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稳定分布文献资料
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非高斯脉冲噪声下基于径向基神经网络的诱发电位韧性自适应估计方法
诱发电位(EP)观测信号中的背景噪声经常呈现出某种非高斯脉冲特性,使基于高斯假设的小均方自适应算法性能明显退化,而适用于α稳定分布假设的小平均P范数算法仍能较好地工作.借鉴该思想,使用以时间索引序列为输人的径向基神经网络,实现脉冲噪声下的EP信号自适应估计,给出矩阵形式的权值更新公式,逐扫描地完成自适应估计,且无需设计参考信号.针对当α动态变化时小平均P范数算法性能变差的不足,提出基于符号函数直接自适应的改进算法用于EP信号估计.实验结果表明,改进后的算法可以在α动态变化时很好地跟踪EP信号,即使在很低的混合信噪比时(-12 dB),估计信号与EP源信号的相关系数仍在0.9以上,是一种在α稳定分布噪声下具有良好韧性的EP信号自适应估计算法.
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基于分数阶非高斯模型的超声图像散粒噪声特性分析
医学超声图像在应用中遇到的一个重要问题是如何消除图像中由于散射现象的相干本质而引起的多径乘性散粒噪声. 稳定分布可以用来描述重拖尾非高斯尖峰脉冲信号和噪声.本文利用一种散粒噪声模型,通过分析与稳定分布建模,提出了一种基于稳定分布模型的超声图象散粒噪声建模的新方法.仿真结果表明,该建模方法能更好地描述乘性散粒噪声.
