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本文基于多尺度卡尔曼滤波方法来估计淹没在加性高斯白噪声中的分形布朗运动.针对每一尺度,给出了相应的动态系统参数和运动模型方程以及更精确的估计算法.并与多尺度维纳滤波进行了对比,计算机仿真结果证明了其优越性.
基于小波变换的分形随机信号的卡尔曼滤波
【摘 要】
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本文基于多尺度卡尔曼滤波方法来估计淹没在加性高斯白噪声中的分形布朗运动.针对每一尺度,给出了相应的动态系统参数和运动模型方程以及更精确的估计算法.并与多尺度维纳滤
【机 构】
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四川大学数学学院,四川大学计算机学院,大阪电气通信大学情报工学部
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2001年9期
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