谱估计
- 基于FPGA的测风激光雷达功率谱估计系统设计
值[3]。功率谱估计是相干测风激光雷达获取大气径向风速和风场信息的重要过程[4]。目前，比较常见的是采用MATLAB等分析软件进行编程或者使用数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）来完成雷达回波信号的功率谱估计[5～6]。但是，一方面使用MATLAB等工具来处理数据，具有通用性和灵活性，但其缺点是费时低效，不能达到实时处理的要求，另一方面，由于DSP内部的乘法器资源有限，在做大规模FFT运算时，往往需要使用多片DSP进行
电子制作 2023年3期2023-02-19
- 基于AR模型的直升机桨叶模态的识别方法有效性研究
]利用AR模型谱估计对频域分解法进行了改进，验证了这种方法对识别固定翼机翼振动模态的有效性，其试验表明，这种改进提高了阻尼识别精度和模态分布的可视性。鉴于频域法的直观和计算的简单，并且噪声易处理，本文采取基于AR模型的频域分解法对直升机桨叶模态应用的有效性进行了分析，验证了这种方法能够有效识别旋转桨叶固有频率。1 频域分解法的基本理论频域分解法是在峰值拾取法的基础上发展起来的一种频域模态参数的识别办法[6]。其基本原理是系统的频率响应函数峰值可以代表自身的
科技与创新 2023年1期2023-01-07
- 一种单矢量水听器通道增益一致性分析方法
MVDR)空间谱估计有很大影响，仿真分析验证了理论推导结果的有效性。结合通道增益一致性对MUSIC算法的影响，本文提出一种判断单矢量水听器各通道增益是否一致的分析方法。1 单矢量水听器误差测量模型1.1 单矢量水听器测量模型二维矢量型水听器可以同时共点输出声场的声压P和振速Vx、Vy，在平面波条件下，其输出可表示成[2-4]：式中：x(t)为接收到的声压信号，θ是声压信号的水平方向方位，取值范围是-π≤θ＜π。如果有K个相互独立的声波信号同时到达二维单矢量
声学技术 2022年4期2022-10-17
- 基于小波分解的鼾音信号功率谱估计方法研究*
位置鼾音的功率谱估计［1］特点，为诊断OSAHS 阻塞位置提供一种简单方便的检测方法。功率谱估计方法分为传统谱估计法［2］和现代谱估计法［3］。传统谱估计法原理简单，便于实现，在实际中应用较广，常用的方法有Welch法［4~6］、多窗谱法［7~8］等。现代谱估计是先将实验信号建立参数模型，再依据模型估计信号的功率谱。线性模型在信号处理中应用最多，具体分为AR 模型［9］、MA模型、ARMA模型。常用的方法有基于AR模型的自相关法［10］和Burg 法［11
计算机与数字工程 2022年3期2022-04-07
- 基于频域分析的间接式胎压监测算法研究
速信号采用传统谱估计法估计出功率谱，然后采用曲线平滑的方法提取常压与欠压时轮胎共振频率，并以此设定轮胎欠压阈值，在汽车行驶过程中动态判断轮胎是否欠压。由于频域法基于每个轮胎本身特征，因此可以独立监视特定轮胎压力，但目前的频域法准确度较低，主要是由轮速信号获取误差以及轮胎共振频率估计误差造成。因此本文从以下两个角度对算法进行改进：首先采用改进递归最小二乘法（RLS）对轮速信号进行修正，以获得准确的轮速信号；采用基于AR模型的伯格（Burg）算法代替传统谱估计
现代电子技术 2021年21期2021-11-04
- 基于层次分析法的低信噪比空间谱估计误差校正算法
）1 概述空间谱估计是估计信号信源位置的重要技术之一，利用空间谱估计误差校正模型，判断信源位置，在测向领域中得到了广泛的应用。然而测向传感阵列在实际应用中有不可避免的误差，针对阵列误差模型及校正算法在低信噪比情况下效果不好，建立了低信噪比情况下的空间谱估计误差校正模型。传统低信噪比空间谱估计误差校正模型由通道幅相误差对信号波接收机通道噪声的影响和对信号波接收信号的影响两部分组成，但这两个因素对判断信号源位置的影响有着不同的重要程度。鉴于此，本文引入层次分析
