CRLB under K-distributed observation with parameterized mean

Abstract : A semi closed-form expression of the Fisher information matrix in the context of K-distributed observations with parameterized mean is given and related to the classical, i.e. Gaussian case. This connection is done via a simple multiplicative factor, which only depends on the intrinsic parameters of the texture and the size of the observation vector. Finally, numerical simulation is provided to corroborate the theoretical analysis
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Communication dans un congrès
IEEE Sensor Array Multichannel Workshop, Jun 2014, A Coruña, Spain. IEEE, 2014
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Contributeur : Alexandre Renaux <>
Soumis le : lundi 19 mai 2014 - 15:04:56
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:10
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Mohammed Nabil El Korso, Alexandre Renaux, Philippe Forster. CRLB under K-distributed observation with parameterized mean. IEEE Sensor Array Multichannel Workshop, Jun 2014, A Coruña, Spain. IEEE, 2014. 〈hal-00993010〉

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