A Kalman Filter for Multilinear Forms and Its Connection with Tensorial Adaptive Filters
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Notice bibliographique
Résumé
The Kalman filter represents a very popular signal processing tool, with a wide range of applications within many fields. Following a Bayesian framework, the Kalman filter recursively provides an optimal estimate of a set of unknown variables based on a set of noisy observations. Therefore, it fits system identification problems very well. Nevertheless, such scenarios become more challenging (in terms of the convergence and accuracy of the solution) when the parameter space becomes larger. In this context, the identification of linearly separable systems can be efficiently addressed by exploiting tensor-based decomposition techniques. Such multilinear forms can be modeled as rank-1 tensors, while the final solution is obtained by solving and combining low-dimension system identification problems related to the individual components of the tensor. Recently, the identification of multilinear forms was addressed based on the Wiener filter and most well-known adaptive algorithms. In this work, we propose a tensorial Kalman filter tailored to the identification of multilinear forms. Furthermore, we also show the connection between the proposed algorithm and other tensor-based adaptive filters. Simulation results support the theoretical findings and show the appealing performance features of the proposed Kalman filter for multilinear forms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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