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高阶统计量分析及其应用研究

吕婧一  
【摘要】:高阶统计量(Higher Order Statistics, HOS)作为信号处理学的一个数学工具,以其优于一阶、二阶统计量的在抗噪声方面的一些重要特性近年来获得了广泛的关注和应用,特别是在处理背景噪声为高斯噪声的观测信号时效果更为显著。 论文研究了高阶统计量分析的特点、估计方法及性质,基于matlab高阶谱分析工具箱测试并理解高阶统计量分析在抗噪声性能方面的性能。 将高阶统计量分别应用于信号处理,包括典型的一维语音信号处理和多维地震勘探信号处理。在语音信号处理方面,将高阶累积量参数应用于语音端点检测,与传统特征参数相结合,以提高端点检测算法的抗噪声性能。基于matlab仿真验证,对实际语料进行测试,实现低信噪比下的语音端点检测的良好效果;在地震信号处理上,结果表明基于三阶累积量实现的语音端点检测,在低信噪比下有良好效果。 针对地震勘探反射波的多维信号,为通过地震信号参数分析地震断层,传统采用互相关时延计算方法。论文基于文献中的互四阶累积量的时延估计理论检测断层,对比传统方法,引入互四阶累积量的时延估计获取的地震时间延迟剖面、地震断层检测效果图主观效果明显好于传统方法。


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