用于辨识非平稳过程的修正最小二乘格型滤波器

本文作者提出使用带遗忘因子的最小二乘格型滤波器来估计噪声过程模型的时变参数。我们模拟了一个自回归（AR）噪声过程，其中令 AR 的参数随时间变化。我们探究了一种实现最小二乘格型滤波器以跟踪随机过程非平稳时间序列的新方式。此外我们引入了一种修正最小二乘格型滤波器来白化该时间序列并去除非平稳性。我们将此算法应用于由记录语音产生的真实时间序列数据的辨识。