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On simultaneous signal estimation and parameter identification using a generalized likelihood approach

机译:关于使用广义似然方法的同时信号估计和参数识别

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摘要

A common approach to blind deconvolution of Bernoulli-Gaussian processes consists of performing both signal restoration and hyperparameter identification through maximization of a single generalized likelihood criterion. It is shown on a simple example that the resulting hyperparameter estimates may not converge toward any meaningful value. Therefore, other more reliable approaches should be adopted whenever possible.
机译:Bernoulli-Gaussian过程盲解卷积的一种常用方法包括通过最大化单个广义似然准则来执行信号恢复和超参数识别。在一个简单的示例中显示,所得的超参数估计值可能不会收敛到任何有意义的值。因此,应尽可能采用其他更可靠的方法。

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