Model order selection criteria: comparative study and applications

• Autorzy: Leonowicz Z. , Karvanen J. , Tanaka T. , Rezmer J.

Warianty tytułu

PL

Kryteria i porównanie metod redukcji modelu procesu

• Konferencja: Międzynarodowe Warsztaty "Computational Problems of Electrical Engineering"
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A practical application of information theoretic criteria is presented in this paper. Eigenvalue decomposition of the signal correlation matrix based AIC, MDL and MIBS criteria are investigated and used for on line estimation of time varying parameters of harmonic signals in power systems.

PL

Artykuł przedstawia kryteria i porównanie metod redukcji modelu procesu. Przedstawiono i porównano różne kryteria bazujące na dekompozycji macierzy korelacji według wartości własnych: AIC, MDL i MIBS. Porównania dokonano na sygnałach harmonicznych odpowiadających układowi niestacjonarnemu.

Słowa kluczowe

EN

signal processing; criteria; model reduction

PL

model procesu; redukcja; kryteria redukcji; przetwarzanie; sygnał

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 81, nr 2
• Strony: 47--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Leonowicz Z.

• Wroclaw University of Technology (Poland) & ABSP Lab., BSI RIKEN (Japan)

autor

Karvanen J.

• Helsinki University of Technology (Finland)

autor

Tanaka T.

• Tokyo University of Agriculture and Technology (Japan)

autor

Rezmer J.

• Wroclaw University of Technology (Poland) Phone:[phone], Fax:+81- (48)4679694

• Wroclaw University of Technology, (Poland) & ABSP Lab. BSI RIKEN (Japan), Helsinki University of Technology (Finland), Tokyo University of Agriculture and Technology (Japan)

Bibliografia

• [1] C. F. Beckmann and S. M. Smith: ``Probabilistic Independent Component Analysis for Functional Magnetic Resonance Imaging", FMRIB Technical Report TR02CB1, Department of Clinical Neurology, University of Oxford, Oxford, UK, 2003.
• [2] H. Bozdogan: ``Model-selection and Akaike's information criterion (AIC): the general theory and its analytical extensions", Psychometrika, vol. 51, pp. 345-370, 1987.
• [3] J. R. Dickie and A. K. Nandi, ``A comparative study of AR order selection methods", Signal Processing, vol. 40, pp. 239255, 1996.
• [4] Z. Leonowicz, T. Lobos and J. Rezmer: ―Advanced Spectral Analysis Methods for Signal Analysis in Power Electronics", IEEE Trans. on Industrial Electronics, vol. 50, no. 3, pp. 514-519, 2003.
• [5] T. Minka, ―Automatic Choice of Dimensionality for PCA, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), MIT Press, vol. 13, 2000.
• [6] J. Rissanen, ―Modeling by shortest data description", Automatica, vol. 14, pp. 465471, 1978.
• [7] R. O. Schmidt: ―Multiple emitter location and signal parameter estimation", Proc. RADC Spectrum Estimation Workshop, Griffiss AFB, NY, pp. 243258, 1979.
• [8] G. Schwartz: ―Estimating the dimension of a model", Annals of Statistics, vol. 6, pp. 497511, 1978.
• [9] C. W. Therrien: ―Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing", Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1992.
• [10] M. Wax and T. Kailath: ―Detection of Signals by Information Theoretic Criteria", IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-33, No. 2, April 1985, pp. 387-392, 1985.