Abstract-We studerar sekventiell förändring-punkt upptäckt med hjälp av skisser (eller linjära projektioner) av de högdimensionella datavektorer, och presentera en ny skissning förfarande, som bygger på den generaliserade sannolikhetsförhållandet statistik. Vi härleder teoretiska approximationer till två grundläggande prestandamått för skissningsförfaranden: den genomsnittliga körlängden (ARL) och den förväntade detektionsfördröjningen (EDD), och dessa approximationer visas vara mycket exakta genom numeriska simuleringar. Vi analyserar också förhållandet av EDD mellan skissning förfarande och ett förfarande med hjälp av de ursprungliga data, när skissningen matris A är en slumpmässig Gaussian matris och en sparsam 0-1 matris (särskilt en expander graf), respektive. Slutligen visar numeriska exempel att skissningsförfarandet kan närma sig utförandet av ett förfarande som använder de ursprungliga uppgifterna, även när den genomsnittliga vektorn efter förändringen inte är sparsam.
Xie, Wang och Thompson REF studerade att upptäcka förändringspunkter i högdimensionella signalvektorer med hjälp av statistik baserad på det generaliserade sannolikhetsförhållandet.
Sketching for sequential change-point detection
{'venue': '2015 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2015 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}