【摘 要】
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利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声——双模噪声的统计特性进行研究.理论分析和仿真表明,小波包检测具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的
【机 构】
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昌吉学院物理系,新疆大学信息科学与工程学院,
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利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声——双模噪声的统计特性进行研究.理论分析和仿真表明,小波包检测具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声——双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越.
The statistical properties of a class of non-Gaussian noise-dual-mode noise are studied by using the good time-frequency local analysis capability of multi-scale wavelet packet transform.The theoretical analysis and simulation show that the wavelet packet detection has the advantages of less computation, simpler algorithm and real-time It is not only realized that the non-Gaussian noise-dual-mode noise is transformed into simple Gaussian noise, but also superior to the traditional high-order statistics and the detection performance of the classical detection.
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