《表2 噪声估计的收敛时间比较》

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《利用频谱排序和筛选的突变噪声快速估计》

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从图2中可以看出，经典MCRA算法在噪声突变时存在较大的跟踪时延；连续最小值跟踪算法在噪声突然变大时收敛速度较快，但在噪声突然变小时，收敛速度仍较慢；而本文改进算法在噪声突变时都可以实现快速收敛。三种算法的收敛时间如表2所示。从表2中可以看出，经典MCRA算法的收敛时间在1～4 s之间；连续最小值跟踪算法在噪声突然变大时收敛时间约为0.3 s，在噪声突然变小时收敛时间在1 s左右；而本文改进算法收敛时间稳定在0.032 s，相比经典MCRA算法，收敛时间缩短了90!以上。