分数低阶统计量相关论文
实际中激光测距回波信号常常含有脉冲性噪声，且具有较低的信噪比，这使得传统的激光测距算法性能衰退，甚至无法使用。提出了一种稳健性......
谐波频率估计为信息科学在信号处理领域的一个重要组成部分。本文归纳了谐波频率估计的分析方法,指出了谐波频率估计的国内外研究......
诱发电位(EP)中包含了丰富的有关神经系统传导通路上各个部位的信息，特别是潜伏期及其变化(延迟)表示了神经系统的传导及延迟，从而反......
诱发电位(Evoked Potential,EP)是中枢神经系统(CNS)在感受外在或内在刺激时产生的生物电信号。EP信号潜伏期及其变化表示了神经系......
非高斯信号处理是近年来迅速发展起来的一个信号处理的新领域。作为满足广义中心极限定理的唯一一类分布,α稳定分布自1993年开始......
随着信号处理技术的发展,近年来非高斯分布已经受到越来越多的关注。在以往的信号处理和许多实际工程应用问题中,人们常常采用比较......
波达方向(DOA)估计是一种定位信源的技术,在多个领域中起着重要的作用。传统的DOA估计算法都是假定信源处于远场的情况下,即阵元接......
码分多址是第三代和第四代通信系统的关键技术之一,但当用户数量增多或者信号功率变大时,多址干扰(MAI)严重降低了系统性能,限制系......
冲击噪声环境下的测向算法大多基于分数低阶统计量,其不仅计算复杂度较高,而且对强冲击噪声的适应性也较差.通过对冲击噪声的分布......
机械设备安全运行事关企业安全生产和成本节约,而故障诊断技术是确保机械设备安全运行的关键。轴承是机械工业领域中最广泛应用的......
针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声......
诱发电位潜伏期变化的自适应检测对于诊断神经系统的损伤和病变具有重要的意义.本文介绍了近年来在低阶稳定分布噪声下,利用分数低......
针对传统的信号处理中采用基于高斯分布与二阶统计量的方法会受到对信号噪声模型假设的限制,提出了非高斯分数低阶噪声理论与通信......
研究了MIM0雷达在对称a稳定分布(SαS,symmetrica-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对......
针对分数极点系统中存在的独立SαSG噪声,提出一种分数极点系统中稳定分布噪声的逆滤波方法,并分析了算法的长记忆、最小相位、收......
传统水下目标噪声信号调制谱分析方法是建立在具有二阶统计量的高斯噪声环境下实现的,而多数情况下舰船辐射噪声和海洋环境噪声等......
在非高斯相关杂波背景下,基于归一化匹配滤波检测方法的性能随着非高斯特性增强而下降.为消除非高斯性的影响,提出一种基于分数低......
a稳定分布模型是一种包含高斯分布，但具有更广泛适用性的随机分布模型，文中在简要介绍a稳定分布及分数低阶统计量的概念和特性的基础......
为了在进行病变组织检查时,能检测出微小的病变硬化组织,在介绍α稳定分布和与之对应的分数低阶统计量(FLOS)(即分数低阶矩,FLOM)......
α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同，α稳定分布没有统一闭式的......
针对实际盲多用户检测系统中存在的大量噪声呈现非高斯性,而这种非高斯性使基于高斯噪声假定下的恒模盲多用户检测算法的性能显著......
稳定分布可更好地描述实际中所遇到的具有显著脉冲特性的随机噪声。为了更好地抑制信号背景中的非高斯噪声，本文提出了基于分数低阶......
针对传统匹配滤波方法对非高斯相关杂波下多输入多输出雷达信号分离性能下降的问题,本文基于线性约束最小功率波束形成器原理,给出......
针对基于分数低阶统计量波达方向估计方法的局限性,受相关熵概念的启发,本文提出广义类相关熵（GCAS）的概念和相应的波达方向估计新方......
在非高斯相关杂波背景下，基于MTD（Moving Target Detection）的雷达目标检测性能严重下降。针对该问题，根据Alpha稳定分布杂波模型、分......
多用户检测算法是抑制CDMA系统中多址干扰的重要手段,但广泛存在的非高斯信道噪声会降低以往的基于高斯噪声模型假设的算法性能.本......
DLMP算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声环境下均具有良好韧性的EP信号潜伏期变化检测算法.本文基于分数低阶统计量的原理,......
依据分数低阶统计量理论和舰船辐射噪声信号特性,建立了水声信号新的噪声模型,回顾了常规LMS滤波方法,并分析在非高斯噪声下性能退......
针对卫星通信信号均衡中常数模算法在α稳定分布噪声中性能退化,及均衡多模信号时收敛速度较慢、稳态误差大等问题,提出了一种改进......
大量的理论与实验检验表明，多数情况下舰船辐射噪声和海洋环境噪声等水声信号通常具有脉冲特性，服从稳定分布，二阶统计量不再稳定收敛......
传统方法常对阵列信号处理所研究的噪声采用高斯分布的模型进行描述，但当噪声存在显著的尖峰时，往往不能得到满意的结果。利用稳定分......
通信系统经常工作在理稳定分布脉冲噪声环境下。提出了一种基于自适应滤波算法对脉冲噪声下MPSK信号的解调方法。高斯噪声是α稳定......
针对现实环境中经常出现的强脉冲、非高斯噪声，以α稳定分布作为噪声模型，研究了被动系统中的多源时延估计问题．同时考虑到α稳定分布......
提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时间延迟估计新方法——随机共振共变时间延迟估计（SRCTDE）算法,用于在低混合......
根据冲击噪声的幅值特点和快拍数数量,通过对阵列接收数据进行去冲击预处理后进行数据重构,提出一种冲击噪声背景下独立信号与相干......
α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数，其二阶......
针对稳定分布环境下非平稳过程分析方法时频滑动平均（TFMA）模型算法的退化，引入分数低阶统计量共变，提出了一种改进的分数低阶时频时频......
针对振动传感器在采集故障信号时,在α稳定分布脉冲噪声的干扰下,使得传统机械故障信号时频盲源分离算法性能退化的问题,提出了一......
针对复杂多变的海杂波常伴随待测信号混入雷达系统而严重干扰目标信号的波达角度估计的问题,提出一种新的基于电磁矢量阵列的四元......
针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数（variable step-size normalize......
诱发电位对于诊断神经系统损伤和病变具有重要的意义。传统的EP信号提取与分离方法中,通常认为EP信号中混入的EEG等噪声是高斯分布......
本文基于分数低阶统计量原理提出了口稳定分布下的自适应数据块LMP和LMAD滤波算法。新算法利用更多的输入信号和误差信号的信息，更......
利用图像退化与信号码间干扰产生之间的相似性,将盲均衡算法应用于医学CT（computer tomography）图像的盲恢复中。提出一种基于降维处......
针对往复压缩机信号具有典型的非高斯脉冲特性，提出了一种基于α稳定分布模型的往复压缩机故障诊断方法。通过该方法估计了往复压缩......
α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其它统计模型不同，α稳定分布没有统一闭式的......
针对传统局部最优检测器在显著非高斯杂波背景下导致检测性能下降的问题,该文提出一种分数低阶局部最优雷达目标检测方法。首先对......
α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。与其他统计模型不同,α-稳定分布没有统一闭式......
在简要介绍稳定分布统计特性的基础上,介绍了常用的信号非线性变换方法,建立不同于传统二阶过程的对数阶过程及其几何功率、几何相......
