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A m-dimensional stochastic estimator

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Este artículo muestra el desarrollo de un estimador estocástico óptimo para un modelo de sistemas tipo caja negra con ruido en un espacio m-dimensional. Se propone un algoritmo para evaluar y construir la forma diagonal del sistema en espacio de estados para estimar las ganancias internas. El algoritmo permite eliminar el cálculo de matrices pseudoinversas y tiene una complejidad computacional de orden lineal O(j), donde j es la dimensión de la matriz diagonal y que computacionalmente representa una menor complejidad que los métodos utilizados tradicionalmente a través de la pseudoinversa. Los resultados muestran que es posible reconstruir la se al observable con una buena aproximación en un sentido de probabilidad.

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