间歇数据时间序列的重建：作为脉冲叠加的过程
摘要：广泛的物理系统中的波动可以描述为固定形状的不相关脉冲的叠加，这个过程通常被称为（广义）射击噪声或滤波泊松过程。在这篇论文中，我们提出了一种系统研究新型反卷积方法，用于从这些过程的实现中估计脉冲的到达时间和振幅。该方法表明，可以重建不同脉冲振幅和等待时间分布的时间序列。尽管在正定振幅上有一定约束，但通过翻转时间序列的符号，也可以重建负振幅。该方法在适度数量的加性噪声下表现良好，包括白噪声和具有与过程本身相同相关函数的有色噪声。从功率谱中估计脉冲形状是准确的，除非等待时间分布过于宽广。尽管该方法假设脉冲持续时间恒定，但在狭窄分布的脉冲持续时间下表现良好。重建的最重要限制是信息丢失，这将方法限制为间歇过程。对于采样时间与脉冲之间的平均等待时间之比必须约为1/20或更小才能获得良好的采样信号。最后，给定系统强迫，可以恢复平均脉冲函数。该恢复仅受过程间歇性的轻微限制。
作者：Sajidah Ahmed, Odd Erik Garcia and Audun Theodorsen
论文ID：1811.11033
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2023-05-09