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Parameterization of nonideal quantizers for simultaneous estimation of quantizer and excitation signal parameters

机译:用于同时估计量化器和激励信号参数的非抗体量化器的参数化

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摘要

This paper deals with the estimation of signal and quantizer parameters based on a nonideally sampled and quantized measurement record. It proposes solutions to reduce the inherently high-dimensional parameter space via approximation of the quantizer nonideality to make the computation possible in PC/MATLAB environment. The performance of the approximation techniques is examined as well. The computational demand of the proposed approximate maximum likelihood (AML) estimators is investigated and compared to the computational demand of the maximum likelihood (ML) estimators without approximation. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文涉及基于非面前采样和量化测量记录的信号和量化参数的估计。 它提出了通过近似量化器非前沿来减少固有的高维参数空间的解决方案,以使PC / MATLAB环境中的计算能够实现。 检查近似技术的性能也被检查。 研究了所提出的近似最大可能性(AML)估计器的计算需求,并与最大可能性(ML)估计的计算需求进行比较,而无需近似。 (c)2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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