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Enregistrement W2100632700 · doi:10.1109/81.948440

Performance evaluation of EKF-based chaotic synchronization

2001· article· en· W2100632700 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Fundamental Theory and Applications · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensNortel (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtended Kalman filterSynchronization (alternating current)Control theory (sociology)Noise (video)Cramér–Rao boundMean squared errorComputer scienceUpper and lower boundsKalman filterChaoticMathematicsChannel (broadcasting)AlgorithmEstimation theoryArtificial intelligenceTelecommunicationsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of chaotic synchronization based on the extended Kalman filter (EKF) is investigated here. We first establish the relationship between the EKF-based synchronization method and two conventional synchronization method, drive-response and unidirectionally coupled methods. The performance of the EKF-based synchronization method in the presence of channel noise is then derived in terms of mean square error (MSE) between the drive and response systems for one-dimensional discrete-time systems. Compared with the optimal coupled synchronization method, the EKF-based synchronization method is shown to have the same MSE performance for chaotic systems with gradient square independent of the system states (Type-I systems). For chaotic systems with state-dependent gradient square (Type-II systems), the EKF-based method is found to have a smaller MSE. The averaged Cramer-Rao lower bound (CRLB) is introduced here as a performance measure. It is shown that the EKF-based method approaches the averaged CRLB for both Type-I and Type-II systems when noise level is low. Our theoretical results are verified by using Monte Carlo simulation on three popular one-dimensional chaotic systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle