广义时频分析与广义正态分布随机信号处理理论与应用的研究

研究基于分数阶傅里叶变换的广义时频分析,建立其理论框架，并使其性能优于普通时频分析；研究广义正态随机信号的特性及基于分数低阶统计量（FLOS）的信号处理理论，探讨不同情况下随机信号及噪声的广义正态分布特性；研究广义正态随机信号（或有色噪声）的白化理论，完善现有的在线性系统情况下随机信号白化为非正态白噪声的理论方法；研究广义正态分布随机信号处理的应用问题，依据FLOS改造现有的基于二阶或高阶统计量的水声和生物医学信号处理技术，推出新型的在广义正态分布条件下具有良好韧性的自适应波束形成和时间延迟估计算法。本项目的完成，将有助于改善基于傅里叶变换理论的信号处理方法的性能，有助于深化人们对于非正态随机信号及相应系统的认识，有助于提升水声和生物医学信号处理的水平和韧性，有助于完成和完善随机信号处理理论方法由传统的二阶统计量向高阶和分数低阶的两个方向的扩展，从而形成一个比较完整的理论体系。