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用Prony-like方法进行非递增指数和的参数估计。 (英语) Zbl 1281.65021号

小结:设\(z_j:=e^{f_j}\)与\(f_j\in(-\infty,0]+i[-{\pi},{\pi{)\)是\(j=1,\dots,M\)的不同节点。对于复系数\(c_j\neq 0\),我们考虑一个非递增指数和\(h(x):=c_1e^{f1x}+\cdots+c_Me^{f-Mx}\)\(x\geq 0)\). 在电气工程、信号处理和数学物理中的许多应用都会导致以下问题:如果给定(2N)采样值(h(k))((k=0,点,2N-1;~N\geqM)),则确定(h)的所有参数。该参数估计问题是一个非线性逆问题。对于无噪声采样数据,我们描述了类Prony方法之间的密切联系,即经典Prony方法、矩阵束方法和ESPRIT方法。进一步,我们提出了一种基于矩形Hankel矩阵QR分解的矩阵束分解新算法。参数估计算法也应用于稀疏傅里叶近似和非线性近似。

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65日第10天 数值平滑、曲线拟合
11升03 三角和指数和(一般理论)
2005年11月 保理化
2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
65层20 超定系统伪逆的数值解
15A22号机组 矩阵铅笔
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