嵌入式系统/ARM技术中的非因果AR系统盲辨识算法

许多领域中经常需要辨识非因果系统。比如地震勘探、通讯和水声信号处理等。单靠相关函数解决这类非因果系统的盲辨识问题是远远不够的,因为它不包含系统的相位信息[1]。 近年来,基于高阶统计量的系统辨识方法受到了高度的重视。与传统的辨识方法相比较,高阶统计量的优点在于: 1.可保留系统的相位信息,从而有效地辨识非最小相位、非因果系统。 2.可以抑制加性有色噪声的影响,提高算法的鲁棒性。 在各种高阶统计量中,计算相对简单的四阶统计量,因为可以处理对称分布信号而受到特别重视,成为许多算法的基础。 在文献[3]的基础上,本文提出了最大峰度准则,并将其应用到非因果系统的辨识