一种新型自适应估计高斯混合模型阶数的快速EM算法

• 作者: 戴卿
• 来源期刊: 兰州工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大似然估计 高斯混合模型 EM算法 模型阶数 时间复杂度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TN96
• 字数: 3155字
• 语种: 中文

摘要

高斯混合模型作为一种良好的非高斯噪声处理技术,应用领域广泛,其参数估计常采用通过基于最大似然估计的期望最大化迭代算法(Expectation Maximization, EM).针对常规EM算法性能受迭代初值和模型阶数的影响,且计算量较大的问题,提出了一种在线自适应估计模型阶数的快速EM算法,该算法由单高斯模型逐步分离出多高斯分量.数据仿真实验表明,新算法初值设置简单,避免了局部收敛,有效提高了计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴卿	重庆水利电力职业技术学院建筑工程系	28	17	2.0	3.0