科学技术创新 2021年10期2021-04-26
- 共轭梯度算法在振动信号处理中的应用
用傅里叶变换的谱估计方法[1]，这种方法有着分辨率低和旁瓣泄漏严重的固有缺点，严重时会将振动信号中包含的主要频率特征掩盖，而产生较大的失真。而现代谱估计方法可以有效地解决这个问题，现代谱的精确估计值可以当作是解一组线性方程，AR(auto—regressive)、MA和ARMA是功率谱中的主要参数模型。AR参数模型谱估计是现代谱估计中最常用的时间序列的建模方法，目前已广泛应用于很多领域，如雷达、声纳、机械等。在每种模型的建立中，其核心问题是其参数的求解问题
火箭推进 2021年1期2021-03-02
- 基于Burg法的城市轨道交通快速线路轨道不平顺谱研究
定程度上缓解了谱估计过程中的边界效应。文献[4]分析了钢轨接头处的不平顺功率谱，并使用了小波分析方法。文献[5]通过对大量基础数据的总结提出了中国干线铁路通用轨道谱。文献[6]对朔黄重载铁路进行了不平顺谱的估计，并使用HHT(Hilbert-Huang Transform)从时域与频域上进行了轨道不平顺幅值能量的分析。国外谱如美国六级谱[7]与德国干扰谱[8]，更是广泛应用于相关的设计与研究工作之中。综上可以看出，通过不断研究[9-13]，已经获得不同类型
铁道学报 2020年4期2020-05-29
- 双谱估计在遥测振动参数处理中的应用∗
的工具。2 双谱估计概念高阶谱是通过高阶统计量来定义的，所谓高阶统计量通常应该理解为高阶矩、高阶累积量以及它们的谱——高阶矩谱和高阶累积量谱这四种主要的统计量，此外还有倒高阶累积量谱即倒多谱。由于高阶累积量比高阶矩在分析随机信号的情况下更为适用，所以一般称高阶累积量谱为高阶谱［2］。设f(x)是随机变量x的概率密度函数，其傅里叶变换Φ(ω )称为第一特征函数，即其二维傅里叶变换称之为三阶谱，也称双谱，即双谱阶数最低，计算量小，成为高阶谱分析中的热点。与常用
舰船电子工程 2020年1期2020-03-03
- 多普勒信号的Burg算法优化研究
随机信号，通过谱估计法对多普勒信号进行频域信号分析。谱估计分为经典谱估计与现代谱估计两种，以AR参数模型法为代表的现代谱估计对观测数据进行外推，预测求出观测数据以外的其他数据，极大增大了频谱的分辨率。在实际列车测速中，需要根据信号的有限采样点来估计AR模型参数。常用方法有Yule-Walker法、协方差法、Burg算法和改进协方差法[3-4]。其中改进协方差法为Burg算法的进一步发展。针对Burg算法的误差来源，分析了基于窗函数的优化算法，并针对改进的协
测控技术 2019年3期2019-09-20
- 舰船辐射噪声仿真模型置信度评估方法
性是利用最大熵谱估计法进行谱估计，提取线谱，并对线谱区间的线谱进行相容性检验及相容性结果转换。谱密度的发展变化趋势一致性是根据灰色关联分析法的物理含义，对舰船辐射噪声仿真数据和实测数据的谱密度进行一致性分析。能量一致性是提取舰船辐射噪声信号特征频段的能量，并对舰船辐射噪声仿真数据和实测数据能量进行一致性分析。下面具体介绍这3种方法。2.1 现代谱估计算法经典谱估计算法具有计算速度快的优点，但同时存在功率谱分辨率低、方差性能差等缺点。现代谱估计算法克服经典谱
数字海洋与水下攻防 2019年3期2019-08-28
- 基于空间谱估计的终端AOA定位*
C）算法的空间谱估计的高精度波达方向（Direction Of Arrival，DOA） 算法。对信号的到达方位角进行测量一般采用阵列天线。文献[3]采用8元均匀圆环阵，实现了多波束覆盖，同时兼顾粗略DOA估计。本文采用MUSIC经典空间谱估计算法，实现对终端上行信号的DOA估计，估计精度高，同时通过移动一定距离多次测量取平均值实现终端的AOA精确定位。1 空间谱估计1.1 均匀圆环阵图1给出的是均匀圆环阵示意图。阵元均匀分布在XOY平面内半径为r的圆环上
通信技术 2019年5期2019-06-10
