基于IGA的AR序列叠加过程的分解与复原

张玉洁; 王法松; 李宏伟

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基于IGA的AR序列叠加过程的分解与复原

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本文研究由若干个AR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(Independent Component Analysis,ICA)中的广义信息最大化(Infomax)算法寻找一可逆矩阵将混合信号进行分离,然后再根据AR序列的偏相关系数的截尾性,利用Levinson递推公式估计出AR序列的参数,最后通过模拟实验验证了此方法的有效性.

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来源
《信号处理》 |2005年第z1期|77-80|共4页
作者
张玉洁; 王法松; 李宏伟;
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作者单位

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;

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
中图分类通信;
关键词
独立成分分析; 广义Infomax算法; AR模型; 偏相关系数;

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