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Le traitement statistique des signaux non gaussiens est important lorsque les signaux et/ou le bruit s'écartent du modèle gaussien idéal. Les distributions stables font partie des modèles non gaussiens les plus importants. Elles partagent des caractéristiques définissantes avec la distribution gaussienne, telles que la propriété de stabilité et les théorèmes de limite centrale, et incluent en fait la distribution gaussienne comme cas limite. Cela aide les ingénieurs à mieux comprendre les modèles stables et à développer des méthodologies pour leurs applications dans le traitement du signal. Un aperçu didactique des caractéristiques de base des distributions stables et du traitement du signal stable est présenté. L'accent est mis sur les différences et les similitudes entre les méthodes de traitement du signal stable basées sur des moments d'ordre inférieur fractionnaires et les méthodes de traitement du signal gaussien basées sur des moments d'ordre deux.
Shao et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.