鲁棒估计
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基于MATLAB的非高斯噪声鲁棒自适应滤波算法实现
本项目针对脉冲噪声、重尾分布等非高斯环境，开发了一种具备噪声特性自适应识别与非线性鲁棒估计功能的MATLAB滤波算法，有效克服传统方法在高斯假设下的性能退化问题。 -
基于线性系统的拖尾倾斜噪声自适应滤波器
本系统针对线性动态系统在复杂电磁环境或传感器异常下产生的非高斯噪声问题设计的专业滤波方案。其核心目标是处理具有显著拖尾（离群值多）和倾斜（非对称分布）特征的背景噪声。由于传统卡尔曼滤波在非高斯噪声环境下容易发散或产生巨大偏差，本项目通过引入偏斜分布（如Skew-t分布或双边伽马分布）来对噪声进行精确建模。 该滤波器能够实时在线识别噪声的偏度和拖尾系数，并利用变分贝叶斯框架或鲁棒估计理论动态调整滤波增益。在信号处理过程中，算法会自动降低那些被识别为“重尾异常值”的数据权值，同时修正由“分布倾斜”带来的系统性
