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基于ICA的AR序列叠加过程的分解与复原
The decomposition and recovery on AR superposition process using the independent component analysis
【Author】 ZHANG Yu-jie WANG Fa-song LI Hong-wei (School of Mathematics and Physics,China University of Geosciences,Wuhan 430074)
【机构】 中国地质大学数理学院；
【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.
【Abstract】 The decomposition and recovery on AR superposition process that are contained in multivariable time series are researched in this paper,firstly,because of the independence of the high-order statistical information,separated the mixtures by searching a reversible matrix with the ICA algorithm-extended infomax algorithm.Then based on the cutting tail of the coefficient of partial correlation of AR serials,estimated the parameter of AR by Levinson recursion formula.Finally,verified the effectiveness and performance of the algorithm by the computer simulations.
【Key words】 Independent Component Analysis(ICA)； Extended Infomax Algorithm； Autoregression Model； Coefficient of Partial Correlation；
- 【会议录名称】 第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集
- 【会议名称】第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）
- 【会议时间】2005-08-30
- 【会议地点】中国江苏苏州
- 【分类号】TP391.41
- 【主办单位】中国电子学会信号处理分会、中国仪器仪表学会信号处理分会