Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"expectation minimization"'
Publikováno v:
IEEE Open Journal of Signal Processing, Vol 5, Pp 621-629 (2024)
We study the 2D super-resolution multi-reference alignment (SR-MRA) problem: estimating an image from its down-sampled, circularly translated, and noisy copies. The SR-MRA problem serves as a mathematical abstraction of the structure determination pr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ceaeecdba4e84aef9e658c608609f4f7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Transactions on Power Systems
IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35 (6), pp.4916-4919
Sharma, S, Majumdar, A, Elvira, V & Chouzenoux, E 2020, ' Blind Kalman Filtering for Short-term Load Forecasting ', IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 6, pp. 4916-4919 . https://doi.org/10.1109/TPWRS.2020.3018623
IEEE Transactions on Power Systems, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020, 35 (6), pp.4916-4919
IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35 (6), pp.4916-4919
Sharma, S, Majumdar, A, Elvira, V & Chouzenoux, E 2020, ' Blind Kalman Filtering for Short-term Load Forecasting ', IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 6, pp. 4916-4919 . https://doi.org/10.1109/TPWRS.2020.3018623
IEEE Transactions on Power Systems, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020, 35 (6), pp.4916-4919
International audience; In this work we address the problem of short-term load forecasting. We propose a generalization of the linear state-space model where the evolution of the state and the observation matrices is unknown. The proposed blind Kalma
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f36c2dec2db947f7084f3deec5b84f71
https://doi.org/10.1109/tpwrs.2020.3018623
https://doi.org/10.1109/tpwrs.2020.3018623
Publikováno v:
Sharma, S, Elvira, V, Chouzenoux, E & Majumdar, A 2021, ' Recurrent Dictionary Learning for State-Space Models with an Application in Stock Forecasting ', Neurocomputing, vol. 450 . https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.03.111
Neurocomputing
Neurocomputing, Elsevier, In press
Neurocomputing, In press
Neurocomputing
Neurocomputing, Elsevier, In press
Neurocomputing, In press
International audience; In this work, we introduce a new modeling and inferential tool for dynamical processing of time series. The approach is called recurrent dictionary learning (RDL). The proposed model reads as a linear Gaussian Markovian state-
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8ed0dcfaa8f7351ba29f9d13de24fe7c
https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/261759403/Recurrent_Dictionary_Learning_for_State_Space_Models_with_an_Application_in_Stock_Forecasting.pdf
https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/261759403/Recurrent_Dictionary_Learning_for_State_Space_Models_with_an_Application_in_Stock_Forecasting.pdf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.