重尾噪声相关论文
非线性系统辨识一直是过程控制领域中的热点问题。而模块化模型作为非线性模型的一种,便于操作,能够有效拟合实际生产系统,因此常......
近年来,由于智能优化算法具有较强的搜索能力而得到了广泛的应用,现已成为了研究的热点问题。本文将智能优化算法应用于受重尾噪声......
由于传统GPS导航系统无法实现无人机室内定位,新型的室内定位技术成为无人机领域热门的研究方向。惯性测量单元(Inertial Measurem......
对于模块化Hammerstein模型,往往是在高斯噪声假设下使用最小二乘法等方法来进行辨识研究,对于工程中存在大规模离群点等复杂干扰......
研究了在重尾噪声影响下多输入多输出(MIMO)Hammerstein系统的辨识问题.考虑到传统辨识方法在重尾噪声干扰下可能会失效,结合RBF神......
为实现正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的时域同步,本文利用ZC（Zadoff-Chu）序列提出了类奈曼-皮......
针对高斯混合模型(GMM)不能有效处理重尾噪声下图像拖尾情况,提出了基于拉普拉斯(Laplacian)分布的有限混合模型图像分割方法。与......
在众多的工程实践中,由于离群点或脉冲干扰的存在,系统所受到的随机噪声干扰往往呈现出重尾分布,即重尾噪声。研究表明,传统的基于......
在非线性多目标跟踪问题中,高斯混合粒子概率假设密度(GMP-PHD)滤波器在重尾的过程噪声和量测噪声的影响下会导致滤波性能的下降。......
针对实际人脸图像中含有重尾噪声的问题,提出一种基于混合Kotz-型分布的多分类人脸识别方法。利用Kotz-型分布与广义逆Γ分布混合......
传统图像分割方法在分割被重尾噪声污染的图像时的分割效果不理想。针对该问题,提出一种基于Student-t分布的图像分割方法。该方法......
本文在详细分析了布谷鸟算法(CS)的特点之后,根据相关应用背景,对布谷鸟算法(CS)进行了一系列改进。仿真实验证实了改进布谷鸟算法......
