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针对LMS—HB自适应时间延迟估计方法在分数低阶α稳定分布噪声环境下的退化现象，依据分数低阶统计量理论，提出了基于分散系数最小化......
传统广义互相关时延估计技术是直接基于测量数据,其精度受环境噪声及异常值波动影响显著下降。针对上述问题,提出了一种新的时延估......
本文提出了一种ＨＢ加权的自适应时间延迟估计方法。这种方法不依赖于输入信号和噪声的先验知识，具有较高的估计精度和收敛速度，适用于低......
为提高变步长最小均方（LMS）自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能，提出改进的变步长LMS自适应算法。该算法对MVSS-LMS算法进行误......
HB（Hassab-Boucher）加权广义互相关（generalized cross correlation based on HB weighted function,GCC-HB）是常用的时延估计方法,在......
为了提高低信噪比情况下的自适应时延估计精度和收敛速度,提出了一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法.给出了频域自适应时延......
<正>The traditional HB-weighted time-delay estimation (TDE) method degenerates under the impulsive noise environment.Two......
