AR模型功率谱估计常用算法的性能比较

功率谱估计是分析随机信号的一种重要方法.通过分析AR模型功率谱估计,介绍AR模型参数提取的L-D算法、Burg算法和Marple算法,并利用计算机仿真比较三者的性能.     

基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

对电力系统谐波的参数方法的功率谱估计及滤波处理

基于MATLAB建立电力系统谐波的几种参数方法功率谱估计模型,用差分滤波技术滤除谐波,并通过分析AR模型这种方法功率谱估计的谱特点,得出它的应用范围和条件,针对应用普遍算法最简单的AR模型进行详细分析,将它与经典功率谱估计进行比较,得出谱估计和差分滤波幅频特性的一些特点.     

基于最大熵谱估计的短时间序列分析与预测方法的研究

针对短时间序列的特性，根据最大熵谱估计原理，论述了用Burg算法作为求解AR模型参数的方法，并给出了应用实例。     

低阶自回归参数模型检测串联故障电弧

针对电气系统中串联回路故障电弧的多发情况,利用电弧发生器、波形记录仪等实验装置对故障电弧进行模拟实验研究.提出基于自回归参数模型的故障电弧检测方法,采用二阶Burg方法对采集的信号建立自回归模型,提取AR模型参数,通过计算、比较相应的距离测度实现对故障电弧的检测.研究结果表明:通过二阶Burg方法建立的自回归参数模型能快速、准确地检测出故障电弧,同时相对于高阶Burg方法,减少了很大的运算量.     

功率谱估计在心电信号处理方面的应用

频谱心电图(FCG),即心电信号的功率谱估计图,是一种心脏检查新技术。本文首先在Welch法、自相关法和Burg法中选取综合性能比较好的Burg法作为谱估计方法,其次通过对几种心电图信号的Burg法谱估计结果作分析,发现频谱心电图对病症敏感性强,对心血管疾病的早期诊断有一定的临床意义。相关结果用Matlab仿真。     

利用现代谱估计技术估计SAR多普勒中心频率

多普勒中心频率是合成孔径雷达（SAR）成像过程中的重要参数之一.根据SAR信号的特点和估计多普勒中心频率这个信号处理任务,将两种现代谱估计技术AR模型法和TLS-ESPRIT法用于SAR实测数据多普勒中心频率的估计.结果表明,AR模型法与经典方法相关函数法等价,并与TLS-ESPRIT法的估计结果相近,成功用于实测数据成像表明该思路有效.     

一种适用于低压电力线通信信道的背景噪声建模方法

构建电力线通信信道噪声干扰模型对于深入研究低压电力线载波通信性能至关重要.结合低压电力线信道的噪声特性,构建了基于背景噪声的自回归(auto-regressive,AR)模型,对比分析自相关、Burg和修正协方差3种模型参数求取方法,并进行仿真验证分析结果.理论分析与实际仿真结果表明,在电力线背景噪声的AR模型中,修正协方差法所求结果较其他2种方法更适合电力线背景噪声建模,为研究电力线载波抗干扰提供理论基础.     

AR双谱估计的Matlab实现

根据AR双谱估计的基本原理,对其Matlab实现方法进行研究,给出了AR模型双谱估计的Matlab实现,最后给出一个仿真测试实例,仿真结果表明了该方法的有效性.     

列车接近无线预警系统的研制

在现场实测列车运行振动信号基础上，用burg算法分析了列车接近过程中各谐波成分功率谱密度的变化情况，讨论了系统实现的软件设计原理，给出了系统的硬件组成。测试结果表明，系统可很好的预警接近的列车。     

功率谱估计

本文主要讨论了用最大熵Burg算法进行功率谱估计.文中给出了Burg算法,程序框图和运算结果.结果与理论值吻合得较好.     

功率谱估计

本文主要讨论了用最大熵Burg算法进行功率谱估计。文中给出了Burg算法,程序框图和运算结果。结果与理论值吻合得较好。     

海洋环境探测分析雷达远距离回波信号的谱处理

利用海洋环境探测分析雷达提取海况参数的过程中，谱处理有着重要的意义。本文采用简洁的奇异值分解法进行定阶，并用一种新颖的噪声补偿措施来改进Ｂｕｒｇ算法，计算机仿真和实测数据处理均表明：该方法不仅能提取出傅里叶变换（ＦＴ）方法无从提取的信号，而且比Ｂｕｒｇ算法处理效果更好，更准确。     

一种改进的Marple算法

本文根据时序建模中Marple算法的特点,经过分析推导,提出了一种改进的Marple算法。实践表明,改进算法能降低Marple算法的乘法运算工作量。     

Burg谱的阶数依赖性与最佳正则化参数的选择

利用Burg法分析了被白噪声污染的功率谱,并将结果与传统周期图法进行了比较。当阶数比较小时,Burg谱比较平坦,信号被噪声掩盖;随着阶数的增加,分辨率增加;当阶数进一步增加时,虚假峰出现,并逐渐增多,以至于信号被噪声淹没。这一结果表明,系统一定存在某个阶数,在这个阶数附近Burg谱质量最好。指出了这个阶数就是最佳正则参数;而且还指出了,只需进一步考虑残差向量的归一化累积误差,并同K-S判据相结合就可以确定它。     

基于Burg算法与卡尔曼滤波的有色噪声状态估计

探讨一种有色噪声卡尔曼滤波算法。基于静态环境下多传感器的噪声信号,借助Burg算法和自回归模型,获得可在线估计噪声信号的噪声模型,进而结合经典卡尔曼滤波算法,获得可估计系统状态的有色噪声卡尔曼滤波模型。数值实验结果比较显示该模型对系统的状态估计精度高、噪声抑制能力强。     

基于AR模型和SVM的果蝇振翅声分类

分别对3个不同品系果蝇的振翅声建立了AR模型,提取AR系数和白噪声序列的方差作为特征,然后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类同种内的3个不同品系果蝇的振翅声。使用AIC准则确定AR模型的阶数,用Burg方法估计AR模型的参数,用重尾径向基函数作为支持向量机的核函数,实现对不同品系果蝇振翅声的特征提取和分类。实验结果表明3个品系的果蝇振翅声的分类正确率均达到了88%以上。