通信学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (3): 25-32.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020014

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次成分提取信息准则的加权规则方向收敛分析

杜柏阳1,孔祥玉1,冯晓伟2   

  1. 1 火箭军工程大学导弹工程学院,陕西 西安 710025
    2 火箭军工程大学核工程学院,陕西 西安 710025
  • 修回日期:2019-12-15 出版日期:2020-03-25 发布日期:2020-03-31
  • 作者简介:杜柏阳(1990– ),男,山东滨州人,火箭军工程大学博士生,主要研究方向为信号特征提取、大型工业过程故障诊断|孔祥玉(1967– ),男,山西临汾人,博士,火箭军工程大学教授、博士生导师,主要研究方向为信号特征提取、复杂非线性系统建模、大型工业过程故障监测与故障诊断|冯晓伟(1986– ),男,四川绵阳人,博士,火箭军工程大学讲师,主要研究方向为信号特征提取、大型工业过程故障监测与故障诊断
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61673387);国家自然科学基金资助项目(61374120);国家自然科学基金资助项目(61903375);国家自然科学基金资助项目(61833016)

Direction convergence analysis of weighted rule for minor component extraction information criteria

Boyang DU1,Xiangyu KONG1,Xiaowei FENG2   

  1. 1 Department of Missile Engineering,the Rocket Force University of Engineering,Xi’an 710025,China
    2 Department of Nuclear Engineering,the Rocket Force University of Engineering,Xi’an 710025,China
  • Revised:2019-12-15 Online:2020-03-25 Published:2020-03-31
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61673387);The National Natural Science Foundation of China(61374120);The National Natural Science Foundation of China(61903375);The National Natural Science Foundation of China(61833016)

摘要:

对并行次成分提取算法在信号特征提取中实现方向收敛的过程进行了研究。采用比较未加权的PAST次子空间跟踪算法和加权的PAST并行次成分提取算法,分析加权规则对次成分提取算法方向收敛行为的限定方式。理论分析表明,加权规则对状态矩阵的各个向量和次成分之间的角度限定存在规律,并给出了加权规则对状态矩阵各个向量方向的作用方式和定理和讨论。最后,Matlab仿真实验验证了理论分析的结果。

关键词: 次子空间提取算法, 加权规则, 并行次成分分析, 信息准则

Abstract:

The extraction of parallel minor components algorithm in directional convergence in signal feature extraction was studied.By comparing the unweighted projection approximation subspace tracking (PAST) algorithm with the weighted PAST parallel minor component extraction algorithm,the evolution method of the minor component extraction algorithm was analyzed.Theorical analysis illustrated that the weighted rule was able to guide the angle evolution between the vectors of the state matrix and minor components.Finally,Matlab simulation verifies the validity of the proposed theory.

Key words: minor subspace extraction algorithm, weighted rule, parallel minor component analysis

中图分类号: 

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