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基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法
被引量：
24
1
作者
马俊涛
高梅国
董健
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1431-1437,共7页
应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数,并能高精度恢复缺失数据,优于经典GAPES方法,但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方...
应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数,并能高精度恢复缺失数据,优于经典GAPES方法,但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方法(M-SPICE)及针对该方法的缺失数据修正时域重建方法。该方法将加权缺失数据协方差拟合代价函数转换为凸优化问题,构造循环最小化器保证缺失数据参数估计的全局收敛特性,通过对缺失数据估计算子的更新实现了时域重建方法的修正,使其在有效数据功率谱欠估计的情况下获得更高的数据重建精度。仿真实验表明无论是数据块缺失还是任意缺失,该方法均能够利用更少的有效数据进行谱分析,并重建大比例缺失数据。
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关键词
缺失数据重建
谱估计
迭代自适应
稀疏协方差估计
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职称材料
题名
基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法
被引量：
24
1
作者
马俊涛
高梅国
董健
机构
北京理工大学
电子与
信息
学院
中国人民解放军军械工程学院电子与光学工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1431-1437,共7页
基金
国家自然科学基金(61401024)~~
文摘
应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数,并能高精度恢复缺失数据,优于经典GAPES方法,但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方法(M-SPICE)及针对该方法的缺失数据修正时域重建方法。该方法将加权缺失数据协方差拟合代价函数转换为凸优化问题,构造循环最小化器保证缺失数据参数估计的全局收敛特性,通过对缺失数据估计算子的更新实现了时域重建方法的修正,使其在有效数据功率谱欠估计的情况下获得更高的数据重建精度。仿真实验表明无论是数据块缺失还是任意缺失,该方法均能够利用更少的有效数据进行谱分析,并重建大比例缺失数据。
关键词
缺失数据重建
谱估计
迭代自适应
稀疏协方差估计
Keywords
Missing data reconstruction
Spectral analysis
Iterative Adaptive Approach（IAA）
Sparse covariance-based estimation
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法
马俊涛
高梅国
董健
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
24
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