摘要

随着信号处理技术的发展,非高斯信号处理是近年来发展起来的一个信号处理的新领域.针对现实生活中所遇到的大量非高斯信号或噪声具有显著的尖峰脉冲特性,而这种脉冲特性使得这类非高斯过程的统计特性显著偏离高斯分布的实际问题.重点研究了基于广义中心极限定理的Alpha稳定分布,它能够很好地描述信号统计分布的非高斯性和重拖尾性.本文首先讨论Alpha稳定分布的定义和基本理论,然后求解出该分布的概率密度函数,以便于样本分位数法和基于分数低阶矩法的实现.最终,把研究结果应用于上证指数和道琼斯工业指数,求解出其服从的分布模型.

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