基于 MCMC 的贝叶斯方法估计准周期信号中的红噪声
太阳与恒星天体物理
2020-02-25 v1
摘要
基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）样本的多参数贝叶斯推断已广泛用于估计太阳准周期信号中的红噪声。对于 MCMC，恰当的先验和充分的迭代是确保红噪声估计精度的前提。我们使用基于 MCMC 的贝叶斯推断来估计随机合成的 100 组红噪声以评估其精度。同时，采用 Brooks-Gelman 算法精确诊断 MCMC 生成的马尔可夫链的收敛性。参数推断对合成数据的均方根误差仅为 1.14。此外，我们将该算法应用于分析太阳黑子和耀斑中的振荡模式。除 3 和 5 分钟周期外，在太阳黑子本影中探测到 70 秒周期，在耀斑中探测到 40 秒周期。结果证明，在恰当先验和收敛的情况下，用基于 MCMC 的贝叶斯估计红噪声具有更高精度。我们还发现，随着参数数量增加，达到收敛所需的迭代次数急剧增加。因此，我们强烈建议在使用基于 MCMC 的贝叶斯估计红噪声时，必须选择不同的初值以确保覆盖整个后验分布。
引用
@article{arxiv.2002.09816,
title = {Estimating red noise in quasi-periodic signals with MCMC-based Bayesian},
author = {Bo Liang and Yao Meng and Song Feng and Yunfei Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09816},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 5 figures