基于自适应滤波和因果分解的时间序列信号实时解耦方法

本发明公开了一种基于自适应滤波和因果分解的时间序列信号实时解耦方法,包括以下步骤：S1.对待分析的时间序列进行阶数选择，建立离散时间模型1；S2.基于自适应滤波方法对离散时间模型1进行辨识求解；S3.对自适应滤波过程中滤波产生的估计值进行分解及因果分析；S4.将离散时间模型1进一步改写为包含自回归信息和因果信息的两输入两输出系统结构，来建立模型2，并比较模型2中时间序列的自回归信息强度；S5.重复进行S3~S4步骤，实现系统的实时解耦，在误差允许范围内，得到稳定的模型2结构。本发明能够实时解耦包含因果特征的两输入两输出非线性确定性系统信号，并建立可以描述系统动态行为的模型。