[n]+1kx[n−1]+…+1kx[n−k+1]z[n]=1kx[n]+1kx[n−1]+…+1kx[n−k+1] z[n] = \frac{1}{k}x[n] + …

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Qu'est-ce qui rend une surface convexe d'erreur? Est-il déterminé par la matrice de Covarinace ou la Hesse?
J'apprends actuellement les estimations des moindres carrés (et autres) pour la régression, et d'après ce que je lis également dans certaines littératures d'algorithmes adaptatifs, souvent la phrase "... et puisque la surface d'erreur est convexe ..." apparaît et aucune profondeur quant aux raisons pour lesquelles il est convexe au départ …

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