基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

影响DOA精度因素的研究

首先对music算法进行了介绍分析，并对music算法进行了分析和完善，简要地概括出了算法进行信号源DOA估计的具体步骤．同时分析了影响music算法精度的原因，并在计算机上进行仿真研究，给出了非相关信号源DOA估计的具体的实验结果．     

宽带直接处理方法的性能分析

首先建立了宽带阵列信号处理的模型,在此基础上,主要分析了CSM,BASS-ALE,以及FDM宽带高分辨方位估计算法.进行了计算机仿真试验,在理论上分析和比较了三种方法的性能,验证了宽带波达方向(DOA)估计算法的有效性.仿真结果表明,与CSM相比较,宽带直接处理方法BASS-ALE和FDM具有更好的性能,其原因是宽带直接处理方法不需要构造聚焦矩阵,也不需要方位预估,避免了这些因素对子空间谱及方位估计的影响.     

基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计在设备故障诊断中的应用

为了消除或衰减加在机械故障信号上的有色高斯噪声,更好地对信号功率谱进行估计,提出了基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计方法。该方法依据是高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性。仿真结果表明,该方法能有效的抑制高斯有色噪声的干扰。     

Cadzow谱估计法简介

本文介绍了谱估计的基本概念并提出了Cadzow谱估计法,通过用高阶AR模型做近似模拟ARMA模型,从而比较方便的得到功率谱。     

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xPC的三轴仿真转台模型辨识方法研究

从实验设计,输入信号分析以及模型验证三个方面全面进行三轴仿真转台模型辨识研究。基于xPC实时系统和反射内存实时网络设计转台模型辨识试验,用谱分析方法研究输入信号特性,采用AIC准则和广义最小二乘法实现对转台模型的辨识,最后采用统计方法和最大熵谱估计方法对所得模型进行验证。结果表明,所辨识的转台内环控制系统模型可信度较高,可以用于半实物仿真的误差评估。     

频谱分析方法在仿真可信性研究中的应用

应用频谱分析方法进行仿真可信性评估。分析了傅立叶谱估计、最大熵谱估计的统计特性,并分别构造相容性检验。引入瞬时谱估计分析非平稳随机信号,以及应用于某型近炸引信数字仿真模型验证的一个实例。     

色噪声背景下弱信号频率估计互谱方法研究

现代互谱估计是抑制有色观测噪声的一种有效方法.本文针对旋转不变技术来估计信号参量的方法进行了深入的分析,进而提出了在有色观测噪声背景下,基于最小二乘技术的信号估计的互谱ESPRIT方法。这种方法的突出特点是不需要任何色噪声的先验信息准确地估计出待估计信号,不仅避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,而且克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制（要求噪声为白色高斯噪声）。可直接通过特征值确定信号参数估计值。本文方法只需两次SVD分解,计算量大大降低。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。