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应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型,对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统,提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器.它具有渐近最优性.一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性.
两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器
【摘 要】
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应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型,对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统,提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器.它具有渐
【机 构】
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黑龙江大学自动化系
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2003年4期
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