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基于小波包變換的非高斯噪聲信號(hào)結(jié)構(gòu)分析

向前 林春生 龔沈光

向前, 林春生, 龔沈光. 基于小波包變換的非高斯噪聲信號(hào)結(jié)構(gòu)分析[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2004, 26(1): 60-64.
引用本文: 向前, 林春生, 龔沈光. 基于小波包變換的非高斯噪聲信號(hào)結(jié)構(gòu)分析[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2004, 26(1): 60-64.
Xiang Qian, Lin Chun-sheng, Gong Shen-guang. The Signal Structure Analysis of Non-Gaussian Noise Based on Wavelet Packet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(1): 60-64.
Citation: Xiang Qian, Lin Chun-sheng, Gong Shen-guang. The Signal Structure Analysis of Non-Gaussian Noise Based on Wavelet Packet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(1): 60-64.

基于小波包變換的非高斯噪聲信號(hào)結(jié)構(gòu)分析

The Signal Structure Analysis of Non-Gaussian Noise Based on Wavelet Packet Transform

  • 摘要: 該文利用小波包變換的時(shí)頻局部分析能力,研究了非高斯分布平穩(wěn)隨機(jī)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,揭示了 非高斯噪聲信號(hào)的信號(hào)結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,將經(jīng)典最優(yōu)檢測(cè)器的結(jié)論推廣到背景噪聲為非高斯分布的情況, 提出了一種基于小波包變換的非高斯噪聲下的信號(hào)檢測(cè)方法。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法是正確的。
  • Martin R D, Schwartz S C. Robust detection of a known signal in nearly Gaussian noise. IEEE Trans. on IT, 1971, IT-17(1): 50-56.[2]劉有恒.信號(hào)檢測(cè)與估計(jì).北京:人民郵電出版社,1989:57-70,507-511.[3]Hinich J, Wilson G R. Detection of non-Gaussian signals in non-Gaussian noise using the bispectrum. IEEE Trans. on IT, 1990, IT-38(7): 1126-1131.[4]秦前清,楊宗凱.實(shí)用小波分析.西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1994:54-64,87.[5]楊福生.小波變換的工程分析與應(yīng)用.北京:科學(xué)出版社,1999:1-40,178-181.[6]朱華,黃輝寧,李永慶,梅文博.隨機(jī)信號(hào)分析.北京:北京理工大學(xué)出版社,1990:282-286. [7]孫山澤.非參數(shù)統(tǒng)計(jì)講義.北京:北京大學(xué)出版社,2000:106-108.[7]崔景泰著,程正興譯.小波分析導(dǎo)論.西安:西安交通大學(xué)出版社,1995:333-335.[8]A.帕普里斯著,保錚等譯.概率隨機(jī)變量與隨機(jī)過程.西安:西北電訊工程學(xué)院出版社,1984:212-244.[9]張賢達(dá).時(shí)間序列分析-高階統(tǒng)計(jì)量方法.北京:清華大學(xué)出版社,1996:25-46.
  • 加載中
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出版歷程
  • 收稿日期:  2002-09-23
  • 修回日期:  2003-01-09
  • 刊出日期:  2004-01-19

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