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Approximating the Best Linear Unbiased Estimator of Non-Gaussian Signals with Gaussian Noise

机译：用高斯噪声逼近非高斯信号的最佳线性无偏估计器

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Obtaining the best linear unbiased estimator (BLUE) of noisy signals is a traditional but powerful approach to noise reduction. Explicitly computing the BLUE usually requires the prior knowledge of the noise covariance matrix and the subspace to which the true signal belongs. However, such prior knowledge is often unavailable in reality, which prevents us from applying the BLUE to real-world problems. To cope with this problem, we give a practical procedure for approximating the BLUE without such prior knowledge. Our additional assumption is that the true signal follows a non-Gaussian distribution while the noise is Gaussian.
机译：获得噪声信号的最佳线性无偏估计器（BLUE）是一种传统但有效的降噪方法。明确计算BLUE通常需要先验知识噪声协方差矩阵和真实信号所属的子空间。但是，这样的先验知识通常在现实中是不可用的，这使我们无法将BLUE应用于实际问题。为了解决这个问题，我们给出了一种在没有这种先验知识的情况下近似蓝色的实用程序。我们的附加假设是，真实信号遵循非高斯分布，而噪声是高斯分布。

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