有色噪声造句

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本文系统地讨论了动态导航定位中的有色噪声估计理论及方法。
白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估是有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估一个特例。
摘要推导了白噪声条件下的非线性系统的逐步拟合推估和有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估的计算公式。
仿真实验结果表明：该算法对于冲击噪声有抑制作用，对高斯白噪声、高斯有色噪声也有一定的抑制效果。
( 2 )将强跟踪扩展卡尔曼滤波器算法推广到一类加性复合有色噪声干扰下的非线性时变随机系统。
针对动态gps导航定位实际分析了有色噪声的来源，并依据建模的实际需要讨论了有色噪声的存在性检验和模型的适用性检验。
首先，简要地介绍了有色噪声估计理论的研究背景及意义，分析了有色噪声的影响函数、变化规律和两种传统处理方法的优缺点。
在上述工作的基础上，对各语音增强方法，分别在白噪声和有色噪声条件下，在- 10db 10db信噪比范围内进行了计算机模拟实验，得到了令人满意的结果。
和2阶统计量相比，高阶统计量不仅能够有效抑制高斯有色噪声的影响，而且能够揭示随机过程的相位特性，因此，高阶统计量是解决非高斯、非最小相位、非因果系统和有色高斯噪声环境的系统辨识和处理问题的重要分析工具。
由于传统自适应噪声抵消系统( anc )自适应算法主要采用lms算法，而lms算法收敛速度依赖于输入信号自相关矩阵特征值的分散程度。因此，当输入信号是语音或有色噪声时， lms的收敛速度很慢。
用有色噪声造句挺难的，這是一个万能造句的方法
文中我们将一有色噪声看作不可控输入的扰动,采用基于pi的多采样速率控制器以消除由此不可控输入所造成的对系统输出(交换节点缓冲区队列长度)误差的影响,使得系统输出(队列长度)稳定在阈值附近。
基于信息融合估计理论，研究和总结了多传感器系统中的各种信息融合结构及其算法，包括集中式、分散式、融合式和全信息融合方式；研究和总结了各种相关信息情况下的kalman滤波，包括量测噪声与系统噪声相关时的kalman滤波、有色噪声条件下的kalman滤波和滤波激励滤波条件下的kalman滤波。
通过增广状态向量、线性化非线性的增广状态空间模型和采用等效量测方程，将加性复合有色噪声干扰下非线性系统的强跟踪滤波问题转化为过程与量测噪声相关情况下线性系统的强跟踪卡尔曼滤波问题。
然后，分析了目前常用于有色噪声处理的sage自适应滤波及其在动态gps导航定位应用中的缺陷，并依据有色噪声的自相关特性和抗差估计调整观测残差和状态改正数的权比，再通过加权预报控制残留在其中的异常对协方差矩阵自适应估计的影响。
首先用退耦理论分析了单模激光场中的乘性色噪声，导出了含有色噪声的激光场定态强度分布函数，讨论了乘性色噪声诱导一级相变的条件。
当基于2阶统计量(如功率谱、相关函数)的经典辨识方法无法满足有色噪声、非高斯、非线性以及非最小相位系统的要求时，基于高阶统计量方法越来越受到人们的重视，已经成为系统辨识和信号处理等领域的研究热点之一。
最后，针对有色噪声最小二乘拟合在动态gps有色噪声模型参数估计中存在的问题，应用时间序列分析理论提出了一种有色噪声模型参数的改进算法，有效地控制了一阶自相关特性以外的相关噪声对模型参数估值的影响。