- 基于MATLAB的无线电信号功率谱仿真与分析
号处理中，功率谱估计是非常重要的信号分析手段。频谱模型在语音信号识别中，可了解语音是如何产生的，及语音识别、语音合成；信号的频谱在雷达和声呐系统中，能够起到声源进行定位的作用。所以信号处理研究的一个重点就是随机信号的功率谱分析。功率谱估计的分析方法可分为经典功率谱估计法和现代功率谱估计法。经典功率谱估计分析的方差不准确，信号特性不全以及较低的分辨率。针对这些弊端，现代功率谱估计的目的就是得到较高的分辨率。以下对平均周期图法和最大熵谱估计法进行仿真比较分析。
微型电脑应用 2019年4期2019-04-26
- 空间谱估计经典MUSIC算法性能分析
）1 引言空间谱估计技术是在近30年发展起来的一门新兴的空域信号处理技术，它是在波束形成技术和时域谱估计技术的基础上发展起来的一种新技术，属于阵列信号处理的一个重要分支。阵列信号处理技术，是将多个传感器设置在空间的不同位置组成传感器阵列，并利用这一阵列对空间信号场进行多点并行采样和处理，目的是提取阵列所接收的信号及其特征信息，同时抑制干扰和噪声或不感兴趣的信息[1]。空间谱估计技术自20世纪60年代发展起来后，其主要的内容是研究提高处理带宽内空间信源角度估
数字通信世界 2018年10期2018-11-12
- 基于四阶累积量的机载多基线SAR谱估计解叠掩方法
AR方法主要有谱估计方法[4-9]、最大似然估计方法[10，11]、CS[12-17]算法等。在传统的谱估计方法中，Capon， MUSIC， ESPRIT等方法具有高度向超分辨率的能力，而实际的机载多基线InSAR系统中基线大多为非均匀基线，使得谱估计的高度-谱函数中谱峰周围形成较大的旁瓣，从而影响叠掩处散射点的高程估计精度及分辨性能[18]，同时机载多基线InSAR系统基线数目较少(3～4个左右)，使得估计叠掩处散射点的数目较少，高度估计精度也大幅降低
雷达学报 2018年6期2018-04-17
- 无线电信号的高阶谱估计分析
输模型2 高阶谱估计通常Skx(ω1,ω2,…,ωk-1) 是复数，上式存在的充分必要条件为高阶谱估计的方法可分为参数法和非参数法。参数法是利用观测到的数据来建立所分析过程的参数模型，理论上的频率分辨率是不受限与观测数据的长度，可得到分辨率较高的谱估计。非参数法则是在傅里叶变换的基础上，借助于FFT算法，易于得到物理意义明确的谱估计。但频率分辨率受限于观测数据的长度。无论是参数法还是非参数法，选择合理地参数模型和模型阶数是极为重要的。2.1 非参数法谱估计
电子设计工程 2018年1期2018-01-18
- 基于最大熵谱估计的某型飞行模拟器动态性能验证
）0 引言经典谱估计虽然计算效率高，但是由于窗函数的局限性，在计算过程中不可避免地出现频谱泄露、谱峰转移、分辨率低等缺点。针对经典谱估计的局限，现代谱估计方法应运而生，其中最大熵谱估计法是一种常用的现代谱估计方法。1 最大熵谱估计与一致性验证1.1 最大熵谱估计1967年，Burg最早将“熵”这一概念从信息论中引入到谱估计中，提出最大熵谱估计[1]。最大熵谱估计具有分辨率高，使用范围广的特点。“熵”是对于随机性进行度量的量，熵值越大，则随机性越大。假设p(
现代计算机 2017年34期2018-01-15
- 基于窗谱估计的某型飞行模拟器飞行性能验证
022）基于窗谱估计的某型飞行模拟器飞行性能验证王哲，李国辉，赵善禄（空军航空大学军事仿真研究所，长春 130022）将预处理后得到的动态飞行性能数据，用窗谱分估计的方法进行一致性验证。首先分析谱估计的验证方法，然后以平飞加速过程中飞机的过载随速度变化曲线为例，采用窗谱估计得方法进行一致性检验。结果显示，该型飞行模拟器的仿真数据与飞机真实数据的一致性较好，该验证方法也适用于模拟器其他动态数据的一致性验证。动态飞行性能；窗谱估计；验证0 引言飞行模拟器的动态
现代计算机 2017年33期2017-12-27
