α稳定分布
α稳定分布的相关文献在2000年到2022年内共计239篇,主要集中在无线电电子学、电信技术、自动化技术、计算机技术、基础医学
等领域,其中期刊论文185篇、会议论文9篇、专利文献242233篇;相关期刊80种,包括大连理工大学学报、系统工程与电子技术、中国生物医学工程学报等;
相关会议7种,包括第三届全国信息安全等级保护技术大会、全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会、2008年中国过程系统工程年会(PSE2008)等;α稳定分布的相关文献由330位作者贡献,包括邱天爽、查代奉、刘明骞等。
α稳定分布—发文量
专利文献>
论文:242233篇
占比:99.92%
总计:242427篇
α稳定分布
-研究学者
- 邱天爽
- 查代奉
- 刘明骞
- 李兵兵
- 赵知劲
- 张俊林
- 林政剑
- 刘文红
- 尚俊娜
- 孙永梅
- 张安清
- 王首勇
- 王彬
- 马金全
- 龙俊波
- 唐洪
- 孙丹华
- 汪洋
- 汪海滨
- 郭莹
- 任晓楠
- 吴微
- 岳强
- 朱晓波
- 李卫升
- 沈锋
- 郑晓华
- 黄焱
- 丁学君
- 付柏成
- 单志明
- 周亚丽
- 姜玉林
- 孙亮
- 岳碧波
- 张奇志
- 张秀梅
- 彭真明
- 徐春云
- 李丽
- 李旭涛
- 李森
- 査代奉
- 江金龙
- 熊兴中
- 王宏禹
- 石一鸣
- 童莉
- 胡婷婷
- 葛临东
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王彪;
李涵琼;
高世杰;
张明亮;
徐晨
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摘要:
在α稳定分布脉冲噪声背景下,为解决固定步长最小平均p范数(LMP)不能同时满足快收敛速度和低稳态误差的问题,该文提出一种对脉冲噪声具有鲁棒性的变步长最小平均p范数(VSS-LMP)自适应滤波算法。该算法利用改进的变形高斯函数来调节步长,采用移动平均法构造变步长函数,克服了定步长算法稳态误差高及抗噪性能差的问题。VSS-LMP算法在系统受到脉冲噪声干扰时,能维持步长稳定;当系统逐渐稳定时,能产生小步长以降低稳态误差。系统辨识仿真结果表明,在α稳定分布脉冲噪声下,VSS-LMP算法与固定步长和已有变步长算法相比,具有更快的收敛速度和更强的系统跟踪能力。
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陈梦;
行鸿彦;
王海峰
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摘要:
针对脉冲噪声环境下进行多径时延估计时,传统基于二阶统计量的算法性能退化,基于分数低阶统计量理论的算法对脉冲噪声先验知识依赖性过高的问题,提出基于Sigmoid变换和相关熵的韧性多径时延估计算法(SCWR)。该算法首先采用Sigmoid变换对多径传播的接收信号进行非线性预处理;再运用相关熵理论中的最大相关熵准则,结合参数估计理论中解决最小二乘优化问题的松弛搜索思想对多径时延参量进行估计。仿真结果表明,该算法估计性能要优于经典WRELAX(WR)算法和P-WR参考算法,并且较基于分数低阶统计量理论的P-WR算法,该算法中参数的选取对脉冲噪声先验知识的依赖性有所降低。
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刘刚;
蒋宇中;
黄智;
牛政;
邹文良
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摘要:
为有效分析大气噪声等冲击性噪声对水下超低频通信的影响和改进对数自适应算法的有效性,搭建turbo码(MSK)传输系统,利用传输系统中的误比特率曲线性能作为评价指标,这种评价方法与传统算法收敛性曲线相比,更能真实客观地反映通信质量。但需要指出,在特定信噪比条件下研究雷电等冲击性噪声时,会出现加噪声后通信质量变好的情况,这与实际情况不符,因此需要在对雷电的噪声模型进行分析讨论后,对合适模型的噪声功率进行合理的理想化处理。经实验验证,若保持误比特率10-4不变,加入雷电噪声后需要额外4.5 dB左右的功率,运用对数自适应算法处理后可以节约这些功率。
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李森;
王基福;
林彬
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摘要:
为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法.仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息.
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赵知劲;
陈思佳
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摘要:
为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法.该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题.α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用.
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谭靖骞;
曹宇;
黄海宁;
郭慧
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摘要:
北极海域海洋环境噪声的特殊性在于具有偶发的尖脉冲声,为分析其特性与规律,首先建模仿真分析不同脉冲噪声下高斯分布与 α 稳定分布的拟合效果,验证后者的鲁棒性.再从实测北极海域噪声中选取3种典型环境噪声为样本,通过对其非高斯性判定及不同分布模型对比,验证 α 稳定分布在北极海域环境噪声统计特性建模中的有效性,同时研究不同深度、不同频段对模型参数的影响,最后通过各月参数的统计结果与海冰密集度分析冰下噪声成因.由于通道数量有限,没有给出所有深度的变化规律.结果 表明,北极海域冰下环境噪声具有明显脉冲成分和非高斯性,利用 α 稳定分布能更好地描述其统计特性;100 Hz可作为冰下环境噪声脉冲性干扰源的划分界限;结冰期环境噪声具有强烈的非高斯性,而冰封期则高斯性较强.
