稳定分布参数动态估计问题的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·非高斯脉冲噪声模型研究的意义 | 第8-9页 |
| ·α-稳定分布的统计模型 | 第9-12页 |
| ·稳健统计的简要介绍 | 第12页 |
| ·国内外研究进展 | 第12-13页 |
| ·稳定分布理论的发展概况 | 第12页 |
| ·稳定分布理论应用的发展 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作和论文安排 | 第13-14页 |
| 2 稳定分布及其主要性质 | 第14-24页 |
| ·α-稳定分布简介 | 第14-17页 |
| ·定义 | 第14-17页 |
| ·概率密度函数 | 第17页 |
| ·稳定分布的主要性质 | 第17-19页 |
| ·稳定性 | 第17-18页 |
| ·广义中心极限定理 | 第18-19页 |
| ·高斯分布和α-稳定分布不同的原因 | 第19页 |
| ·和稳定分布有关的统计量 | 第19-22页 |
| ·分数低阶矩(FLOM) | 第19-20页 |
| ·共变 | 第20-22页 |
| ·最小分散系数准则 | 第22页 |
| ·能够描述脉冲噪声模型的其他分布 | 第22-24页 |
| ·广义高斯分布 | 第22-23页 |
| ·Student-t分布 | 第23-24页 |
| 3 稳定分布的参数估计 | 第24-43页 |
| ·常规估计方法 | 第24-31页 |
| ·近似最大似然估计方法 | 第24-25页 |
| ·基于抽样分位数的方法 | 第25-27页 |
| ·基于抽样特征函数的方法 | 第27-28页 |
| ·基于分数低阶矩的方法 | 第28-29页 |
| ·基于极端顺序统计量的方法 | 第29-30页 |
| ·几种估计方法的分析比较 | 第30-31页 |
| ·动态估计方法 | 第31-34页 |
| ·基于LOG方法的递推估计算法 | 第31-33页 |
| ·基于极端顺序统计量方法的递推算法 | 第33-34页 |
| ·算法的性能的理论分析 | 第34-38页 |
| ·位置参数的估计性能 | 第34-35页 |
| ·特征指数的估计性能 | 第35-37页 |
| ·分散系数的估计性能 | 第37-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-40页 |
| ·结果讨论 | 第40-43页 |
| 4 基于稳健统计的脉冲噪声抑制 | 第43-55页 |
| ·脉冲噪声的建模 | 第43-45页 |
| ·稳健统计的基本原理 | 第45-47页 |
| ·递归最小二乘(RLS)方法 | 第47-48页 |
| ·基于改进Huber函数的M-估计RLM算法 | 第48-50页 |
| ·代价函数的改进 | 第48-50页 |
| ·阈值参数的选取 | 第50页 |
| ·仿真实验 | 第50-55页 |
| 5 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 A 极端顺序统计量的基本理论 | 第60-61页 |
| 附录 B 动态算法的推导 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第66页 |
