检测以特定频率生成的数据模式

Question

假设我有几个信号发生器，每个信号发生器都有一个特定的频率。例如，生成器A每3秒生成数字+3，生成器B每5秒生成数字+4，依此类推。

我不知道有多少个信号发生器，也不知道它们的频率或生成的数量。但是我有一系列的时间戳和所有这些生成器产生的数字。当然，时间戳可能会有一点偏差，例如，我可能看到生成器A在0.5、3.51、6.49等位置生成+3。信号也可能是off --我可能看到+2.99、+3.01。我们可以假设他们不会有太大的偏差。并非流中的所有数字都是由固定频率的信号生成器生成的。

有没有什么现有的算法可以用来找出流背后的生成器？我不希望找到所有的生成器，但我希望有尽可能多的生成器。

谢谢!

Answer 1

阶乘隐马尔可夫模型可能适用于这项任务(http://www.ee.columbia.edu/~sfchang/course/spr/papers/factorial-HMM-97.pdf)。还有无限阶乘隐马尔可夫模型(http://eprints.pascal-network.org/archive/00004287/01/nips08.pdf)，它可能能够自适应地检测系统中生成器的数量。不幸的是，我不知道这些模型的任何可用实现。

你也可以在你的数据的固定长度窗口上尝试独立成分分析(谷歌搜索应该会找到许多实现)。