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p维TVPAR模型中参数的极大似然估计
1
作者 施三支 闫丽 王泽升 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1098-1100,共3页
采用极大似然估计方法给出一类特殊的p维随时间变化参数自回归时间序列模型(TVPAR(p)模型)中系数参数的极大似然估计,并导出了参数估计的显式解.讨论模型平稳的条件,并对模型进行了模拟计算.
关键词 tvpar模型 极大似然估计 平稳性
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随时间变化系数参数AR模型的Bayes估计 被引量：2
2
作者 施三支 王德辉 +1 位作者 宋立新 闫丽 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期857-860,共4页
采用Bayes方法,给出一维随时间变化系数自回归时间序列模型(TVPAR模型)中各参数的Bayes估计.选取未知参数的先验分布为均匀分布和逆伽马分布,采用MCEM算法,给出了模型中各参数的估计算法,并对模型进行了模拟计算与实证分析.
关键词 tvpar模型 MCEM算法 BAYES估计 先验分布
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基于语音信号时变特性的说话人辨认
3
作者 徐良军 费万春 +1 位作者 张伟杰 鲁星星 《数字技术与应用》 2010年第1期57-61,共5页
在平均Mel倒谱基础上提取随时间变化的特征频率,由此得到了由各个语音信号特征频率倒谱值序列构成的时间序列。运用时间序列预处理和数理统计的方法,分离时间序列的趋势量和波动量。波动量是零均值自协方差非平稳的时间序列,利用满阶时... 在平均Mel倒谱基础上提取随时间变化的特征频率,由此得到了由各个语音信号特征频率倒谱值序列构成的时间序列。运用时间序列预处理和数理统计的方法,分离时间序列的趋势量和波动量。波动量是零均值自协方差非平稳的时间序列,利用满阶时变参数自回归TVPAR(Time-Varying Parameter Autoregressive)模型对波动量序列进行分析,进一步提取说话人语音信号的特征参数。在波动量序列和用满阶TVPAR模型分析的基础上分别进行说话人识别。实验表明,用满阶TVPAR模型进行识别,识别率比波动量序列上的识别率有较大提高,一个特征频率上平均识别率达到99.68%,取两个特征频率时达到100%。 展开更多
关键词 特征频率 非平稳性tvpar模型 马氏距离 说话人识别
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脉搏信号的生物识别
4
作者 杜德欢 费万春 左保齐 《苏州大学学报（工科版）》 CAS 2010年第4期35-40,共6页
以中医脉象人工智能辨识系统的研究与开发为背景,对脉搏信号的分析与识别进行了研究与探讨。首先对平静状态和兴奋状态下的脉搏波进行聚类,聚类后再进行脉搏波的生物识别。将脉搏波幅度序列看做非平稳时间序列,并对其进行解析,将其中的... 以中医脉象人工智能辨识系统的研究与开发为背景,对脉搏信号的分析与识别进行了研究与探讨。首先对平静状态和兴奋状态下的脉搏波进行聚类,聚类后再进行脉搏波的生物识别。将脉搏波幅度序列看做非平稳时间序列,并对其进行解析,将其中的趋势分量和波动分量进行了分离,运用时变参数自回归(TVPAR)模型得到残差,最后采用马氏距离判别法进行判别分析,得到了比较理想的识别结果。 展开更多
关键词 脉搏信号 聚类分析 非平稳性 时间序列簇 tvpar模型 马氏距离
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