Abstrakti
In the narrowband case, the best least squares approximation of a matrix by a unitary one is given by the Procrustes problem. In this paper, we expand this idea to matrices of analytic functions, and characterise a broadband equivalent to the narrowband case: the polynomial Procrustes problem. Its solution is based on an analytic singular value decomposition, and for the case of spectrally majorised, distinct singular values, we demonstrate the application of a suitable algorithm to three problems — time delay estimation, paraunitary matrix completion, and general paraunitary approximations — in simulations.
| Alkuperäiskieli | Englanti |
|---|---|
| Otsikko | 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2023) |
| Alaotsikko | Proceedings, 4 - 8 September 2023, Helsinki, Finland |
| Kustantaja | IEEE |
| Sivumäärä | 5 |
| ISBN (elektroninen) | 978-94-645936-0-0 |
| DOI - pysyväislinkit | |
| Tila | Julkaistu - 2023 |
| OKM-julkaisutyyppi | A4 Artikkeli konferenssijulkaisussa |
| Tapahtuma | European Signal Processing Conference - Helsinki, Suomi Kesto: 4 syysk. 2023 → 8 syysk. 2023 Konferenssinumero: 31 https://eusipco2023.org/ |
Julkaisusarja
| Nimi | European Signal Processing Conference |
|---|---|
| ISSN (elektroninen) | 2076-1465 |
Conference
| Conference | European Signal Processing Conference |
|---|---|
| Lyhennettä | EUSIPCO |
| Maa/Alue | Suomi |
| Kaupunki | Helsinki |
| Ajanjakso | 04/09/2023 → 08/09/2023 |
| www-osoite |
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin 'Polynomial Procrustes problem: paraunitary approximation of matrices of analytic functions'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.Siteeraa tätä
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver