张贤达出版的《时间序列分析— 高阶统计量方法》一 书是国内盲信号分离研究的里程碑，书中介绍了盲分离 的理论基础及有关算法，经典。

目的为了识别图像来源于相机还是其他电子设备,提出一种基于小波高阶统计量的图像来源取证方法。方法利用生成途径对图像性质的影响和数理统计方法,通过对比不同来源的数字图像的生成途径对它们各自性质的影响,从图像的多尺度分析角度,研究不同来源的图像在变换域所呈现的独有特性,提取数字图像小波域的高阶统计特征,以此判断图像的来源。结果实验结果表明,针对计算机软件、数码相机和扫描仪这3类图像的平均测试正确率达到了97.9%。结论该方法在确定图像来源上有较高的效率和准确率。

matlab代码影响小波块阈值去噪 该存储库包含MATLAB脚本和示例地震数据，用于应用以下算法中提出的去噪算法： Mousavi SM, and CA Langston (2016). Hybrid Seismic denoising Using Higher Order Statistics and Improved Wavelet Block Thresholding, Bulletin of the Seismological Society of America,106 (4), 1380-1393,doi:10.1785/0120150345 BibTeX： @article{mousavi2016hybrid, title={Hybrid seismic denoising using higher-order statistics and improved wavelet block thresholding}, author={Mousavi, S Mostafa and Langston, Charles A}, journal={Bulletin of the S

该电子版主要分为三部分，第一部分讲的是基础理论包括数理统计、高阶累积量理论，第二部分讲的是数理统计工具箱的工程应用，第三部分为高阶统计工具箱的工程应用，虽然该版本比较老，但是有一定的参考价值

MATLAB高阶统计量工具箱，包含二三四阶积累量、双谱估计等。本资源分享自互联网，仅供学习与交流之用，不得用于任何商业用途。

零零均衡matlab代码使用神经网络和高阶统计的盲数字调制识别 最终项目 - 人工智能课程 (ECSE 526) - 麦吉尔 - 2016 年秋季 有关系统型号、配置和结果的更多详细信息，请参阅 和 。 指示 在文件夹中，您应该能够找到几个功能来执行不同的通信系统和性能评估任务。 每个函数都以这样的方式命名，它提供了一个关于它执行什么的清晰概念，并对其开始详细说明。 创建的神经网络命名为 NNxxx.m，其中 xxx 根据 SNR 训练级别和它执行的任务而变化。 例如，要测试以 15dB 训练的 NN，您可以执行以下操作： 使用 modulateSignal.m 生成和调制信号 执行空时编码：alamoutiSpaceTimeCoding.m 通过通道发送得到接收到的噪声调制信号：receivedEqualizedModulatedSignal.m 均衡接收信号zer forcing：coherent_ZF_receiver.m 计算特征： featuresComputationModulatedSignal.m 将它们传递给神经网络 NN15dB，你会得到一个长度为 6 的向量。 最

高阶统计量(HOS)，利用高阶统计量法对帧间差分图像进行提取运动物体提取

对于一段给定的语音，进行分帧等处理，提取其高阶统计量

地震资料的高阶统计特性及高阶谱分析.caj

一种针对高斯噪声的图像平滑方法，基于高阶统计量理论，信噪比还可以，大多数情况下比中值和均值滤波的去噪效果好。