无限维贝叶斯滤波在时空数据中检测准周期现象
摘要：空间-时间谐振器模型及其推断方法的引入，用于检测和估计空间-时间数据中的近周期时间现象。该模型是作为随机谐振器模型的空间延伸来推导的，可以用随机微分方程（SDE）的形式表示。通过引入线性算子来包括空间结构，这些算子同时影响振荡和阻尼，并选择适当的驱动时间白噪声过程的空间协方差结构。通过选择线性算子作为偏微分算子，谐振器模型成为一种与无限维卡尔曼滤波兼容的随机偏微分方程（SPDE）。由此产生的无限维卡尔曼滤波问题可以得到计算效率高的解决方案，因为计算成本与时间维度的测量呈线性比例。该框架应用于天气预测和fMRI脑数据中的生理噪声消除。
作者：Arno Solin and Simo S"arkk"a
论文ID：1303.2530
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2013-12-23