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Mixture estimation with state-space components and Markov model of switching

机译：具有状态空间成分的混合估计和切换的马尔可夫模型

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The paper proposes a recursive algorithm for estimation of mixtures with state-space components and a dynamic model of switching. Bayesian methodology is adopted. The main features of the presented approach are: (ⅰ) recursiveness that enables a real-time performance of the algorithm; (ⅱ) one-pass elaboration of the data sample; (ⅲ) dynamic nature of the model of switching active components; (ⅳ) orientation at explicit solutions with exploitation of numerical procedures only in those parts which cannot be computed analytically; (ⅴ) systematic approach to the Bayesian mixture estimation theory.
机译：本文提出了一种递归算法，用于估计具有状态空间成分的混合物和动态切换模型。采用贝叶斯方法。所提出的方法的主要特征是：（ⅰ）实现算法实时性能的递归性； （ⅱ）对数据样本进行一遍细化； （ⅲ）切换有源元件模型的动态性质； （ⅳ）仅在那些不能通过分析计算的部分中采用数值程序来解决明确的解决方案； （ⅴ）贝叶斯混合估计理论的系统方法。

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