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【24h】

State-space modal representations for decomposition of multivariate non-stationary signals

机译：用于分解多变量非静止信号的状态空间模态表示

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This work introduces a parametric modal decomposition method for multivariate non-stationary signals based on a block-diagonal time-dependent state space representation and Kalman filtering/smoothing. Each second-order block is constructed with the real and imaginary parts of each mode instantaneous eigenvalues, and thus represents a single non-stationary oscillatory component. The identification of the state/parameter trajectories and the hyperparameters, constituted by the mode mixing matrix, the state, parameter and noise covariances, and initial conditions, is accomplished with a tailored Expectation-Maximization algorithm. The methodology is evaluated in a numerical example, concerning a multivariate signal with three modal components, featuring mode crossings and vanishing amplitudes. Codes and examples are available onhttps://github.com/ldavendanov/NS-modal-decomposition.
机译：该工作引入了基于块对角线时间相关的状态空间表示和卡尔曼滤波/平滑的多变量非静止信号的参数模态分解方法。 每个二阶块由每个模式瞬时特征值的真实和虚部构成，因此表示单个非静止振荡组件。 通过定制期望最大化算法实现由模式混合矩阵，状态，参数和噪声协方差和初始条件构成的状态/参数轨迹和初始参数的识别。 在数值示例中评估方法，关于具有三种模态分量的多变量信号，具有模式交叉和消失幅度。 代码和示例可在ONHTTPS：//github.com/ldavendanov/ns-modal-decomposition中获得。

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