α噪声背景下谐波恢复方法研究 |
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引用本文: | 车晓男,石要武,王士谦,李旭晨.α噪声背景下谐波恢复方法研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2019,37(3):223-229. |
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作者姓名: | 车晓男 石要武 王士谦 李旭晨 |
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作者单位: | 吉林大学 通信工程学院,长春,130022;吉林大学 通信工程学院,长春,130022;吉林大学 通信工程学院,长春,130022;吉林大学 通信工程学院,长春,130022 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目( 51075175) |
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摘 要: | 为解决α 噪声背景下的谐波恢复问题,提出了归一化循环相关结合多重信号分类算法。该算法包含两种
多重信号分类算法( MUSIC: Multiple Signal Classification) : 样本空间MUSIC 算法和特征空间MUSIC 算法。
这两种MUSIC 算法充分利用信号子空间和噪声子空间,在空域内做谱峰搜索以求取谐波频率。该算法不仅能
估算谐波信号频率,同时也能提高谐波估计的精度。计算机仿真结果表明,使用这两种算法可完成谐波信号频
率有效估算,而且效果比原有分数低阶矩及其派生的分数低阶统计量更优,且有效地解决了非整数算子造成的
相位扭曲问题,应用前景广泛。
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关 键 词: | α噪声 MUSIC算法 谐波恢复 |
收稿时间: | 2019-01-12 |
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