Detection of signals by information theoretic criteria

阿卡克信息准则 最小描述长度 选择(遗传算法) 选型 探测理论 信息标准 贝叶斯信息准则 数学 计算机科学 信息论 模式识别(心理学) 人工智能 算法 统计 机器学习 数据挖掘 探测器 电信
作者
M. Wax,T. Kailath
出处
期刊:IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (2): 387-392 被引量:3032
标识
DOI:10.1109/tassp.1985.1164557
摘要

A new approach is presented to the problem of detecting the number of signals in a multichannel time-series, based on the application of the information theoretic criteria for model selection introduced by Akaike (AIC) and by Schwartz and Rissanen (MDL). Unlike the conventional hypothesis testing based approach, the new approach does not requite any subjective threshold settings; the number of signals is obtained merely by minimizing the AIC or the MDL criteria. Simulation results that illustrate the performance of the new method for the detection of the number of signals received by a sensor array are presented.
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