针对传感器采集数据的局部增量式的概率密度估计方法

摘要

一种针对传感器采集数据的局部增量式的概率密度估计方法，也是一种在线式的方法，每次迭代只需要传感器采集来的单个数据样本，最终得到一个高斯混合模型。当传感器采集来的新数据到来时，根据其与当前模型的关系来确定是否要增加高斯成分，如果不增加则局部地对当前模型进行参数更新。这种增量和局部学习结合的方式使得算法能够检测出传感器采集来的数据流中概率密度分布的变化，而且对局部复杂的密度分布更为敏感，最终得到准确的概率密度估计。最后，使用一种去噪方式使得方法稳定性和抗干扰性能更强。