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韩长材;
欧阳晓平;
段宝军;
马继明;
宋顾周;
姚志明;
宋岩;
严维鹏
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摘要:
为消除基于CCD相机的γ射线照相系统中,CCD相机瞬态响应对图像本底噪声、图像定量分析及图像复原产生的影响,利用概率统计方法建立了辐射噪声统计分布模型.首先,引入高斯分布描述CCD相机噪声统计分布;其次,通过分析辐射噪声正脉冲特性和厚拖尾特性,引入α稳定分布描述辐射噪声统计分布;最后,通过Lucy-Richardson图像复原方法和最大似然估计法,对不同积分时间下的辐射噪声统计分布进行了分析.结果 表明,在γ射线注量较低时,利用α稳定分布表征辐射噪声分布是可行的.
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许勤;
查代奉
- 《全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会》
| 2009年
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摘要:
在振动测量中,为研究信号频域特性,所以将时域信号变换为频域信号.基于高斯模型信号处理方法能够准确分析高斯噪声,但对于α稳定分布噪声则出现性能退化.rn 研究α稳定分布信号的特性,提出采用中值滤波结合工程算法的方法进行信号处理.通过振动采集系统得到振动信号,利用α稳定分布模型进行噪声描述,分别采用高斯模型分析方法和中值滤波结合工程算法对采样信号进行时频变换,系列图谱对比结果表明,在不同冲击性α稳定分布噪声环境下,采用高斯模型分析结果出现退化,而采用中值滤波变换结合工程算法具有较强的韧性,变换得到了频域信号,结果清晰表征振动信号的频率细节,适合信号频率特性研究,并具有更广泛的意义.
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唐洪;
邱天爽;
张旭秀
- 《第十一届全国信号处理学术年会》
| 2003年
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摘要:
本文研究α稳定分布噪声中谐波恢复的问题.文中首先引入α稳定分布作为模拟脉冲性噪声的模型,然后采用非线性变换方法使噪声得到抑制,并证明了变换后的含噪观测值具有二阶统计量.对变换后的矢量空间进行预白化处理后结合噪声子空间的MUSIC方法恢复谐波信号参数.本文使用了两种非线性变换方法,分析了它们的变换性能、讨论了变换参数对谐波恢复效果的影响以及两种非线性变换间的关系,分别给出了仿真结果.最后得出非线性变换Sigmoid函数在α稳定分布噪声中恢复谐波信号具有较强的韧性.
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孙永梅;
邱天爽
- 《第十一届全国信号处理学术年会》
| 2003年
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摘要:
针对诱发电位潜伏期变化检测中信号噪声的非平稳特性,本文提出了一种新的参数估计方法,实现了诱发电位中α稳定分布噪声的动态参数估计.计算机仿真结果表明,这种方法可以有效地跟踪信号噪声特性的变化,且进一步完善了EP潜伏期变化的动态检测方法.
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查代奉;
廖英杰;
卢国庆;
邱天爽
- 《第一届中国高校通信类院系学术研讨会》
| 2007年
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摘要:
α稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声.与其他统计模型不同,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。本文先简要介绍稳定分布的特征函数及其玻耳测度表示,再提出了玻耳测度的估计方法,并利用玻耳测度的峰值确定混合矩阵的基矢量,从而可以确定各个独立分量,并能实现信号盲分离.计算机模拟和分析表明,这种算法是一种在高斯和分数低阶α稳定分布噪声条件下具有良好韧性的独立分量分析与盲信源分离方法。
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郭万红;
李鹏;
陈国龙
- 《第三届全国信息安全等级保护技术大会》
| 2014年
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摘要:
基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.
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郭万红;
李鹏;
陈国龙
- 《第三届全国信息安全等级保护技术大会》
| 2014年
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摘要:
基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.
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郭万红;
李鹏;
陈国龙
- 《第三届全国信息安全等级保护技术大会》
| 2014年
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摘要:
基站缓冲区短时网络流量的准确预测关系到整个网络的拥堵控制全局.短时流量具有自相关特征弱、特征提取困难的特点,采用传统的BP神经网络预测算法和小波分析预测算法都难以有效对基站缓冲区的短时网络流量实现准确预测.提出一种基于小波系数α-稳定分布融合处理的基站缓冲区短时网络流量预测算法,进行基站缓冲区短时网络流量模型分析与系统构建,分析短时网络流量序列的α-稳定分布数学特征,对统计概率分布曲线进行状态空间拟合,进行特征分流控制,实现基站缓冲区短时网络流量的准确预测.实验结果表明,与传统FARIMA模型相比,采用该算法进行基站缓冲区的短时流量预测,预测精度较大、误差减小,能够有效跟踪流量序列的真实状态的动态变换,实现了高精度预测.在提前预判和处理可能出现的网络拥塞和安全控制方面具有很好的应用价值.