- 基于AR模型的现代功率谱估计算法在新型甲烷检定装置的应用
模型的现代功率谱估计算法的工作原理，分别将Yule-Walker算法，Burg算法和协方差算法等3种现代功率谱估计方法，用于新型红外激光甲烷仪表标准检定装置的信号处理。通过Matlab软件仿真表明：Burg算法的运算周期和实时性等能满足甲烷检定装置的要求，能实现检定装置的动态检定和甲烷浓度梯度瞬变控制。关键词：新型红外激光甲烷仪表标准检定装置；Yule-Walker算法；Burg算法；协方差算法中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9
数字技术与应用 2017年7期2017-09-09
- 基于MATLAB实现的AR模型功率谱估计
的AR模型功率谱估计刘明晓1，王旭光2（1.西安铁路职业技术学院 陕西 西安 710014；2.西安航天自动化股份有限公司 陕西 西安 710014）现代功率谱估计和经典功率谱估计是两种常用的功率谱估计，同时也是分析随机信号的常用方法。本文详细介绍了现代功率谱估计中有关AR模型参数的功率谱估计，具体包括自相关算法、Burg算法、协方差算法以及改进的协方差算法，在此基础上又对四种不同功率谱估计方法的性能指标进行了比较分析。在MATLAB仿真软件平台上对AR模
电子设计工程 2017年17期2017-09-07
- 基于AR模型现代谱估计的某型高超声速导弹热模态试验研究
于AR模型现代谱估计的某型高超声速导弹热模态试验研究李智劳 李晓东 刘凡（中国飞机强度研究所，陕西 西安 710065）高超声速导弹在飞行过程中表面会受强烈的热作用，结构本身的动特性也会发生明显变化，进而会影响结构的颤振临界速度，因此在导弹设计阶段就必须考虑气动加热对结构动特性的影响。采用模拟计算的方法很难准确获得结构高温时的动特性参数，所以必须通过试验进行验证和修正。本文开展了某型高超声速导弹的热模态试验，运用基于AR模型的现代谱估计方法对结构在加热情况
化工管理 2017年17期2017-07-18
- 基于波束空间的多重信号分类算法
且计算量更小。谱估计 波束空间 多重信号分类 误差空间谱估计的目标空间由信号源的参数和复杂的空间环境参数构成，谱估计是用某种特定的方法从目标空间中得出与信号源相关的某些想要知道的参数或者属性。观察空间，物理上是按一定方式排列的阵元，实际应用中通过阵元来接收目标空间的信号源。传统的空间谱估计算法，已经不能再进行有效的测向，出现了计算量小而且便于实现的空间平滑技术，但空间平滑技术是以有效阵元数为代价，对阵列孔径会产生一定的影响，而且它的算法性能在低信噪比的情况
数码世界 2017年6期2017-07-18
- 采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术*
-MVDR空间谱估计技术*郭 拓，王英民，张立琛 （西北工业大学航海学院，西安 710072）对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术，在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术，具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制，以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方
火力与指挥控制 2017年3期2017-04-24
- 基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强
