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【24h】

Signal processing with factor graphs: Beamforming and Hilbert transform

机译:使用因子图进行信号处理:波束成形和希尔伯特变换

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摘要

Continuous-time linear state space models with discrete-time observations enable digital estimation of continuous-time signals with arbitrary temporal resolution by means of Kalman filtering/smoothing or Gaussian message passing in the corresponding factor graph. In this paper, we demonstrate the application of this approach to time-domain sensor array processing and to an emulation of the Hilbert transform.
机译:具有离散时间观测值的连续时间线性状态空间模型可以通过在相应因子图中传递的卡尔曼滤波/平滑或高斯消息对具有任意时间分辨率的连续时间信号进行数字估计。在本文中,我们演示了此方法在时域传感器阵列处理和Hilbert变换仿真中的应用。

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