基于ICA的滑动平均序列叠加过程的分解与复原

作     者：祁锐 张玉洁 李宏伟 QI Rui;ZHANG Yu-jie;LI Hong-wei

作者机构：海军工程大学理学院武汉430033 中国地质大学数理学院武汉430074 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60672049) 中国地质大学(武汉)优秀青年教师资助计划项目(CUGQNL0733) 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2008年第28卷第3期

页      码：808-810页

摘      要：研究由若干个滑动平均(MA)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(ICA)中的固定点(FixedPoint)算法将混合信号进行分离,然后设计了一种基于高阶统计量的MA模型的自适应辨识算法,算法在每次迭代中先估计MA的阶数,再估计MA的参数,由选用的线性方程组保证了参数的唯一可辨识性。最后通过模拟实验验证了该方法的有效性。

主 题 词：独立成分分析 高阶累积量 滑动平均模型 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

核心收录：

馆 藏 号：203110180...