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文檔簡介
1、本文對(duì)α穩(wěn)定分布的參數(shù)估計(jì)問題和譜分析方法進(jìn)行了深入的研究,并依據(jù)α穩(wěn)定分布信號(hào)噪聲特性,設(shè)計(jì)了具有韌性的時(shí)間延遲估計(jì)方法和EP潛伏期變化檢測方法。主要內(nèi)容包括: (1)為了保證信號(hào)噪聲模型的準(zhǔn)確性和算法的可靠性,由α穩(wěn)定分布的一個(gè)樣本實(shí)現(xiàn)得到信號(hào)噪聲模型參數(shù)的精確估計(jì)顯得十分重要??紤]到信號(hào)噪聲模型的參數(shù)隨時(shí)間變化的情況,設(shè)計(jì)了兩種能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)的遞推參數(shù)估計(jì)方法,分別是基于負(fù)階矩的遞推參數(shù)估計(jì)方法和基于對(duì)數(shù)法的遞推參數(shù)
2、估計(jì)方法,新方法可以有效地跟蹤信號(hào)噪聲特征參數(shù)隨時(shí)間的變化。在誘發(fā)電位(EP)潛伏期變化檢測的問題中,考慮到EP信號(hào)背景噪聲的時(shí)變特性,本文將上述動(dòng)態(tài)參數(shù)估計(jì)方法與現(xiàn)有的EP潛伏期變化的檢測方法相結(jié)合,提出了直接最小p范數(shù)(DLMP)算法和自適應(yīng)分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差(AFLC)算法的改進(jìn)算法,新算法避免了原算法中參數(shù)選擇對(duì)算法性能產(chǎn)生影響的問題,能夠?qū)崟r(shí)跟蹤背景噪聲的變化,進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)調(diào)整,保證了算法的可靠性。此外,提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)處
3、理的EP潛伏期變化的動(dòng)態(tài)韌性檢測方法,理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理,可以有效地抑制帶噪EP信號(hào)的脈沖噪聲,實(shí)現(xiàn)潛伏期變化的可靠估計(jì)。 (2)依據(jù)α穩(wěn)定分布信號(hào)處理理論和分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量理論,對(duì)α穩(wěn)定分布的頻域特性進(jìn)行分析,定義了分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜的概念,系統(tǒng)研究了分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜的性質(zhì)。同時(shí),對(duì)分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜的估計(jì)問題進(jìn)行了深入研究,提出了直接法、間接法、加權(quán)交疊平均法和特征分解法等分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜估計(jì)方法。理論分
4、析和仿真實(shí)驗(yàn)表明,分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜是一種有效的α穩(wěn)定分布的頻域分析工具。此外,研究分析了α穩(wěn)定分布信號(hào)通過線性時(shí)不變系統(tǒng)的時(shí)域和頻域特性。 (3)針對(duì)傳統(tǒng)的基于二階統(tǒng)計(jì)量的時(shí)間延遲估計(jì)方法在α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的退化現(xiàn)象,提出了適用于α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境的加權(quán)時(shí)間延遲估計(jì)方法和自適應(yīng)加權(quán)時(shí)間延遲估計(jì)方法,并設(shè)計(jì)了多源時(shí)間延遲估計(jì)新方法。基于分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜和基于非線性變換的加權(quán)時(shí)間延遲估計(jì)方法,利用分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差譜的不同組合形式對(duì)
5、分?jǐn)?shù)低階互協(xié)方差譜進(jìn)行加權(quán),以及通過對(duì)帶噪信號(hào)的非線性預(yù)處理,有效地抑制了α穩(wěn)定分布的尖峰脈沖噪聲,從而保證算法在高斯和非高斯α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下都具有良好的韌性。基于最小分散系數(shù)(MD)準(zhǔn)則和基于非線性變換的自適應(yīng)加權(quán)時(shí)間延遲估計(jì)方法不需要信號(hào)噪聲的先驗(yàn)知識(shí),且具有一定的動(dòng)態(tài)跟蹤能力,由于采用MD準(zhǔn)則代替?zhèn)鹘y(tǒng)的最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則,以及采用非線性方法抑制尖峰脈沖噪聲,所以新方法在高斯和非高斯α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下都具有良好的性能
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