基于IGA的AR序列叠加过程的分解与复原

• 作者: 张玉洁 李宏伟 王法松
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 广义Infomax算法 AR模型 偏相关系数
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 所属期刊栏目: 盲信号处理及自适应
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 3928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2005.z1.020

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏伟	中国地质大学数理学院	75	473	11.0	17.0
2	王法松	中国地质大学数理学院	8	63	5.0	7.0
3	张玉洁	中国地质大学数理学院	23	58	5.0	6.0