AIC准则用于信源数估计

资 源 简 介

AIC准则用于信源数估计

详 情 说 明

AIC准则（Akaike Information Criterion）是一种基于信息论的模型选择准则，常用于信源数估计问题。其核心思想是在模型复杂度与拟合优度之间寻求平衡，避免过拟合或欠拟合。

在信源数估计中，AIC准则通过计算不同信源数假设下的惩罚对数似然值，选择使AIC值最小的模型作为最优解。具体步骤包括：

似然函数计算：针对不同信源数假设，计算模型对观测数据的对数似然值。 复杂度惩罚项：引入与模型参数数量正相关的惩罚项（如2倍参数数），抑制过度复杂的模型。 最小化AIC值：比较各候选模型的AIC值，最小值对应的信源数即为估计结果。

MATLAB实现通常涉及协方差矩阵特征值分析或参数化似然函数优化。例如，在阵列信号处理中，可结合特征值分解构造AIC判据函数，通过遍历可能的信源数范围确定最优解。

AIC的优点是无需主观阈值，但其对样本量敏感。改进版本（如AICc）适用于小样本场景。