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Adaptive filtering for non-Gaussian stable processes

机译:非高斯稳定过程的自适应滤波

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摘要

A large class of physical phenomena observed in practice exhibit non-Gaussian behavior. In the letter /spl alpha/-stable distributions, which have heavier tails than Gaussian distributions, are considered to model non-Gaussian signals. Adaptive signal processing in the presence of such a noise is a requirement of many practical problems. Since direct application of commonly used adaptation techniques fail in these applications, new algorithms for adaptive filtering for /spl alpha/-stable random processes are introduced.
机译:在实践中观察到的大量物理现象表现出非高斯行为。在字母/ spl alpha / -stable分布中,其尾部比高斯分布更重,被认为是对非高斯信号建模的模型。在存在这种噪声的情况下进行自适应信号处理是许多实际问题的要求。由于直接应用常用的自适应技术在这些应用中失败,因此引入了用于/ spl alpha /-稳定随机过程的自适应滤波的新算法。

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