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Parameter Estimation and Optimal Detection in Generalized Gaussian Noise.

机译:广义高斯噪声中的参数估计和最优检测。

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摘要

Modern signal processing algorithms need to work in complicated and variable noise environments. The generalized Gaussian distribution (GGD) can be used to accurately model noise in signal processing for telecommunication and other fields because the GGD covers a wide range of distributions. Three distributions widely used for the modeling of noise including the Laplace, Gaussian and uniform distributions are special cases of the GGD with the shape parameter p having values of 1, 2 and infinity respectively. In this thesis, estimation of the location parameter of the GGD is investigated. When the shape parameter p takes different values, three estimators are derived based on the maximum likelihood estimation theory. An optimal detector in the presence of generalized Gaussian distributed noise is proposed. The asymptotic performance of the optimal detector is analyzed by using the Gaussian approximation method.
机译:现代信号处理算法需要在复杂且可变的噪声环境中工作。广义高斯分布(GGD)可用于在电信和其他领域的信号处理中精确建模噪声,因为GGD涵盖了广泛的分布范围。广泛用于噪声建模的三个分布,包括拉普拉斯分布,高斯分布和均匀分布,都是GGD的特例,其形状参数p的值分别为1、2和无穷大。本文研究了GGD位置参数的估计。当形状参数p取不同值时,基于最大似然估计理论导出三个估计器。提出了一种在广义高斯分布噪声存在下的最优检测器。采用高斯近似方法分析了最优检测器的渐近性能。

著录项

  • 作者

    Guo, Qintian.;

  • 作者单位

    University of Alberta (Canada).;

  • 授予单位 University of Alberta (Canada).;
  • 学科 Electrical engineering.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2014
  • 页码 63 p.
  • 总页数 63
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 老年病学;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:53:40

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