1) noise characteristics estimate
噪声特征参数估计
3) NNE
非参数化噪声估计
1.
And the choice of ε uses a new way named Nonparametric Noise Estimator(NNE),which is a new way for noise estimate.
其中ε的选择用到了一种新的方法——非参数化噪声估计(NNE),这是一种比较新的噪声估计方法。
4) noise distribution parameters estimation
噪声分布参数估计
1.
The algorithm includes: noise distribution parameters estimation, blind pixel calibration, image de-noising, image segmentation and target extraction.
在深入分析空间观测图像中,像素灰度在空间和帧间分布特征的基础上,提出一种基于目标提取的空间观测图像预处理算法,算法包括:噪声分布参数估计、盲元定位与补偿、图像降噪、图像分割以及目标提取等步骤。
5) noise estimation
噪声估计
1.
Speech enhancement with noise estimation in bark domain;
一种基于巴克域噪声估计的语音增强算法
2.
During the noise estimation,the estimation of its spectrum is updated by tracking the speech-absent frames.
噪声估计过程中通过跟踪带噪语音帧来更新噪声估计。
3.
After capturing theneighborhoods of discontinuity in the image and acquiring their spatial features based on noise estimation,adaptive optimal.
它首先通过噪声估计捕捉图象中可能存在边界的邻域，然后获取邻域中有关边界的空间参数，由此选择最佳微分滤波算子对相应邻域进行滤波，以获取边界点。
6) Noise estimate
噪声估计
1.
The method can track eigenvalue minima on each eigenvector without any distinction between the speech activity and the speech pause,thus updating the noise estimate throughout the entire signal.
针对传统子空间方法中,采用语音活动检测(Voice activity detection,VAD)估计噪声的缺陷,提出了一种基于子空间域的最小统计噪声估计算法。
2.
When the statistics of noise are changing or signal-noise-ratio(SNR)is low,the noise estimated value by voice activity detection is not exact.
结合语音存在概率对带噪语音协方差矩阵在每个特征向量上的特征值递归平滑得到噪声估计,可以在每一帧内更新噪声特征值。
补充资料：参数估计的收敛性
在一定条件下对系统的参数进行估计时，随着测量数据的增多，参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法，它适用于固定样本的估计和递推估计（见递推估计算法）。20世纪70年代后期，出现常微分方程方法，它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条