不规则波的谱估计方法比较

本文主要研究不同谱估计方法对风浪谱及船舶运动响应谱这样一类低频窄带谱估计结果的影响。为了谱估计结果有一个共同的比较标准,采用从计算机上产生的两种模拟给定功率谱的伪时间序列作为谱估计的输入。除非参数谱估计方法以外,本文还采用了参数谱估计方法,它较之非参数谱估计方法有其优越之处。     

高维随机信号THREE功率谱估计及其仿真

功率谱估计是随机信号处理领域的基本问题之一,其基本方法是利用有限长的数据估计信号的功率谱.从演化进程上来看,可分为经典谱估计和现代谱估计.参照现代谱估计中的THREE谱估计方法,对基于Hellinger度量的随机信号的功率谱估计方法进行了探讨,并进行了模拟仿真.通过数值模拟,发现基于Hellinger度量的随机信号的功率谱估计方法能有效用于高维随机信号的谱估计中.     

基于MATLAB实现经典功率谱估计

功率谱估计(power spectrum estimation,PSE)是利用有限长的数据估计信号的功率谱,广泛应用于雷达、声纳、通信、地质勘探、天文、生物医学工程等众多领域.功率谱估计可分为经典谱估计和现代谱估计,文章主要研究经典谱估计中的修正算法.目前经典谱估计中主要采用对2种方法进行估计,分别足周期图法和自相关法...     

最大熵谱估计与傅立叶谱估计的几点比较

本文通过对目前常用的现代谱估计方法——最大熵谱估计方法中的谱峰幅度和谱线分辨率两个基本问题的分析和讨论,和经典的傅立叶谱估计方法作比较,指出在最大熵谱估计方法的应用中应注意的几个问题。     

基于奇异协方差矩阵的谱估计方法

为了解决秩亏RCF(robust Capon filter-bank)谱估计方法的估计性能不稳健问题,提出一种基于奇异协方差矩阵的谱估计方法.该方法根据空间约束和导向矢量误差约束获得相应的窄带滤波器,并利用其对Capon滤波矢量进行滤波得到谱估计.仿真结果表明: 在采样协方差矩阵奇异的情况下,该谱估计方法获得的谱估计在精度及分辨率上均明显优于秩亏RCF谱估计方法.该方法是一种可以利用少量快拍进行谱估计的有效方法.     

心率变异性现代谱估计对不同年龄段正常人的分析

比较了经典谱估计与现代谱估计在心率变异性分析中的应用,指出了经典谱估计具有频率分辨率低和旁瓣泄漏的固有缺点,采用以自回归模型为代表的现代谱估计对心率变异性信号特别是短时心率变异性信号分析具有优越性,并对不同年龄段正常人的心率变异信号进行了分析和比较,分析结果表明:自回归模型功率谱估计在心率变异性分析中的有效性优于当前所使用的传统谱估计方法;随着年龄增长,HRV信号总能量及各频段能量明显减少.     

结合l_q范数矩阵填充的采样数据丢失谱估计

处理存在采样数据丢失的谱估计问题,可以直接对已获得的采样数据进行谱估计,另一种思路是首先恢复丢失采样数据再对恢复后的整体数据进行谱估计.基于后一种思路,文章提出一种新算法:首先利用lq范数(0相似文献   

Burg法AR谱估计图像滤波分析与实现

首先分析现代谱估计的参数模型方法、AR谱估计模型方法和Burg法AR模型参数提取方法,然后用VisualStudioC#.NET编程实现Burg法AR谱估计图像滤波,最后提供滤波前后对照图并对结果进行讨论.     

