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.     

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.     

亚健康脉象信号的非参数化双谱估计

根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,提取处于亚健康状态的脉象信号的异常信息,探索亚健康的诊断与治疗评估的客观诊断依据.在信号处理过程中,双谱的相位携带有信号的重要特征信息.采用双谱估计分析法中的非参数化算法对脉象信号进行研究发现,处于亚健康状态的双谱幅值谱峰比处于健康状态的更突出,较大双谱值的分布更为集中.实验结果表明:非参数化双谱估计是分析脉象信号的有效且可行的方法,可以作为识别亚健康状态的方法进行深入研究.     

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.     

ARMA谱估计中若干问题的研究

本文首先讨论ARMA谱估计中谱值估计的运算量计算问题,分析了现有几种快速算法的各自特点,在此基础上,根据三角函数的Taylor展开式与周期性,提出了一种新的ARMA谱值估计快速算法——三角函数展开型算法;文中还详细地讨论了ARMA谱估计的分辨力问题,阐述了系统分辨力与频率分辨力的本质区别。     

一种非递推ARMA谱估计方法的探讨

本文提出一种ARMA谱估计的非递推最小二乘法。这种方法能预先确定模型阶数,并同时给出了参数估计的方差,计算量小于其它算法。数值计算结果表明本文方法的性能满足要求。     

双谱估计在中医脉象信号分析中的应用

根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,旨在提取吸毒者脉象信号的异常信息,并得出初步区分正常人与吸毒者的判断依据．在信号处理过程中,双谱的相位携带有脉象信号的重要特征信息．采用双谱估计分析法中的非参数化间接算法对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了分析,提取出双谱估计的平均相位值,发现吸毒者脉象信号在特定频率区域内的平均相位值Ph一般低于正常人的Ph值．以平均相位值作为判断正常人和吸毒者的特征参量,提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数,据此15例正常人全被检测出来,但有1例吸毒病人被误判．研究结果表明．非参数化双谱估计是分析脉象信号的有效且可行的方法．     

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...     

非参数模型谱估计算法性能比较

介绍了各种非参数模型功率谱估计算法,对各种算法的谱估计质量从理论上进行了分析比较,并通过Matlab仿真验证了理论分析的正确性．对于使用较广泛的Welch法进行了深入的研究,给出了窗函数选择的一般要求,通过仿真分析了不同的窗函数对Welch法谱估计质量的影响,比较了它们的优缺点．     

马尔可夫过程的低秩谱估计

针对马尔可夫过程的谱估计算法利用了非负投影而导致估计矩阵不能满足低秩要求的问题，提出一个低秩谱估计算法(Low-rank Spectral Estimation Algorithm, LRSEA):首先，建立秩约束状态转移矩阵集合的局部Lipschitz型误差界，并给出满足该集合误差界不等式的近似投影矩阵; 然后，基于近似投影矩阵对现有的谱估计算法进行低秩修正，得到LRSEA算法，并为该算法建立统计误差界。通过人工合成数据实验对LRSEA算法、经验估计方法和谱估计方法进行比较，结果表明LRSEA算法的估计误差最小。最后，将LRSEA算法与k-均值聚类算法结合应用到纽约市曼哈顿岛出租车轨迹的分析问题。     

动力学参数估计的频域方法

本文讨论以谱估计为基础的动力学参数估计方法。它一般包括两步估计算法．即首先由线性系统的输入－输出信号估计其谱密度函数．再由第一步得到的频率响应数据估计系统的传递函数参数。文中从统一形式的性能指标出发，选用不同的加权项而导出不同的频率特性曲线拟合算法，如线性化算法、迭代法、非线性最优化方法以及基于若干基本环节的顺序迭代算法。文中还介绍了这种算法的几个应用实例。这种频域方法适用于一般线性系统的实验建模．具有通用性。     

经典谱估计方法的MATLAB分析

讨论了用MATLAB实现经典谱估计的各种方法 ,比较了它们的性能指标 ,并优选它们的参数 .得出了在科学研究和工程技术应用中有一定参考价值的结论 .     

具有先验估计的最大熵谱分析

提出一种具有先验估计的最大熵谱分析方法。仿真结果表明，在低信噪比场合，当某些先验信息已知时，该方法可得到改善的结果。     

基于谱范数和CPAST算法的周期长码直扩信号PN序列估计

针对周期长码直接序列扩频(DSSS)信号的伪噪声(PN)序列盲估计问题,提出一种新的谱范数和约束投影逼近子空间跟踪(CAPST)算法相结合的PN序列估计算法。算法首先根据最大化分段协方差矩阵的谱范数法,估计出PN序列的同步点;然后利用CPAST算法,分别估计各子段的PN码序列;最后按照一定顺序拼接成完整的周期长码PN序列。算法具有运算量小、复杂度低、实时处理及硬件实现的优点。仿真结果表明,在较低的信噪比情况,该算法能够有效地估计出同步点和PN码序列。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法

针对改进最小追踪噪声互功率谱估计方法存在的噪声过估计的问题。提出一种基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法。该方法中的平滑因子使用了递归平均技术,在估计噪声互功率谱时,会根据每个频点的实际信噪比作相应的调整。仿真结果表明,该噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声均方估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

高阶Y—W谱估计的一种快速算法

本文给出高阶自回归Y-W谱估计的一种快速算法,需O(m~2)量级的乘法运算。     

纯量谱分解的Gevers-Wouters算法收敛性分析

滑动平均(MA)模型参数估计问题等价于一个谱分解问题,用Kalman滤波方法基于MA模型到状态空间模型的变换,证明了纯量可逆的MA模型参数估计的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式的零点决定。当MA多项式的零点不接近单位圆周时,Gevers-Wouters算法可高精度快速给出MA参数估值,是一种快速、简单、有效的谱分解算法,为状态估计、信号处理、时间序列分析、系统辨识提供了一种重要的工具。     

基于对称矩阵分解理论的AR模型参数算法

在分析AR模型的Y u le-W a lker方程和对称矩阵分解理论的基础上,提出基于对称矩阵分解理论的AM模型算法.该算法研究有关AR模型阶数p的选择,讨论AR模型的其它求法.仿真结果表明,改进算法的AR参数能有效提高频谱分辨率、改善方差性能、提高频谱估计的精度.     

基于现代谱估计的互相关高斯随机序列的模拟产生

利用现代谱估计技术中的Levinson—Durbin递推方法来求解对序列相关值有所要求的AR自回归模型的各阶参数，并将所产生的原序列及其移位序列作为无线通信和雷达系统仿真中所需的互相关高斯随机序列，仿真结果证明了该方法的有效性。