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Reducing Gaussian noise using distributed approximating functionals

机译：使用分布式近似函数降低高斯噪声

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The denoising characteristics for the representation of experimental data in terms of the Hermite Distributed Approximating Functionals (HDAF's) are analyzed with respect to signals corrupted with Gaussian noise. The HDAF performance is compared to both the ideal window and running averages representations of the same data. We find that the HDAF filter combines the best features of both. That is, the HDAF filter provides approximately the same noise reduction and bandwidth as the ideal filter while at the same time remaining limited in range in both the physical and Fourier spaces.
机译：针对被高斯噪声破坏的信号，分析了用Hermite分布式近似函数（HDAF）表示实验数据的去噪特性。将HDAF的性能与相同数据的理想窗口表示和移动平均值表示进行比较。我们发现HDAF滤镜结合了两者的最佳功能。也就是说，HDAF滤波器提供的噪声减少和带宽与理想滤波器大致相同，而同时在物理空间和傅立叶空间的范围仍然受到限制。

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