【摘 要】
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实际系统中存在大量的具有脉冲性质的非高斯噪声,该文介绍利用实数维低阶矩理论,根据最小离差准则设计自适应滤波器,去除一类服从稳定分布的噪声,并给出了基于LMAD算法的自适
【机 构】
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北京科技大学智能、语言和计算机科学研究所;北京航天航空大学203教研室
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实际系统中存在大量的具有脉冲性质的非高斯噪声,该文介绍利用实数维低阶矩理论,根据最小离差准则设计自适应滤波器,去除一类服从稳定分布的噪声,并给出了基于LMAD算法的自适应滤波器.实验表明,这种滤波器去除SaS分布噪声的性能比基于LMS算法的滤波器优越.“,”There exist many impulsive noises modeled as Symmetric a-Stable(SaS) Distribution in practical systems. The Fractional Lower ORder Moments is applied to ptocess signal modeled as non-Gaussian Stable Distribution. An adaptive filter based on minimum dispersion is introduced in this paper. We find that, when removing noises modeled as S a S from the speech signals , the adaptive filter based on Least Mean Absolute Deviation (LMAD) algorithm is more effective than the filter based on Least Mean Square (LMS) algorithm.
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