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窄带超低频噪声幅度概率分布模式辨识
作者：张曙霞蒋宇中
发表期刊：舰船电子工程 2009年7期
关键词：非高斯噪声ClassBnoise
摘要：通过实测数据,研究窄带超低频信道电磁噪声幅度概率分布模式,验证超低频信道噪声幅度服从Middleton的Class B模型.在估计Class B幅度概率分布参数值的基础上,根据概率分布图和Q-Q图结果综合分析做出结论,即采用Class B幅度概率模型,可以很好地描述超低频信道大气噪声数据的幅度统计特性.
非高斯噪声激励下FitzHugh-Nagumo神经元系统的随机共振北大核心CSCDCSTPCD
作者：张静静靳艳飞
发表期刊：物理学报 2012年13期
关键词：非高斯噪声FHN神经元系统随机共振
摘要：研究了乘性非高斯噪声和加性高斯白噪声共同激励下FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元系统的随机共振问题.利用路径积分法和两态模型理论,推导出系统信噪比的表达式.研究结果表明：系统参数在不同的取值条件下,FHN神经元模型出现了随机共振和双重随机共振现象.此外,非高斯参数q在不同的取值条件下,乘性噪声强度和加性噪声强度对信噪比的影响是不同的.非高斯噪声的加入有利于增强FHN神经元系统的信号响应.
非高斯噪声激励下FHN神经元系统的定态概率密度与平均首次穿越时间北大核心CSCDCSTPCD
作者：赵燕徐伟邹少存
发表期刊：物理学报 2009年3期
关键词：FHN神经元系统非高斯噪声定态概率密度平均首次穿越时间
摘要：研究了非高斯噪声激励下的FHN神经元系统,应用路径积分法和统一色噪声近似得到系统的定态概率密度函数和平均首次穿越时间表达式.发现了加性噪声强度Q能够诱导非平衡相变的产生,乘性噪声强度D、偏离参数p及关联时间τ0均不能诱导非平衡相变发生;非高斯噪声的存在缩短了细胞神经元系统静息态和激发态之间的转化时间,有利于神经元信息的传递.
静态随机共振的非高斯噪声中瞬态信号小波域Power-Law检测北大核心CSCDCSTPCD
作者：董华玉玄兆林邓大新
发表期刊：噪声与振动控制 2008年2期
关键词：振动与波随机共振瞬态信号非高斯噪声Power-Law检测
摘要：研究非高斯噪声中微弱瞬态信号的检测.利用静态随机共振方法对微弱信号进行处理,使瞬态信号的信噪比得到增强.在小波域建立了新的Power-Law检测器.通过仿真实验对比发现,在相同的信噪比和虚警概率下,采用提出的方法可以得到更高的检测概率.
非高斯噪声驱动的双奇异随机系统的熵流与熵产生北大核心CSCDCSTPCD
作者：郭培荣徐伟刘迪
发表期刊：物理学报 2009年8期
关键词：信息熵熵流与熵产生非高斯噪声双奇异随机系统
摘要：研究了一类受非高斯噪声驱动的双奇异随机系统,应用路径积分法和变换的方法得到了该系统对应的Fokker-Plank方程,并结合Shannon信息熵的定义给出了此类系统的熵流与熵产生随时间演化的表达式,分析了非平衡约束下所引入的系统耗散参数、奇异性强度参数、噪声相关时间和噪声偏离参数对熵流与熵产生的影响.
非高斯噪声环境下的智能粒子滤波多用户检测方法
作者：彭涛李一兵高振国
发表期刊：应用科技 2011年9期
关键词：粒子滤波多用户检测群智能算法粒子群优化非高斯噪声
摘要：粒子滤波适用于任何非线性非高斯系统的状态估计问题,具有应用灵活、适用范围广等优点.建议分布的选择恰当与否直接决定着粒子滤波的估计精度和估计效率.针对这一难点提出了采用粒子群优化算法来确定粒子的建议分布.粒子群优化算法作为新的群智能算法同样适应于各类非线性非高斯系统,采用该算法确定粒子滤波的建议分布保证了粒子滤波广泛的适应性,同时提高了估计精度.最后在Alpha稳定分布噪声环境下对CDMA系统多用户检测进行了仿真,结果表明,采用智能算法…查看全部>>
基于小波包变换的Robust-M检测器CSCDCSTPCD
作者：向前林春生龚沈光
发表期刊：数据采集与处理 2003年3期
关键词：检测器鲁棒非高斯噪声小波包变换
摘要：利用小波包分析将信号变换到其小波包系数域上,通过研究平稳随机噪声在各子空间上小波包系数的统计特性,结合Robust检测理论的相关结论,对非高斯噪声下的信号检测问题建立了统一的框架,并提出了一种新的检测算法.仿真实验表明,此算法不仅具有良好的鲁棒性和广泛的适用性,而且能够更为充分地利用噪声统计分布信息,从而有效地提高检测效率.
基于小波系数统计的非高斯噪声背景下语音流检测北大核心CSTPCD
作者：张汝波林佳仕李雪耀申丽然
发表期刊：哈尔滨工程大学学报 2004年4期
关键词：语音流检测非高斯噪声小波变换
摘要：在实际生活中,非高斯噪声很普遍,对信号的影响也很大,是语音信号处理中的难题.大部分强噪声信号都是非高斯的,在强噪声背景下,由于语音信号受到较大的干扰,甚至被噪声淹没,传统的基于短时的能量、过零率、相关以及平均幅度差等检测算法效果都不理想.根据小波变换的特性和语音时域信号的分布特征,提出了一种非高斯噪声背景下语音流检测算法.对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特征,提取它们的不同特征,从而进行了语音流检测.大量实验表明该…查看全部>>
用于微弱信号检测的随机共振系统设计北大核心CSCDCSTPCD
作者：叶青华黄海宁张春华
发表期刊：电子学报 2009年1期
关键词：微弱信号检测随机共振非线性系统非高斯噪声
摘要：随机共振(SR)作为一种能够利用噪声来提高系统输出信噪比的工具,近来得到越来越多的关注和研究.一个很大的问题是如何设计一个简单高效的SR系统.针对常见的微弱信号检测问题,我们分析了二值量化器和二值量化器阵列,推导出最优二值量化检测器和渐近最优阵列SR检测器,给出渐近最优阵列SR检测器的设计准则.根据理论分析结果,给出了鲁棒阵列SR检测器及基于噪声样本集合的参数选择算法,能够在未知背景噪声情形中获得较好的检测性能.
基于自调整粒子滤波的组合导航方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：崔平远郑黎方裴福俊
发表期刊：计算机工程 2008年14期
关键词：组合导航系统粒子滤波自调整粒子滤波非高斯噪声
摘要：在非线性模型非高斯噪声条件下,标准粒子滤波在组合系统的观测精度较低时能取得较好的滤波效果,但在高观测精度情况下会导致滤波发散.该文针对这一问题,提出一种自调整粒子滤波方法,根据观测噪声的统计大小,自适应调整似然分布的形状,使之与先验分布重叠的区域更大,有效提高滤波稳定性.将自调整粒子滤波算法应用到组合导航系统中,并在非高斯噪声、观测信息由低观测精度跳变到高观测精度条件下进行了仿真研究,结果表明,该自调整粒子滤波算法在组合导航系统…查看全部>>

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