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一类非高斯噪声干扰信号的广义TLS-ESPRIT谱估计算法
1
作者
徐大纹
吴涛
许瑾
《数据采集与处理》
EI
CSCD
2000年第2期148-152,共5页
提出了一类比较普遍存在的非高斯噪声——过滤白噪声的定义 ,并且讨论了这类噪声的性质。在此基础上 ,本文拓宽了对信号噪声的要求 ,对传统的 TL S- ESPRIT谱估计算法进行了一定的改进 ,推导出了在这类噪声加性干扰下信号的广义 TL S- E...
提出了一类比较普遍存在的非高斯噪声——过滤白噪声的定义 ,并且讨论了这类噪声的性质。在此基础上 ,本文拓宽了对信号噪声的要求 ,对传统的 TL S- ESPRIT谱估计算法进行了一定的改进 ,推导出了在这类噪声加性干扰下信号的广义 TL S- ESPRIT谱估计方法。通过特征分解技术 ,获得并证明了一种有实际应用价值的算法。这种算法具有高分辨、运算量低、短数据和宽频带等特点。该算法对噪声的假设更加一般化 ,具有比其他方法更强的实用性。通过一个实际的例子 ,验证了该方法的良好性能 ,说明了该方法的正确性和实用性。
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关键词
信号
处理
谱估计
特征分解
非高斯噪声干扰信号
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职称材料
题名
一类非高斯噪声干扰信号的广义TLS-ESPRIT谱估计算法
1
作者
徐大纹
吴涛
许瑾
机构
西北建筑工程学院计算中心
西安交通大学系统工程研究所
西北建筑工程学院科研处
出处
《数据采集与处理》
EI
CSCD
2000年第2期148-152,共5页
文摘
提出了一类比较普遍存在的非高斯噪声——过滤白噪声的定义 ,并且讨论了这类噪声的性质。在此基础上 ,本文拓宽了对信号噪声的要求 ,对传统的 TL S- ESPRIT谱估计算法进行了一定的改进 ,推导出了在这类噪声加性干扰下信号的广义 TL S- ESPRIT谱估计方法。通过特征分解技术 ,获得并证明了一种有实际应用价值的算法。这种算法具有高分辨、运算量低、短数据和宽频带等特点。该算法对噪声的假设更加一般化 ,具有比其他方法更强的实用性。通过一个实际的例子 ,验证了该方法的良好性能 ,说明了该方法的正确性和实用性。
关键词
信号
处理
谱估计
特征分解
非高斯噪声干扰信号
Keywords
signal processing
filtering white noise
spectrum estimation
eigendecomposition
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类非高斯噪声干扰信号的广义TLS-ESPRIT谱估计算法
徐大纹
吴涛
许瑾
《数据采集与处理》
EI
CSCD
2000
0
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