REVISTA DYNA NEW TECHNOLOGIES

Palabras clave:

estimador, secuencia de matrices, funcional del error, gradiente estocástico, seudoinversa, segundo momento de probabilidad, Estimator, the sequence of matrices, functional error, stochastic gradient, pseudoinverse, the second moment

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

RESUMEN:
En un sistema visto como caja negra, los parámetros internos no son observables de manera directa en relación a su entrada y salida. La estimación es una de las áreas del filtrado que tiene como objetivo describir a los parámetros de un sistema. De forma que en este trabajo, se presenta un estimador basado en una técnica que permite usar una secuencia de matrices para aproximar al modelo a la respuesta de referencia considerando: a) el funcional de error recursivo, b) los filtros descritos en diferencias finitas. Se realizó una serie de pruebas descriptivas y de ellas se desarrollaron las simulaciones primero sin ninguna perturbación y luego con la entrada perturbada, con función de distribución y momentos de probabilidad acotados. Permitiendo así realizar el proceso de filtrado digital. El resultado de convergencia es óptima ya que teóricamente a través del funcional del error se obtiene el estimador de la secuencia de matrices, tal y como se observa en las simulaciones.

Palabras clave: Estimador, secuencia de matrices, funcional del error, gradiente estocástico, seudoinversa, segundo momento de probabilidad.