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基于高斯化-广义匹配的脉冲型噪声处理方法研究: 收藏
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引用; 《电子与信息学报》2018年第12期40卷 2928-2935页; 作者：罗忠涛卢鹏张杨勇张刚重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 武汉船舶通信研究所武汉430079; 针对脉冲型噪声,该文提出一种新的非线性处理方法,即高斯化-广义匹配(GGM)处理。GGM方法基于高斯化处理与广义匹配滤波,可结合非参数的概率密度估计进行设计,解决噪声模型未知时的非线性处理问题。该文以脉冲型噪声分布模型为例,分析GG...; 针对脉冲型噪声,该文提出一种新的非线性处理方法,即高斯化-广义匹配(GGM)处理。GGM方法基于高斯化处理与广义匹配滤波,可结合非参数的概率密度估计进行设计,解决噪声模型未知时的非线性处理问题。该文以脉冲型噪声分布模型为例,分析GGM方法的特点和性能;再结合Class A噪声模型,讨论GGM设计作为非参数方法相比模型假设失配的优势;引入效能函数,验证GGM方法在恒虚警技术中的运用。结果表明,在已知噪声分布情况下,GGM方法具有次优检测性能;当噪声模型未知时,非参数GGM设计能保持稳健性能,优于模型失配下的处理。并且,GGM设计对样本数目要求不高,为噪声特性不明或时变的场景提供了一种新的信号处理方法。; 来源：详细信息评论

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