最大熵谱的两种快速算法及局部表示

本文基于传统谱估计与最大熵谱估计的不同特点,应用传统谱估计中的FFT算法的思想及细化技术,从最大熵谱表达式出发,导出了最大熵谱的两种快速算法,提出了最大熵谱的局部表示的概念,引入了最大熵谱估计中的系统分辨力的概念。文中还讨论了算法中的有关问题,指出这些结论对ARMA谱仍是适用的。     

Apple-Ⅱ微型机在线信号处理系统两种谱分析功能的分析比较

本文根据Apple-Ⅱ微型机在线信号(动态数据)处理系统的功能,讨论了Fourier谱估计与最大熵谱估计的原理以及在该系统上的实现过程,并通过实验结果对两种谱估计方法在信号分析,系统辨识和模态参数估计应用中的优缺点进行了分析和比较。     

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.     

最大熵谱的振幅谱和相位谱计算

最大熵谱估计是高分辩率的现代谱估计方法,它有着传统谱估计方法不可比拟的优越性。但最大熵谱估计中振幅失真,使它的应用受到很大限制。本文着重介绍了运用准确最小二乘法计算最大熵谱信号的最佳频率成分,再利用三角函数回归法求取原始信号的真实振幅谱和相位谱。对最佳频率成分位置的确定,采用-种既简便又准确的方法,比前人的方法更为优越。     

最小交叉熵在谐振隔离式轨道电路中应用

最小交叉熵谱估计是现代谱估计法中的一种,其分辨率要比经典谱估计高。谐振隔离式频率编码轨道电路,其信号特点是频率间隔比较小,所以要求其频谱的分辨率高,同时实时性要好.本文研究了用最小交叉熵谱估计对UM2000轨道电路信号进行频谱分析.     

SVD技术在二维线性预测谱估计中的应用

本文提出了一种在正弦加白噪声情况下的二维线性预测谱估计的改进方案,它实际上是一维Cadzow SVD方法在二维谱估计中的推广。这种谱估计的性能对于信号中所含正弦个数的准确估计是非常敏感的,本文证明了由二维自相关矩阵信号特征向量所排成的矩阵的秩等于正弦个数,由此可以得到一种二维正弦谱估计的新的判阶方法。这种新的判阶方法与改进的谱估计方法构成了一种新的谱估计方法,本方法所获得的谱估计可以有效地抑制峰裂、压缩伪峰,从而使谱估计的分辨率获得明显地改善,此方法可用于因果、半因果、非因果等各类不同的线性预测系统,并具有运算量不大,信噪比要求低等突出特点,实验验证了上述结论。     

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。     

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.     

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.     

基于扩充的Prony方法对信号的谱估计

目的 探讨现代谱估计方法在雷达信号谱估计的应用。方法 采用扩充Ｐｒｏｎｙ方法和ＦＦＴ方法分别对双正弦信号进行仿真计算。结果 理论分析及仿真结果表明扩充Ｐｒｏｎｙ方法具有比ＦＦＴ高的谱估计精度。结论 扩充Ｐｒｏｎｙ方法可应用在雷达信号的多普勒频率和相位的估计中,并由此估计和计算出目标的运动参数和运动轨迹。     

如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计

对于一个随机信号,自相关函数往往最能完整地表征它的统计平均值.我们可以用功率谱密度(Power spectraldensity,PSD)来表征它的统计平均谱特性.此外功率谱估计在测量噪声频谱、最优化线性滤波等其他应用中也有着非常重要的作用,因此对功率谱估计如何进行优化显得更加重要.本文就如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计进行了简单讨论.     

小波包分解Welch平均法在焊接电弧声功率谱估计中的应用

对试验系统采集到的焊接电弧声进行了小波包多层分解 ,并利用周期图法、Welch平均法及AR模型法 ,对各频段信号进行功率谱估计 .根据不同谱估计方法的对比结果 ,提出小波包分解结合Welch平均法对焊接电弧声进行功率谱估计的新方法 .通过对几种规范与飞溅率下的电弧声功率谱的初步分析 ,发现其功率谱分布具有一定的规律性 ,并且不同频段谱峰值及其对应频率与焊接飞溅具有相关性