21)基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强张 青 吴 进(西安邮电大学 陕西 西安 710121)为减少维纳滤波在语音增强中残留的“音乐噪声”，将多窗谱估计和改进的维纳滤波方法结合，并进行语音合成。设计了基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强方法，该方法采用多窗谱估计噪声功率谱，改进维纳滤波降噪得到增强语音，以及重叠相加语音合成，并给出仿真对比验证。结果表明，基于多窗谱估计的改进维纳滤波方法在抑制噪声，减少音乐噪声方面优于基于维纳滤波的增强算法和基于多窗谱估
计算机应用与软件 2017年3期2017-04-14
- 谱估计方法的仿真与分析
变化，这在功率谱估计中能得到很好的体现。所分析的数据来源于随机过程中的，所得到的真实功率谱，也是从随机序列的数据中计算出来的，因此，这研究的问题明显就是属于谱估计方面的。在随机的过程中，衡量真实的程度，是以谱估计质量作为标准的，谱估计质量也会受到某些因素的影响，比如数学模型的建立，使用谱估计的方式。在本文中，谱估计所用到的几种方式，都会相应的被提及到，以此作为前提，在继续往更深的层次去探究周期图法、Welch法和AR法，借助Matlab，可进行仿真实验，将
电子技术与软件工程 2017年3期2017-03-22
- 利用谱估计算法的雷达信号分选*
240)利用谱估计算法的雷达信号分选*杨 翔**1，汪文浩2(1.中航工业北京青云航空仪表有限公司，北京 100017；2.上海交通大学 密西根学院，上海 200240)传统雷达信号分选过程中分别进行脉冲重复频率检测与初始到达时间估计时，脉冲搜索时间过长。为此，提出了一种新的基于谱估计的信号分选算法。该算法通过谐波滤除减小了脉冲初始到达时间估计的运算次数，并在进行脉冲重复频率检测的同时估计脉冲初始到达时间，从而避免了传统信号分选算法中对整个序列的遍历，节
电讯技术 2016年7期2016-12-20
- 基于Burg算法功率谱估计的参数选择
urg算法功率谱估计的参数选择黄 超，王 伟，单 凉(电子工程学院，合肥 230037)介绍了现代功率谱估计中常用的基于自回归(AR)模型的Burg算法，分析了Burg算法中参数选择对功率谱估计的影响，并给出综合最优的Burg算法参数选择方法，最后将本文参数选择方法应用于列车测速系统进行实验验证，准确地估计出了列车的多普勒频率。功率谱估计；自回归模型；Burg算法；参数选择0 引 言在现代信号处理中，对于具有各态历经性的平稳随机信号很难用数学关系式来清楚地
舰船电子对抗 2016年5期2016-12-13
- 基于二维普估计的汽车雷达高分辨率跟踪系统分析
用高分辨率二维谱估计来设计车载雷达目标跟踪系统。介绍了该系统如何实现跟踪，并研究其与一般汽车雷达系统在测量误差方面的差异，以及通过改进做出了更好的高分辨率跟踪滤波器。采用汽车跟踪雷达目标，扩展视野和快速更新扫描视场的方法，以及将雷达目标及范围、径向速度和角度测量的检测作为二维谱估计所涉及的问题，并通过高分辨率APES（振幅和相位估计）算法进行解决。通过利用APES算法进行二维谱估计，实现高角分辨率以及提高跟踪的正确率。通过仿真结果表明，基于二维谱估计的汽车
汽车文摘 2016年12期2016-12-07
- 二维谱估计算法的空间探测性能分析及验证
0036）二维谱估计算法的空间探测性能分析及验证李婷（中国西南电子技术研究所，四川 成都 610036）针对二维谱估计算法的空间探测性能分析的需求，从计算速度、计算量、顽健性、计算精度以及实际工程应用的角度出发，对基于L型阵列的二维MUSIC、二维干涉仪、二维增广矩阵束的谱估计算法进行了简要介绍，并对上述二维谱估计算法的性能进行了仿真分析，得到了3种算法的角度RMSE的对比分析，可知在同样仿真条件下，二维增广矩阵束算法最优，二维MUSIC算法次之，二维干涉
电信科学 2016年5期2016-11-20
- “现代信号处理”课程中功率谱估计的实验设计
