基于α稳定分布的低阶FSM算法：鲁棒性与应用实例

本文主要探讨了低阶有限状态机（Low Order Finite State Machine, FSM）方法的实现及其在复杂非高斯脉冲环境中的应用。循环平稳统计特性是分析这类非平稳周期信号的关键概念，它突破了传统信号处理中对信号和噪声必须遵循高斯分布的假设。在现代通信环境中，由于信号特性变得更为复杂，尤其是非高斯脉冲信号的出现，传统的处理方法可能无法有效应对系统的性能下降问题。 首先，作者引入了α稳定分布理论作为处理工具。α稳定分布是一种广义的概率分布，能够更好地描述现实世界中常见的非高斯现象。通过利用α稳定分布的特性，论文提出了一种新的方法来估计FSM的循环频谱，特别是在离散信号背景下，这为信号分析提供了更精确的数学框架。 接着，作者在Matlab平台上进行了一项实验，选择了AM通信信号作为测试对象，以验证低阶FSM算法在实际应用中的效果。实验结果表明，基于α稳定分布的低阶FSM算法在面对复杂环境时，显示出优秀的鲁棒性和抗噪性。这说明该方法能够在噪声干扰大、信号变化频繁的情况下，准确地捕捉到信号的循环特征，从而提升信号处理的稳定性。 最后，本文的算法不仅限于理论研究，还被应用于特征参数的构建，这对于盲信号分离和识别任务至关重要。通过低阶FSM方法，可以从混合信号中提取出有用的信息，无需预先知道信号的具体形式，从而在信号处理领域有着广泛的应用前景，尤其是在无线通信、雷达信号处理以及信号处理系统设计等领域。 这篇论文深入探讨了如何利用α稳定分布理论与低阶FSM相结合，以适应现代通信中复杂的非高斯信号处理需求，为提高系统的性能和可靠性提供了新的解决方案。