1) symmetricα-stable distribution
对称α平稳分布
2) symmetric α-stable distribution
对称α稳定分布
1.
To solve the degradation of the least mean square adaptive time delay estimation(TDE) algorithm with the presence of impulsive noises,a adaptive TDE approach(LMSSETDE) was developed based on the least mean square Sigmoid error (LMSSE) since impulsive noises in the application may usually be modeled as the symmetric α-stable distribution.
为解决脉冲噪声下最小均方误差自适应时间延迟估计算法估计性能的退化问题,以对称α稳定分布模型描述脉冲噪声,提出最小均方Sigmoid误差自适应时间延迟估计算法。
3) Symmetric α-stable
对称α-stable分布
1.
And these detectors are available in both the Symmetric α-stable (SαS) interference and the mixture of Gaussian and SαS interference.
在将背景噪声拓展为对称α-stable分布噪声和高斯噪声的混合噪声(一种更接近实际工程的噪声模型)时,基于一种可逼近于对称α-stable分布的表达式,提出了几种基于低阶矩理论的信号检测新方法。
5) Symmetric alpha stable process
对称α稳定过程
6) α-stable distribution
α稳定分布
1.
A multipath time delay estimation algorithm based on EM algorithm under α-stable distribution impulse noise environment;
α稳定分布噪声下基于EM算法的多径时延估计算法
2.
Adaptive data block filtering algorithms for the α-stable distribution
α稳定分布下的自适应数据块滤波算法
3.
The experimental results demonstrated that the new method could adjust the parameters dynamicaly according to the noise variety and effective for restraining α-stable distribution noise and retaining the signal compo.
本研究根据数字通信系统中广泛使用的μ律压缩原理,给出了一种在分数低阶α稳定分布噪声环境下,具有良好韧性的诱发电位潜伏期变化检测方法。
补充资料：平稳分布
平稳分布
stationary distribution
平稳分布[血柱住喇尽曲州肠‘佣;e侧二0.即。oe pacn-Pe朋爬H”e」 齐次MaP劝.链(Malkovcl撇in)不依赖于时间的概率分布，设古(t)是齐次Ma琳oB链，状态集为S，转移概率为夕‘，(t)=p(亡(t)=下J古(o)=i)，平稳分布是满足下列条件的数集{二，:j‘s} 凡’”，蕙凡一‘，(’) 蕙“‘v。(‘)一:，j‘S，‘>0·(2)等式(2)表示平稳分布是不依时间而改变的:尸{古(0)=i}=二.，i“S，则对任意i任S，t>0，p{亡(t)=i圣=二，:此外对任意t，t.，…，t*>0，i，，…，i*‘S， p{亡(r.+r)=1.，…，心(r*+t)=i*}二 =p{亡(r:)=i，，…，否(t*)=i*}· 如果i任S是Ma琳仍链亡(t)的一个状态，使得极限 。峡p。“’一“，“’)”，’““，只鸡“，一‘存在，则数集道二，(i):j〔S}满足(2)，而且是链七(t)的一个平稳分布(亦见转移概率(七艺朋ition pro-加bill肠留)). 如果Ma琳oB链古(t)的正状态类的个数等于l，则给定附加条件(1)关于{二，}的线性方程组(2)有唯一解.如果链有k个正状态类，则平稳分布的集合是k个平稳分布的凸包，其中每一个平稳分布集中分布在一个类上(见MaP劝.链的正状态类(MarkovChain，cl乏璐ofP璐币化sta枉5 ofa)). 线性方程组(2)的任一非负解称为平稳测度(stationary~);当(1)和(2)不相容时平稳测度也可能存在.例如，在{0，1，…}上的随机游动: 七(0)=0，心(t)=看(r一l)+叮(t)，r=l，2，…，其中叮(l)，叮(2)，…，是独立随机变量，使得 p{叮(诬)=l}=夕，p{粉(亡)=一l}=l一， 0
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