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System Identification Using Regular and Quantized Observations
Applications of Large Deviations Principles
Qi He, Le Yi Wang, George G Yin
76,45 €
+ 152 points
Description
This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular. By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a new perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, computational complexity in algorithms, sample sizes in statistical analysis and channel bandwidths in communications.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 95
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781461462910
- Date de parution :
- 08-02-13
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 163 g