理”课程中功率谱估计的实验设计朱周华(西安科技大学 通信与信息工程学院, 陕西 西安710054)针对“现代信号处理”中功率谱估计学习困难的问题,设计并实现了功率谱估计的综合实验,包括经典谱估计和现代谱估计的各种方法。实验设计使学生能更好地理解和掌握本章节的基本理论,并能提高学生的应用能力,实践表明,该实验在课程的实验教学中取得了良好的教学效果。功率谱估计； 综合实验； 实验设计“现代信号处理”是信号处理学科高年级或者研究生一年级重要的一门专业课程。随着学
实验技术与管理 2016年9期2016-11-16
- “随机信号分析”课程中功率谱及估计的研讨
为例，说明功率谱估计方法在实际工程中的应用。本文对于功率谱及其估计的教学有一定的指导作用，并且有助于学生更好地理解理论和工程应用。随机信号分析；功率谱；维纳辛钦定理；功率谱估计0 引言功率谱及其估计是“随机信号分析”课程教学中的重要部分，对于工程应用中谱估计有着重要的指导意义[1-3]。关于功率谱的教学，重点在于理解功率谱密度的定义和性质、掌握功率谱密度与自相关函数的关系、功率谱估计的方法及其运用。在理论教学和实验教学中，学生普遍反映功率谱估计的方法难以掌
电气电子教学学报 2016年3期2016-06-05
- 基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测算法
00）基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测算法赵发（安徽工程大学，安徽 芜湖 241000）语音端点检测是语音处理中非常关键的一个环节，目前主要的语音端点检测算法都侧重于语音特征参数的提取而忽略了之前的语音增强。论文提出一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比的语音端点检测复合算法，该算法利用多窗谱估计谱减法将有噪声环境下的语音信号减噪，提高性噪比，达到语音增强的效果，再结合能熵比法进行端点检测。仿真结果表明，算法在低信噪比情况下，可以提高语音端点检测的正
巢湖学院学报 2016年6期2016-02-08
- 噪声谱估计算法对语音可懂度的影响
，王华彬噪声谱估计算法对语音可懂度的影响张建伟，陶亮，周健，王华彬(安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽合肥230031)噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤，当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量，提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中，语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计，并采用谱减法对含噪语音信号作去噪
声学技术 2015年5期2015-10-14
- 经典功率谱估计方法的研究
00）经典功率谱估计方法的研究俱莹，何佳，胡稷鑫（国家无线电监测中心陕西监测站，西安710200）本文主要针对随机信号处理中最重要的统计表征——功率谱密度，研究了经典功率谱估计的方法，包括自相关函数法和周期图法。通过仿真分析了几种方法的性能，研究了窗长度、窗函数及信噪比等对谱估计性能的影响，为工程应用中谱估计方法及参数的选择提供了依据。功率谱密度；自相关函数法；周期图法；分辨率1 引言随机信号在各个时间点上的取值是不能先验确定的，但是可以用它的统计平均特性
数字通信世界 2015年4期2015-09-23
- 一种鲁棒自适应阈值的语音端点检测方法
并融合Burg谱估计,与其他传统语音特征相比,提高了语音与噪声的区分度;能更准确地反映背景噪声特征,克服了固定阈值适应性较差的缺陷,从而更大程度上提高了检测的准确率.仿真结果表明,该方法在低信噪比及非平稳噪声下,检测准确率更高,说明该方法在低信噪比及非平稳噪声环境下鲁棒性更好.低信噪比;非平稳噪声;语音端点检测;长时段信号谱平坦度;Burg谱估计语音端点检测是指从一段带噪语音信号中区分出语音段和噪声段,准确地定位语音的起始点和结束点.它是语音识别系统的一个
