导读:本文包含了加性高斯白噪声论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,性高,信道,方程,信号,译码,稳态。
加性高斯白噪声论文文献综述
李晓磊,石旭,周林,贺玉成[1]（2019）在《Polar码在加性高斯白噪声信道下的性能分析》一文中研究指出在加性高斯白噪声信道下,针对3种不同的Polar码译码算法进行性能研究。首先,阐述了Polar码的编码原理。然后,介绍了逐次消除(successive cancellation,SC)译码算法、逐次消除列表(successive cancellation list,SCL)译码算法和循环冗余校验辅助的逐次消除列表(cyclic redundancy check assisted successive cancellation list,CA-SCL)译码算法。最后,仿真对比结果表明Polar码长越长,性能越好。当码长为有限长时,Polar码在SC译码算法中的性能并不理想。采用SCL和CA-SCL译码算法,能使Polar码具有更佳的性能。(本文来源于《中国科技论文》期刊2019年03期）
刘开贺,靳艳飞,马正木[2]（2016）在《相关乘性和加性高斯白噪声激励下周期势系统的随机共振》一文中研究指出研究了外加周期信号作用下,相关高斯乘性和加性白噪声激励下周期势系统的随机共振.利用线性响应理论,计算了系统输出信号的功率谱密度、振幅、相位差.研究结果表明:当加性噪声强度和关联系数不变的情况下,通过调整乘性噪声强度可以出现随机共振;关联系数的正负以及大小对随机共振的影响较小.当乘性噪声强度较小时,输出信号的振幅和相位差曲线有一个单峰出现,即出现随机共振现象,能量从噪声向信号进行转化.随着噪声强度的增大,随机共振现象消失,噪声由增大系统的有序程度渐渐变为增大系统的无序程度.(本文来源于《动力学与控制学报》期刊2016年01期）
张博,张玉静[3]（2015）在《加性高斯白噪声信道中典型信号的信噪比估计》一文中研究指出信噪比是衡量通信质量的重要参数,正确估计出信号的信噪比能为后续信号的研究提供重要信息。现结合多种信噪比估计的方法,在仅需调制方式的先验信息下,对不同种类的调制信号有针对性地进行信噪比估计,能够有效估计6种典型信号。其中包括调幅信号AM和2ASK,调相信号BPSK、QPSK,调频信号MSK、2FSK。仿真实验表明,该法对信噪比在0~18dB的信号能有效进行估计,估计偏差在0.5dB以内。(本文来源于《滨州学院学报》期刊2015年02期）
杨巧,李五强,韩国栋[4]（2014）在《P-M与TV模型在加性高斯白噪声去噪中的比较研究》一文中研究指出噪声是图像获取、传输和储存过程中不可避免的现象.去噪作为图像处理的首要步骤与基本问题是后续的高层次图像处理的基础.以加性高斯白噪声为例,综述了P-M扩散方程及TV模型的原理,并从视觉与定量指标两个方面比较了去噪效果.最后,在热扩散方程模型预处理条件下比较了两种模型的去噪效果.(本文来源于《渭南师范学院学报》期刊2014年15期）
张莉[5]（2013）在《TD-LTE系统加性高斯白噪声环境下信道估计算法与仿真》一文中研究指出研究了TD-LTE系统加性高斯白噪声环境下,LS信道估计、LMMSE信道估计、基于DFT的信道估计3种算法的原理。利用MATLAB搭建LTE系统下行仿真链路,分别在3GPP EPA5,EVA70和ETU300 3种信道环境下,测试了LS算法、DFT LS算法、LMMSE算法和DFT LMMSE算法的性能。结果表明,DFTLMMSE算法的性能比较优良,为实际TD-LTE系统下行链路的信道估计算法提供参考。(本文来源于《科技通报》期刊2013年08期）
李志军,郭富民,孙德辉,韩存武[6]（2013）在《加性高斯白噪声信道下网络化控制系统的故障检测》一文中研究指出针对带有信噪比约束的加性高斯白噪声信道的网络化控制系统,研究了基于观测器的故障检测系统的设计问题。为了使残差信号能够对故障有高的灵敏度,同时对干扰和信道噪声有高的鲁棒性,设计了基于H∝/H∝性能指标的残差发生器,提出了一种基于范数的残差评价函数和相应的动态阈值计算方法,并根据切比雪夫不等式,给出了所设计的故障检测系统的误报率。仿真实例验证了所提方法的有效性。(本文来源于《中国科技论文》期刊2013年07期）
