1、该步长对高斯噪声或非高斯噪声均有一定免疫*，同时能快速收敛。
2、基于非高斯AR参数估计建立AR滤波器，可以对非高斯混响数据进行预白化处理。
3、片状结构是一种典型的非高斯敝斑现象。
4、研究非高斯噪声中微弱瞬态信号的检测。
5、本文探讨了相加*非高斯信道的传信能力。
6、天文*系统是典型的非线*和噪声非高斯分布的系统。
7、以舰船辐*噪声为主的噪声具有很强的非高斯*和非线**
8、高阶统计量在信号处理中成功的应用例子之一是估计高斯相关噪声中非高斯信号的时延参数。
9、在假设接收信号是高斯和非高斯的两种情况下进行分析，得到了同样的结论。
10、粒子滤波技术是近几年出现的一种非线*滤波技术，它适用于非线*系统以及非高斯噪声模型。
11、由此可利用信号双谱，提取舰船辐*噪声信号的非高斯成份。
12、在非平稳非高斯背景噪声下，使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。
13、本论文以非线*、非高斯噪声环境下的目标跟踪为主要背景，研究*道导*目标粒子滤波算法。
14、这种非高斯*产生自迁移动力学机制，因此通过非高斯*分析，可以从噪声中提取电迁移相关动力学信息。
15、本文将小波包变换用于非高斯噪声统计特*的研究，提出一种新的非高斯分布噪声下的信号检测算法。
16、介绍了高阶统计量与互相关运算相混合的方法，在对非高斯相关噪声中，高斯信号进行时延估计中的应用。
17、图像的小波系数具有很强的非高斯统计特*，可以建立推广的拉普拉斯先验分布，用贝叶斯估计对图像小波系数滤波来达到降噪目的。
18、循环平稳处理方法对高斯*噪声不敏感，对非高斯*噪声也有较强的抑制作用，而且在低信噪比情况下工作良好。应用于低信噪比环境中。
19、本文研究了非高斯噪声中信号的检测，采用多层感知器神经网络作为检测器。
20、在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下，研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。
21、稳定分布作为非高斯脉冲噪声的数学模型，已经成为信号处理领域的热点研究课题。
22、在非线*、非高斯条件下进行动基座传递对准，如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。
23、本文从非高斯非球面轴对称激光束出发，详细介绍了这类激光的光束特*参数定义和它的传输变换规律。
24、针对非线*、非高斯系统状态的在线估计问题，本文提出一种新的基于序贯重要*抽样的粒子滤波算法。
25、大跨空间结构的风速模拟需要考虑风的时间和空间相关特*以及局部区域内风载的非高斯特*。
