【摘 要】
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为解决非高斯信号较难描述这一难点问题,提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数的贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型,利用Gibbs抽样
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为解决非高斯信号较难描述这一难点问题,提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数的贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型,利用Gibbs抽样实现了混合权值和分配参数z的估计,基于Metropolis算法完成了每个分布元中4个参数的估计。仿真结果表明,该方法能够准确地估计出混合α稳定分布中的各个参数,具有很好的鲁棒性和灵活性,可用于对非高斯信号或数据进行建模。
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