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Partial likelihood for online order selection

机译：在线订单选择的部分可能性

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Partial likelihood (PL) is a flexible framework for adaptive nonlinear signal processing allowing the use of a wide class of nonlinear structures-probability models-as filters. PL maximization has been shown to be equivalent to relative entropy minimization for the general case of time-dependent observations and its large sample properties have been established. In this paper, we use these properties to derive an information-theoretic criterion for order selection-the penalized partial likelihood (PPL) criterion,-for the general case of dependent observations. We then consider nonlinear signal processing by conditional finite normal mixtures as an example, a problem for which true order selection is particularly important. For this case, in which the PL coincides with the usual likelihood formulation, we present a formulation for online order selection by eliminating the need to store all data samples up to the current time. We demonstrate the successful application of the PPL criterion and its online implementation for the equalization problem by simulation examples. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：部分似然（PL）是用于自适应非线性信号处理的灵活框架，允许使用各种非线性结构（概率模型）作为滤波器。对于时间相关观测的一般情况，PL最大化已被证明等效于相对熵最小化，并且已经建立了其大样本属性。在本文中，我们使用这些属性来推导用于相依观测的一般情况的信息理论准则（用于订单选择）-惩罚部分似然（PPL）准则。然后，我们以通过条件有限法向混合进行非线性信号处理为例，对于此问题，真正的阶数选择尤为重要。对于这种情况，PL与通常的似然公式一致，我们提出了一种在线订单选择的公式，方法是消除存储当前时间之前所有数据样本的需要。我们通过仿真实例证明了PPL准则的成功应用及其在均衡问题上的在线实现。 （c）2005 Elsevier B.V.保留所有权利。

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