基于MCMC的多维相关系数平稳序列

在相关系数平稳过程的基础上,提出了基于MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法来估计多维相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯估计的多维相关系数平稳序列模型参数的算法;在无先验信息条件下,模拟验证了用此方法估计二维相关系数平稳序列模型参数的有效性。     

基于协方差矩阵对角化的盲信号分离

将基于协方差矩阵对角化的盲分离方法用于盲分离。当信号具有时间结构且空间独立时,通过对角化独立成分的自协方差矩阵（不同时延下的协方差矩阵）对混合信号进行盲分离。首先构造白化信号的时延协方差矩阵,然后选取不同的时延,将协方差矩阵的对角化程度表示成代价函数,最后利用梯度下降法得到分离矩阵。此方法和基于极大似然估计的FastICA算法的对比试验说明了此算法的有效性。