基于ICA的滑动平均序列叠加过程的分解与复原

祁锐; 张玉洁; 李宏伟

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基于ICA的滑动平均序列叠加过程的分解与复原

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研究由若干个滑动平均(MA)信号序列叠加形成的多道时间序列的分解与复原问题. 首先从信号的独立性出发,利用信号的高阶统计信息,采用独立成分分析(ICA)中的固定点(Fixed Point)算法将混合信号进行分离,然后设计了一种基于高阶统计量的MA模型的自适应辨识算法,算法在每次迭代中先估计MA的阶数,再估计MA的参数,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该方法的有效性.

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来源
《计算机应用》 |2008年第3期|808-810|共3页
作者
祁锐; 张玉洁; 李宏伟;
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作者单位

海军工程大学;

理学院;

武汉430033;

中国地质大学;

数理学院;

武汉;

430074;

中国地质大学;

数理学院;

武汉;

430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模拟信号处理;
关键词
独立成分分析; 高阶累积量; 滑动平均模型;

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