SVD在二维谱估计中的应用

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本文提出将某些一维近代谱估计技术应用于二维谱估计问题的一种新方法,其基本思想是在最小二乘意义下求自相关矩阵的最佳可分近似,从而将二维谱估计问题化为一维谱估计问题来解决。文中证明了在最小二乘意义下求矩阵的最佳可分近似等价于利用奇异值分解(SVD)求矩阵的可分表示。文末给出了一组计算机模拟实验结果。 In this paper, we propose a new method to apply some one-dimensional near-modern spectral estimation techniques to two-dimensional spectral estimation. The basic idea is to find the best separable approximation of the autocorrelation matrix in the least-square sense, The estimation problem is solved as a one-dimensional spectral estimation problem. The paper proves that the optimal separable approximation of the matrix in the least square sense is equivalent to the separable representation of the matrix by the singular value decomposition (SVD). At the end of this paper, a set of computer simulation results are given.
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