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1、青島海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文多通道帶乘性噪聲系統(tǒng)的最優(yōu)估計(jì)姓名:韓慧申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師:褚東升2001.5.1——墮登堡墨———_●——————————___—__—_—————_———____^———●——_____●—_____●—’●________—————ABSTRACTOptimalsignalestimationtheoryfordiscretestochasticsystemswithH1ulti
2、plicativenoiseismainlyresearchedinthisdissertationWealwaysassumethattllemultiplicativenoiseis1stdimensionalstochasticvariableintheobservationmodelfort11epastyearsUnderthiscircumstance,mesvstemmeansonechannelobservationsy
3、stemEveniftheobservationismultidimension(multichannel),themultiplicativenoiseofeachchannelisthesameThisassumptionisn’tinaccordancewiththepracticalinstanceSo,onthebaseofthepastsystemmodel,thedissertationfocusonmultichanne
4、lsystemwithmultiplicativenoiseInthesystem,themultiplicativenoiseisnolonger1stdimensionalstochasticvariable,itisastochasticmatrixIntheinstanceofmultichannelsystemwithmultiplicativenoise,wediscusstheoptimalestimationofstat
5、efilteringandsmoothingandthestochasticinputsignalwiththetechniqueofinnovationandprojectionofHilbertspaceThemainstudyofthisdissertationisintroducedasfollow:1Thedevelopmentandactualityofsignalestimationtheoryforstochastics
6、ystemswithmultiplicativenoiseisrecalledinthisdissertation;underthecon仃olofindependentwhitenoise,theRajasekaranstaterecursivealgorithmoflinearoptimalfilteringofthesystemwithonedimensionmultiDlicafivenoiseislisted2Accordin
7、gtothepracticalrequirementofmultichannelsystemwithmultiplicativenoise,webroadentheRajasekaranfilteringalgorithmWemakeuseoftheconceptlinearminimumvarianceandprojectionformulatodeducethecovariarlcematrixoftheinnovationsequ
8、ence,whichcontainsspecialmultiplicativeoperationofthestatisticcharacteristicparametermatrixwithmultiplicativenoiseApplyingthecovarianceandaccordingtothedifferentmultiplicativenoiseofeachobservmionchannelandtherelevanceof
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