非厄米奇异谱分析在指数恢复问题中的应用
信号处理
2020-08-11 v1 数据分析、统计与概率
摘要
我们提出一种解决指数恢复问题的新方法。我们推导了一种基于滞后协方差与互协方差矩阵奇异值分解（SVD）的稳定技术，这些矩阵由对初始时间序列的索引平移副本所计算的协方差系数构成。对这些矩阵求解一个广义特征值问题。初始信号被映射至广义特征向量基底中，并随之分析相图。模式识别技术可被应用于区分与指数及噪声相关的相图。每个频率通过展开相应相图的相位、检测潜在的包裹事件并估计相位斜率来求值。所提方法与现有方法的效率在一组示例上进行比较，包括白高斯与自回归模型噪声。
引用
@article{arxiv.2008.03413,
title = {Application of the Non-Hermitian Singular Spectrum Analysis to the exponential retrieval problem},
author = {D. J Nicolsky and G. S. Tipenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.03413},
year = {2020}
}