随机信号叠加的无参数分解
数据分析、统计与概率
2015-10-27 v1
摘要
本文提出了一种直接方法，用于获取两组独立随机过程之和的确定性贡献与随机贡献，其中一组由 Ornstein-Uhlenbeck 过程组成，另一组为一般（非线性）Langevin 过程。该方法能够区分所有随机过程，并恢复其相应的随机演化方程。该框架基于近期一种用于分析存在强测量（或观测）噪声的多维 Langevin 型随机过程的方法，本文将其扩展为既不施加约束也不引入参数，直接从经验数据集中提取所有系数。使用合成数据表明，该方法产生了令人满意的结果。
引用
@article{arxiv.1510.07285,
title = {Parameter-free resolution of the superposition of stochastic signals},
author = {Teresa Scholz and Frank Raischel and Vitor V. Lopes and Bernd Lehle and Matthias Wächter and Joachim Peinke and Pedro G. Lind},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.07285},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 7 figures