提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关(MELC),通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向(DOA)估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号(圆对称信号或非圆对称信号)的适应性方面获得比基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法更好的估计性能。

为抑制脉冲稳定分布噪声对波束形成的影响,采用信息论自适应学习理论,使得波束形成输出的概率密度函数和期望信号的概率密度函数匹配最大化,设计适用于稳定分布噪声下的恒模波束形成器,采用Parzen核方法得到数据的概率密度函数估计,利用随机梯度下降法对波束形成器的权重进行迭代更新,仿真实验表明在脉冲稳定分布噪声环境下,本文算法相比传统的恒模波束形成具有更高的输出信号干扰噪声比和更快的收敛速度。

本文重点研究了标准参数系下的Alpha稳定随机变量的产生算法并进行仿 真验证

很详细的描述了alpha稳定分布的知识，用于通信中脉冲噪声的分析

这个包包含处理一维 alpha 稳定分布的函数。 包括： Alpha 稳定随机数生成器Alpha 稳定 PDF 计算器Alpha 稳定 CDF 计算器Alpha 稳定逆 CDF 计算器一维数据的稳定拟合函数 有关文档，请参阅http://math.bu.edu/people/mveillet/html/alphastablepub.html

通过matlab仿真产生Alpha稳定分布随机数；Alpha稳定分布概率密度函数计算；

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。

大量研究表明金融数据的概率分布具有明显的厚尾、峰尖特性,正态分布并不能很好地处理这一特性.针对这个问题,在稳定分布的条件下对CVaR方法进行研究,推导了在稳定分布条件下VaR与CVaR的计算公式,为CVaR模型的进一步研究提供了理论基础.

行业分类-电信-Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法.rar

这些程序应用分位数方法来估计 alpha 稳定分布 S(alpha,beta,gamma,delta) 的参数，其中： 'alpha' 表示稳定性参数并在区间 (0,2] 上定义， 'beta' 是在 [-1,1] 上定义的偏度参数'gamma' 是定义在正实线上的比例参数， 'delta' 是在整个实线上定义的位置参数。 这里编码的分位数估计方法是由 McCulloch (1986) 提出的。 参考： McCulloch, JH (1986)，“稳定分布参数的简单一致估计量”，发表在《统计、模拟和计算通讯》，卷。 15，第 1109-1136 页。