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Finite dimensional filters for maximum likelihood estimation ofcontinuous-time linear Gaussian systems

机译:用于最大似然估计连续时间线性高斯系统的有限尺寸滤波器

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摘要

We derive a new class of finite dimensional filters for integrals and stochastic integrals of moments of the state for continuous-time linear Gaussian systems. Apart from being of significant mathematical interest, these new filters can be used with the expectation maximization algorithm to yield maximum likelihood estimates of the model parameters
机译:我们推导了一种新的一类有限尺寸过滤器,用于连续时间线性高斯系统状态的整体和随机积分。除了具有重要的数学兴趣之外,这些新滤波器可以与期望最大化算法一起使用,以产生模型参数的最大似然估计

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