非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法

张可数; 马 洪; 游志胜; 梅田三千雄

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非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法
- Waveform Estimation of Non-Stationary Fractal Stochastic Signals Using Optimum Threshold Technique
- 电子学报 2001年29卷第9期页码：1161-1163
- 作者机构：
  
  1. 四川大学数学学院,四川,成都,610064
  2. 四川大学计算机学院,四川,成都,610064
  3. 大阪电气通信大学情报工学部,日本大阪府寝屋川市
  4. 四川大学数学学院四川成都,610064
  5. 四川大学计算机学院四川成都,610064
  6. 大阪电气通信大学情报工学部日本大阪府寝屋川市
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.19971063);国家自然科学基金重点项目 (No.69732010)
- DOI：
  中图分类号： TN911.7
- 纸质出版：2001
- 稿件说明：
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张可数, 马洪, 游志胜, 等. 非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法[J]. 电子学报, 2001,29(9):1161-1163.

ZHANG Ke-shu, MA Hong, YOU Zhi-sheng, et al. Waveform Estimation of Non-Stationary Fractal Stochastic Signals Using Optimum Threshold Technique[J]. Acta Electronica Sinica, 2001, 29(9): 1161-1163.
张可数, 马洪, 游志胜, 等. 非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法[J]. 电子学报, 2001,29(9):1161-1163. DOI：

ZHANG Ke-shu, MA Hong, YOU Zhi-sheng, et al. Waveform Estimation of Non-Stationary Fractal Stochastic Signals Using Optimum Threshold Technique[J]. Acta Electronica Sinica, 2001, 29(9): 1161-1163. DOI：

摘要

本文用基于最小均方误差准则的最优门限方法估计叠加高斯白噪声的分形布朗运动

并给出其离散小波变换分解级数确定方法.与多尺度维纳滤波相比

本方法不需估计1/f类分形信号的方差

且其离散小波变换分解级数可预先确定

因此有着更好的实用性和可操作性.

Abstract

Based on the minimum mean-square error

this paper offers an optimum threshold method of estimating the 1/f-type fractal signals with the additive white noise.The paper also provides the method of determining the wavelet decomposition scale.Compared with the multiscale Wiener filter

the optimum threshold method is more practical and maneuverable because it doesn't estimate the variance of 1/f-type fractal signals and the wavelet decomposition scale can be determined in advance.

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