改进的Alpha稳定分布噪声频域预滤波方法

本文主要探讨了在Alpha稳定分布噪声背景下，一种改进的频域预滤波方法。Alpha稳定分布噪声是一种具有非线性和异方差性的随机过程，它在频域中表现出异常值特性，这可能对信号处理造成干扰。传统的预滤波技术在处理这类噪声时可能存在不足。 作者提出的创新方法首先将信号通过分数低阶共变转换到频域，这是一种数学工具，能够有效地捕捉信号的频率成分。这种方法有助于更好地分离信号与噪声，特别是在Alpha稳定分布噪声环境下。在频域中，自适应加权MyTai滤波器被应用，其目的是去除那些尖锐的脉冲噪声，这些尖峰往往是由不稳定分布噪声引起的。通过这种方式，稳定分布噪声的变异谱得以提取，进而将其从彩色噪声（即带有频率相关性的噪声）转化为接近白噪声的状态，使得噪声的频率特性变得均匀。 进一步，基于分数阶共变的MUSIC方法被用来估计信号的共变谱。MUSIC（Multiple Signal Classification）是一种常见的盲源信号分离技术，通过估计信号的协方差矩阵来区分多个信号源。通过这种频域处理，信号的纯净度得到显著提升，与传统的滤波方法相比，该方法在处理Alpha稳定分布噪声时展现出更高的精确性和稳定性。 总结来说，这篇论文提供了一种针对Alpha稳定分布噪声的有效预滤波策略，通过分数低阶共变和自适应滤波技术，以及MUSIC方法，实现了对信号的高效分离和噪声的抑制，从而提高了信号处理的精度和鲁棒性。这对于信号处理领域，特别是在通信、信号采集和分析等应用中，具有重要的实际意义。