多模噪声相关论文
给出了一种比较通用的非高斯噪声模型——多模噪声,采用无惯性非线性变换器给出了多模噪声中信号的检测与估计方法,该方法对概率密......
把小波包变换和神经网络相结合,对含多模噪声信号进行消噪研究.首先对含噪信号序列进行小波包分解,得到不同尺度下的小波包分解系......
粒子滤波是一种解决非高斯滤波问题的有效方法,受到许多领域的研究人员的重视。在扩展卡尔曼滤波(EKF)的基础上,提出一种基于多层......
期刊
在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算......
把小波包变换和神经网络相结合,对含多模噪声信号进行消噪研究.首先对含噪信号序列进行小波包分解,得到不同尺度下的小波包分解系......
为了从一类非高斯噪声——多模噪声背景中有效提取目标信号,把高阶谱理论与小波包网络相融合,根据高斯分布的斜度为零,以及结合小......
本文以一类高斯型混合非高斯噪声双模噪声为背景噪声,详细分析了二进制数字调制系统的抗噪声性能。为研究更一般的情形,本文提出了......
按照概率密度函数形状,给出了一种比较通用的非高斯噪声模型——多模噪声。多模噪声总体上属于非高斯噪声,但兼容了高斯噪声。改进......
多数研究都是将噪声当作高斯噪声处理,但实际上在多模噪声(整体上属于非高斯噪声)背景下,信号受损严重。用传统的LMS自适应算法不......
期刊
为了改善小波神经网络(WNN)存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,将WNN和遗传算法(GA)相结合,提出一种基于遗传小波网络(GA—W......
多数研究都是将噪声当作高斯噪声处理,但实际上在多模噪声（整体上属于非高斯噪声）背景下,信号受损严重。用传统的LMS自适应算法不能......
基于多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声—多模噪声的统计特性进行研究.仿真表明,对多模噪声做小波包变换,......
给出了一种比较通用的非高斯噪声模型——多模噪声，采用无惯性非线性变换器给出了多模噪声中信号的检测与估计方法，该方法对概率密度......
在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算......
把小波包变换和神经网络相结合,对含多模噪声信号进行消噪研究.首先对含噪信号序列进行小波包分解,得到不同尺度下的小波包分解系......
为了从一类非高斯噪声——多模噪声背景中有效提取目标信号，把高阶谱理论与小波包网络相融合，根据高斯分布的斜度为零，以及结合小波包......
为了改善小波神经网络（WNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,将WNN和遗传算法（GA）相结合,提出一种基于遗传小波网络（GA—WNN）的......
粒子滤波是一种解决非高斯滤波问题的有效方法,受到许多领域的研究人员的重视。在扩展卡尔曼滤波（EKF）的基础上,提出一种基于多层感......
本文以一类高斯型混合非高斯噪声双模噪声为背景噪声,详细分析了二进制数字调制系统的抗噪声性能.为研究更一般的情形,本文提出了......
信号检测是信号处理的一个重要的研究方向,以前的信号检测方法多数是基于在高斯噪声背景下进行讨论,对非高斯噪声研究比较少。非高......
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