文档介绍：摘要高斯分布模型在传统的信号处理中占据主导地位,但实际应用中经常会遇到大量具有显著尖峰脉冲特性的信号或噪声,其统计特性服从非高斯�疚榷ǚ植肌�【稳定分布是一种广义的高斯分布,在描述现实中的许多高斯和非高斯信号以及噪声方面具有明显的优势,基于�疚榷ǚ植技俣ㄋ�杓频男藕糯�硭惴ǘ孕藕旁肷�匦圆蝗范ㄐ跃哂辛己玫�韧性。对�稳定分布信号理论的研究将有助于信号处理理论从二阶和高阶统计量理论向分数低阶统计量理论的发展,从而形成一个完整的理论体系。本文主要针对�疚榷ǚ植�讨论了�榷ǚ植嫉娜�侄ㄒ宸绞剑��隽怂母鎏卣鞑问��【稳定分布的影响。研究出�榷ǚ植即嬖谟邢薜姆质�徒拙兀��曳稚⑾凳�臀蟛畹�【范数以及�拙氐淖钚』�是等价的,为本文研究奠定了理论基础。阐明了�榷ǚ植嫉牟煌�问�低�曜疾问�抵�间的转换关系,讨论了如何正确地产生服从标准参数系中任意Ⅸ稳定分布的随机变量,仿参数估计是基于仪稳定分布进行脉冲信号噪声建模和算法设计的关键,针对最大似然等经典方法在估计�疚榷ǚ植疾问�贝嬖诮洗竽讯龋��质�徒拙胤ㄓ治薹ü兰莆恢�参数等问题,提出了一种基于�����—�����—�算法的�榷ǚ植疾问�兰品椒ā�该方法基于贝叶斯定理建立�稳定参数估计的推理模型,在贝叶斯框架下将参数估计问题转化为概率计算问题,然后通过选择合理的建议分布利用�狧抽样算法动态构建���链,从而实现了同时估计全部�稳定分布参数,仿真实验结果验证了该方法的针对标准�狧算法存在建议分布难以选择,有可能导致参数估计方法不收敛的问迟拒绝���������珼�算法构造多个转移核,通过对建议分布进行局部自适应调整来提高参数估计效率;二是利用自适应����������全局自适应抽样,并根据���链的累积信息改变建议分布延展度和空间方向;最后根据这两种方法优势互补的特点,进一步提出了基于延迟拒绝白适应��������������,���惴ǖ�【稳定分布参数估计方法。仿真结果表明新方法不仅参数估计精度较高,而且具有更好的鲁棒性和灵活性。分析了经典时域自适应滤波原理,根据梯度向量对均方权值偏差变化的跟踪性,提出了一种基于梯度向量范数的变步长归一化最小平均�妒������参数估计及其环境下的自适应滤波算法展开研究。论文的主要工作如下:了�疚榷ǚ植嫉男灾始捌溆τ帽尘埃�芯苛朔质�徒淄臣屏亢蚎稳定分布的线性理论,得真结果证实了其时域脉冲特性和概率密度函数的重尾特性。有效性和准确性。题,通过引入自适应抽样策略提出了�指慕�膗稳定分布参数估计方法。一是根据延�����,��惴ń����������猲��琋��算法;通过充分利用当前时刻及以前更多的输入信号和误差信息,基于块滤波的思想提出了自适应数据块��算法和数据重用��算法,从而有效提高�������
猯�础���了算法的收敛一¨�厶匕��U攵允导手新瞬ㄆ鹘资�粗;蚩杀涞奈侍猓�ü�匦露ㄒ灞浣资��法的阶数代价函数,提出了一种适用于�疚榷ǚ植蓟肪车姆质�资�浣资�钚∑骄鵓范�畁��現���惴ǎ煌ü�云涫樟残越�蟹治觯��进一步提出了变迭代参数���惴ǎ�梅椒ɡ�梦蟛钚藕趴刂频��问��佣�岣�了阶数收敛速度,仿真实验结果验证了算法的有效性。在强相关输入作用下,时域自适应滤波算法的收敛性能会显著退化,为此根据变换域滤波的思想和分数低阶统计量原理,提出了一种变换域最小平均�妒�������猲��琓���惴ā8盟惴ㄍü�允淙胄藕沤�姓��酉�浠缓凸�率归一化实现解相关,然后利用变换域信号进行自适应滤波,能够有效改善白适应��算法在相关输入下的收敛性能。仿真研究了不同正交变换的解相关能力,然后从滤波的角度和几何学原理对变换域算法能够提升滤波性能的原因进行直观解释,最后通过仿真对变换域��惴ǖ男阅芙�辛搜橹ぁ�关键词:�稳定分布;分数低阶统计量;参数估计;马尔可夫链蒙特卡罗;白适应滤波;数��������变换域哈尔滨工程大学博士学位论文���
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瑆��哈尔滨工程大学博士学位论文�狧���������������猲�������������,�������