高斯混合估计的谱分析方法
数学物理
2007-10-10 v1 math.MP
摘要
本文探讨了一维高斯混合的估计问题。给定一组 K 分量高斯混合的观测值，我们专注于分量期望值的估计，并假设分量数目已知。我们的方法基于对估计的一阶特征函数进行谱分析。我们构建了一个 Toeplitz 矩阵 RM，其中包含一阶特征函数的 2M-1 个估计样本，并证明了混合分量的期望值可以从 RM 的特征向量分解中推导出来。仿真结果展示了我们的算法在六分量高斯混合的多种配置下的性能。在所调查的场景中，该方法优于期望最大化 (Expectation-Maximization) 算法。
引用
@article{arxiv.0710.1760,
title = {A Spectral Analysis Approach for Gaussian Mixture Estimation},
author = {N. Paul and M. Terre and L. Fety},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.1760},
year = {2007}
}