Identification of stochastic operators
Identification of stochastic operators
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随机算子的识别
DOI：
10.1016/j.acha.2013.05.001
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
P. Zheltov
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
G. E. Pfander;P. Zheltov
基于这里开发的功能分析机器，我们扩展的运营商抽样和识别的理论，适用于运营商的随机扩展功能。我们证明，识别与三角洲列车信号是可能的一个大类的随机算子，具有的属性，即自相关的扩展函数的支持上的一组4D体积小于一个，这个支持集不具有缺陷的结构。事实上，与确定性算子识别的情况不同，支持集的几何形状对所考虑的算子类的可识别性有显著影响。此外，我们证明，类似于确定性的情况下，限制的支持集的4D体积小于或等于一个是必要的随机算子类的可识别性。
Based on the here developed functional analytic machinery we extend the theory of operator sampling and identification to apply to operators with stochastic spreading functions. We prove that identification with a delta train signal is possible for a large class of stochastic operators that have the property that the autocorrelation of the spreading function is supported on a set of 4D volume less than one and this support set does not have a defective structure. In fact, unlike in the case of deterministic operator identification, the geometry of the support set has a significant impact on the identifiability of the considered operator class. Also, we prove that, analogous to the deterministic case, the restriction of the 4D volume of a support set to be less or equal to one is necessary for identifiability of a stochastic operator class.
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