余先川,徐金东[7]（2012）在《一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离方法》一文中研究指出针对基于聚类稀疏成分分析的盲图像源分离方法噪声敏感的问题,提出了一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离算法.通过分析混合图像与噪声图像间的相关性,估计混合图像中的噪声并去除,对去噪后的混合图像进行稀疏成分分析,即分离出源图像.实验结果表明,该算法能直接、有效地去除同分布的加性噪声,使迭加噪声的混合图像得到精确的分离.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2012年04期）
徐寒松[8]（2007）在《单稳态系统应用于加性高斯白噪声信号检测》一文中研究指出在加性高斯白噪声信号检测中,在采样周期极小或接近理想的情况下,连有匹配滤波器的检测电路是最佳的。如果匹配滤波器的采样周期没有达到理想情况,则在它之前连一个双稳势的非线性系统,然后选择合适的参数使此系统始终处于单稳态,再对二进制或多进制码元信号进行检测,即使采样周期变化程度较大,检测性能也会得到显着的改善。另外还导出了单稳态系统性能的理论公式。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2007年01期）
王艳华,袁秀湘[9]（2000）在《加性高斯白噪声信道的最佳接收机性能研究》一文中研究指出讨论了加性高斯白噪声信道的基带数字调制技术 ,对加性高斯白噪声信道的最佳接收机性能进行了较深入的研究 ,并重点探讨了信号传输的误码率与信噪比的关系 ,得出了随着信号波形的增加可以通过减小每bit所需的信噪比来达到给定的误码率的结论 ,找到了获得最佳接收机的有效途径。(本文来源于《长沙交通学院学报》期刊2000年04期）
加性高斯白噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了外加周期信号作用下,相关高斯乘性和加性白噪声激励下周期势系统的随机共振.利用线性响应理论,计算了系统输出信号的功率谱密度、振幅、相位差.研究结果表明:当加性噪声强度和关联系数不变的情况下,通过调整乘性噪声强度可以出现随机共振;关联系数的正负以及大小对随机共振的影响较小.当乘性噪声强度较小时,输出信号的振幅和相位差曲线有一个单峰出现,即出现随机共振现象,能量从噪声向信号进行转化.随着噪声强度的增大,随机共振现象消失,噪声由增大系统的有序程度渐渐变为增大系统的无序程度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加性高斯白噪声论文参考文献
[1].李晓磊,石旭,周林,贺玉成.Polar码在加性高斯白噪声信道下的性能分析[J].中国科技论文.2019
[2].刘开贺,靳艳飞,马正木.相关乘性和加性高斯白噪声激励下周期势系统的随机共振[J].动力学与控制学报.2016
[3].张博,张玉静.加性高斯白噪声信道中典型信号的信噪比估计[J].滨州学院学报.2015
[4].杨巧,李五强,韩国栋.P-M与TV模型在加性高斯白噪声去噪中的比较研究[J].渭南师范学院学报.2014
[5].张莉.TD-LTE系统加性高斯白噪声环境下信道估计算法与仿真[J].科技通报.2013
[6].李志军,郭富民,孙德辉,韩存武.加性高斯白噪声信道下网络化控制系统的故障检测[J].中国科技论文.2013
[7].余先川,徐金东.一种抗加性高斯白噪声的盲图像源分离方法[J].北京邮电大学学报.2012
[8].徐寒松.单稳态系统应用于加性高斯白噪声信号检测[J].吉林大学学报(工学版).2007
[9].王艳华,袁秀湘.加性高斯白噪声信道的最佳接收机性能研究[J].长沙交通学院学报.2000
论文知识图
