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基于ICA和高阶累积量的AR序列的分解与复原 被引量：4
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作者 张玉洁 祁锐 李宏伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1836-1840,共5页
本文研究由若干个非因果自回归(auto regression,AR)序列叠加产生的多道时间序列的分解与复原问题,首先从序列的独立性出发,利用序列的高阶统计信息,采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)中的广义信息最大化(Info- max... 本文研究由若干个非因果自回归(auto regression,AR)序列叠加产生的多道时间序列的分解与复原问题,首先从序列的独立性出发,利用序列的高阶统计信息,采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)中的广义信息最大化(Info- max)算法寻找一可逆矩阵将混合序列进行分离,然后设计了一种基于高阶统计量的自回归模型的辨识算法,算法中将非因果AR系统看成由因果和反因果系统的极联,在每次迭代中先估计反因果AR的阶数和参数,然后再估计因果AR的阶数和参数,由选用的线性方程组保证了参数的唯一可辨识性.最后通过模拟实验验证了此方法的有效性. 展开更多
关键词 独立成分分析 信息最大化算法 高阶累积量 非因果ar模型
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