西安电子科技大学学报 2015年5期2015-07-24
- 高维随机信号THREE功率谱估计及其仿真
THREE功率谱估计及其仿真李 颖(天津大学 理学院，天津 300072)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.谱估计；度量；凸优化
哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2015年4期2015-03-09
- 波流信号交叉谱估计方法比较*
期图法进行交叉谱估计,发现2000m与2300m流速时间序列在周期为2个多月和1个多月的振动有很好的相关性,100m与2300m流速时间序列在周期为15.5d和2d等的振动有很好的相关性。McKone(2003)基于IAS(Intra-Americas Sea)不同地点的 NLOM模拟海流数据,采用 Welch方法和MTM 方法进行交叉谱估计,发现年周期振动均存在强烈的相关性,其中一部分地点之间在9、6、4、2.4个月周期振动也存在相关性,而采用带通滤波器
海洋与湖沼 2015年4期2015-03-08
- Welch谱估计的随机误差与置信度
计（Welch谱估计）[1—2]。Welch谱估计本质上是修正周期图方法的一种，其做法是通过对振动信号的分段平滑、数据重叠以及加窗处理等技术，以达到降低谱估计方差的目的。Welch谱估计是一致估计，即当用于谱估计的每段数据足够长且数据段足够多时，Welch谱估计结果的偏差和方差均等于0或趋于0[3—4]。令人遗憾的是，工程中用于谱估计的数据总是有限的，既不能保证每段数据足够长，也不能保证数据段足够多，即使对于平稳随机过程也是如此。为了便于操作，GJB 15
装备环境工程 2015年1期2015-02-06
- 汽轮机振动信号的最小方差谱估计算法＊
汽轮机振动信号谱估计中，最常采用的方法就是以周期图法为代表的经典谱估计的各种算法［1］．由于汽轮机振动信号并非纯粹的平稳随机过程，利用经典谱估计算法分析汽轮机振动信号的功率谱有一定局限性，会产生谱估计质量不高的问题，影响后续处理［2］．基于经典算法的局限性，又提出了现代谱估计算法［3］，AR模型算法就是其中之一，不仅克服了经典谱估计算法的局限性而且使方差性能与分辨力性能得到很大的改善［4］．拥有很好的方差性能和分辨力性能可进一步提高振动信号频谱分析的精度和
西安工业大学学报 2015年11期2015-01-01
- ADCP方向谱估计的倾斜修正算法研究
倾斜状态下方向谱估计方法。RD公司商用软件WAVESMON选取当倾斜姿态角大于10°时进行修正［1－4］，而当使用坐底式ADCP时，实测数据姿态角大于10°的情况不多，小于10°的姿态角同样会带来较大误差，所以为了得到尽可能准确的估计值，通常是对每组数据进行倾斜修正［5］。我们研究发现当ADCP处于倾斜条件下，方向谱估计误差不仅需要考虑姿态角，同时还必须要考虑到ADCP的安放深度。本文重点研究不同倾斜状态下，ADCP倾斜姿态角和安放深度对于方向谱估计的影响
山东科学 2014年4期2014-12-03
- 应用多抽头谱估计和小波变换的宽带频谱感知方法❋
一种应用多抽头谱估计和小波变换相结合的宽带频谱感知方法，仿真分析了该方法的性能。相对于周期图估计功率谱再利用小波变换的方法，本文方法具有更好的性能。2 多抽头谱估计周期图谱估计是一种常用的非参数功率谱估计方法，给定时间序列x（n），n＝0，1，…，N－1，周期图采用式（1）对功率谱进行估计：为降低估计方差，还可采用如下平均周期图估计：其中N／L为将x（n）顺序均匀划分的分段数，每段包含L个数据，段与段之间不重叠。在实际中，周期图法可以用FFT实现，由于其实
