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.     

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.     

基于加窗Burg谱估计的船舶辐射噪声识别

船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于一般Burg谱估计原理提出了一种加窗Burg谱估计新算法。利用得到的加窗Burg谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的Burg谱特征进行了对比。结果表明对三类目标的总体正确识别概率在93.21%以上,并且加窗Burg谱特征比一般的Burg谱特征具有更好的分类性能和抗噪性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。     

利用最大熵准则的新谱分析技术

文题方法是利用信息熵来进行预测的。其优点是给出的时间序列可以很短,预测结果比较准确,且可估计多个正弦波频率,比常用的FFT和Burg算法优越。     

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。     

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。     

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.     

三种现代功率谱估计方法性能研究

本文阐述了三种现代功率谱估计方法的基本原理,通过仿真实验,重点研究了参数设置对这三种算法性能的影响,分析了不同条件下算法的频率分辨率。发现频率分辨率受算法参数设置影响较大,得出Burg算法的频率分辨率较好,MUSIC算法次之,特征向量法较差的结论。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

伯格谱估计方法在VSAR中的应用

针对目前速度合成孔径雷达（ＶＳＡＲ）中速度分辨力不高和天线数目过多的问题进行改进,以便对慢动目标进行检测,采用伯格法对ＶＳＡＲ信号处理中的相位信息进行处理,以提取速度信息,从而取代传统的经典谱估计方法。仿真结果表明,使用伯格法可以获得更高的速度分辨力和方位分辨力。同时,柏格法的使用可以降低天线数目和整个天线阵列的总长度,从而降低硬件的复杂度。     

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。     

提高线性调频连续波探地雷达厚度检测分辨率的信号处理方法

线性调频连续波探地雷达 (LFMCWGPR)用于检测路面厚度时要具有较高的垂向分辨率 ,而由于经典谱估计法固有的缺点 ,限制了分辨率的提高。利用Burg最大熵法和修正协方差法对探地雷达信号进行了处理 ,计算机模拟和室内实测信号处理的结果表明 ,这两种方法均能有效地提高LFMCW探地雷达的分辨率 ,使功率谱的主瓣变窄、旁瓣幅度降低。在对计算量无严格要求的情况下 ,修正协方差法的功率谱估计效果更好 ,它能克服使用Burg最大熵法出现的谱峰频率偏移和谱峰分裂的缺点。     

基于高阶累积量的格型结构及算法

为了解决格型结构对噪声敏感的问题,从基于高阶累积量的均方误差（ＣＭＳＥ）准则出发,提出了一种基于高阶累积量的格型（ＣＬ）结构,并讨论了该结构具有的一些重要性质。在此基础上进一步推证了系统参数辨识的基于高阶累积量的Ｂｕｒｇ算法（ＣＢｕｒｇ）,并给出了三阶ＣＢｕｒｇ算法的一种快速递归实现方案。仿真结果证明：就辨识结果的无偏性而言,这种ＣＢｕｒｇ算法的抗高斯噪声性能明显优于常规Ｂｕｒｇ算法而两种算法的运算量大体相当。