Titel: System Identification Using Regular and Quantized Observations: Applications of Large Deviations Principles
Verlag: Springer Verlag
Erscheinungsjahr: 2013
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1461462916
ISBN-13: 9781461462910
Einband: Paperback
Zustand: Brand New
Gewicht: 0,18�Kilogramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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.

Rese�a del editor

'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.

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