Modelo de Autoregresión Robusto con Entrada Exógena para Identificación de Sistemas y Predicción
Autores: Xie, Jiaxin; Li, Cunbo; Li, Ning; Li, Peiyang; Wang, Xurui; Gao, Dongrui; Yao, Dezhong; Xu, Peng; Yin, Gang; Li, Fali
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Modelo de Autoregresión Robusto con Entrada Exógena para Identificación de Sistemas y Predicción
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Modelo ampliamente utilizado
Señales neurofisiológicas
ARX
Norma L2
Influencia de valores atípicos
EEG
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 54
Citaciones: Sin citaciones
La autorregresión con entrada exógena (ARX) es un modelo ampliamente utilizado para estimar las relaciones dinámicas entre señales neurofisiológicas y otros parámetros fisiológicos.
Descripción
La autorregresión con entrada exógena (ARX) es un modelo ampliamente utilizado para estimar las relaciones dinámicas entre señales neurofisiológicas y otros parámetros fisiológicos.