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【24h】

Exponential Myriad Smoothing Algorithm for Robust Signal Processing in alpha-Stable Noise Environments

机译：α稳定噪声环境下用于鲁棒信号处理的指数无数平滑算法

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The sequential sample myriad has been proposed recently to estimate an unknown location parameter in real time by updating the current estimate when a new input sample is available. However, the algorithm is only capable of estimating an unknown constant (i.e., a time-invariant location parameter). In this paper, we propose a sequential myriad smoothing approach for tracking a time-varying location parameter corrupted by impulsive symmetric -stable noise. By incorporating exponential weighting factor to the sequential algorithm, the new algorithm weighs the recent samples more heavily to provide effective tracking capability. Simulation results show that the proposed method outperforms the classical exponential smoothing and is as good as the running myriad smoother.
机译：最近已经提出了无数顺序样本，以在新输入样本可用时通过更新当前估计来实时估计未知位置参数。然而，该算法仅能够估计未知常数（即，时不变位置参数）。在本文中，我们提出了一种连续无数平滑方法来跟踪被脉冲对称稳定噪声破坏的时变位置参数。通过将指数加权因子合并到顺序算法中，新算法将对最近的样本进行更重的加权，以提供有效的跟踪功能。仿真结果表明，所提出的方法优于经典的指数平滑法，与运行的无数平滑器一样好。

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