| Autor: |
Pastor, Dominique, Amehraye, Asmaa |
| Přispěvatelé: |
Traitement Algorithmique et Matériel de la Communication, de l'Information et de la Connaissance (TAMCIC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne, Traitement Algorithmique et Matériel de la Communication, de l'Information et de la Connaissance (Institut Mines-Télécom-Télécom Bretagne-UEB) |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2007 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
[Research Report] Traitement Algorithmique et Matériel de la Communication, de l'Information et de la Connaissance (Institut Mines-Télécom-Télécom Bretagne-UEB). 2007, pp.27 |
| Popis: |
Consider observations where random signals are randomly present or absent in independent and additive white Gaussian noise (AWGN). By using a recently established limit theorem, we introduce a new estimator for the estimation of the noise standard deviation when the signals are less present than absent and have unknown probability distributions. The bias, the consistency and the minimum attainable mean square estimation error of the estimator we propose are still unknown. However, the experimental results that are presented are very promising. First, when the Minimum-Probability-of-Error decision scheme for the non-coherent detection of modulated sinusoidal carriers in independent AWGN is tuned with the outcome of our estimator instead of the true value of the noise standard deviation, the Binary Error Rate tends to the optimal error probability when the number of observations is large enough. Second, given some speech signal corrupted by independent AWGN, our estimator can be used to estimate the noise standard deviation so as to adjust the standard Wiener filtering of the noisy speech. The objective performance measurements obtained by so proceeding are very close to those achieved when the Wiener filtering is tuned with the true value of the noise standard deviation.; Considérons le cas d?observations qui résultent de la présence aléatoire de signaux dans un bruit blanc Gaussien, additif et indépendant. En utilisant un résultat théorique récent, nous présentons un nouvel estimateur permettant d?estimer l?écart-type du bruit quand les signaux ont des distributions de probabilité inconnues et des probabilités de présence inférieures ou égales à un demi. Les propriétés statistiques de cet estimateur ne sont pas encore connues. Cependant, les résultats expérmentaux présentés sont très prometteurs. Tout d?abord, quand le test de Bayes garantissant le minimum de probabilité d'erreur pour la détection non-cohérente de sinusoïdes dans le bruit est ajusté, non pas avec la valeur exacte de l?´ecart-type du bruit, mais avec le résultat de l?estimation que nous proposons alors que l?estimateur ne connaît pas la nature des signaux, le taux d'erreur binaire tend vers la probabilité d'erreur optimale quand le nombre d?observations devient grand. Ensuite, étant donné un signal de parole bruité par un bruit blanc Gaussien additif et indépendant, notre estimateur peut être utilisé pour estimer l?écart-type du bruit de manière à ajuster le filtrage de Wiener standard. Les mesures objectives de performance obtenues en procédant ainsi sont très proches de celles que l?on a lorsque le filtre de Wiener est ajusté avec la valeur exacte de l?écart-type du bruit. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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