舰船电子工程 2014年8期2014-11-28
- Channel Error Compensation for Multi-channel SAR Based on Cost Function
基于Capon谱估计的星载SAR自适应DBF研究[J].雷达学报,2014,3(1): 53-60 Feng Fan,Dang Hong-xing,and Tan Xiao-min.Study on adaptive digital beamforming for spaceborne SAR based on Capon spatial spectrum estimation[J].Journal of Radars,2014,3(1): 53-60.[
雷达学报 2014年5期2014-10-03
- 基于稀疏恢复的空时二维自适应处理技术研究现状
、DOA/空间谱估计、自适应阵列处理、空时2维自适应处理等。在一定的变换下，这些待估计的信号具有稀疏性。目前国内外已经有大量学者开展了将稀疏恢复应用到雷达信号处理中的研究。空时 2维自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术是机载阵列雷达中一种重要的信号处理手段，其主要作用是抑制地杂波，检测慢速小目标[8]。传统的STAP技术需要通过距离维上足量的独立同分布的平稳训练样本来获得对杂波协方差矩阵的估计：Reed等
雷达学报 2014年2期2014-10-03
- 融合Burg谱估计与信号变化率测度的语音端点检测
)融合Burg谱估计与信号变化率测度的语音端点检测张君昌,胡海涛,崔 力(西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710129)针对现有基于特征的语音端点检测方法在低信噪比及非平稳噪声下检测性能较低的问题,提出了一种融合Burg谱估计与长时段信号变化率测度(LTSV)的语音端点检测方法.该方法采用表征较长时段语音变化率的LTSV参数,较准确地反映了语音的非平稳程度.与传统基于特征的语音端点检测方法相比,该方法在低信噪比及非平稳噪声情况下的检测性能有了较大提高.
西安电子科技大学学报 2014年3期2014-07-31
- Welch功率谱估计算法在相位噪声测量中的应用
相结果进行功率谱估计。传统的功率谱估计方法虽然频谱分辨率很高，但是频谱分布很不稳定，无法反映信号的时变特性［1］。Welch功率谱估计算法利用分段平均和时间窗函数的思想能很好地解决这些问题。该方法根据不同的噪声信号对Welch法的参数进行调整，能很好地改善相位噪声功率谱估计性能。1 相位噪声测量原理相位噪声可表示为:式中:δm(t)为随机相位噪声;δni(t)cosωnit为周期性杂散信号。因为噪声在实际应用中很小，所以设δm(t)＜＜1，被测信号可表示为
自动化仪表 2014年1期2014-06-01
- 基于MPI的Welch功率谱估计并行算法的实现
有用信息。功率谱估计技术对信号分析有着重要作用，其广泛应用于雷达、语音、地震学以及生物医学等领域。功率谱估计主要分两种：一种现代谱估计，另外一种是经典谱估计。现代谱估计以信号模型为基础，主要有AR，MA，ARMA模型法。经典谱估计是建立在传统傅里叶变换的基础上的，主要有周期图法和BT法[1]。相比而言，周期图法由于物理概念清晰，使用方法简便，以及计算效率高等特点，已经成为功率谱估计广泛应用的一种方法。但周期图法的波动和方差较大，为满足实际信号谱估计的需要。
计算机工程与应用 2014年12期2014-04-03
- 修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法
统计模型的短时谱估计法以其复杂度低和相对有效的特点，长期以来受到了广大研究者的广泛关注。基于统计模型的短时谱估计语音增强算法，主要是在不同的语音和噪声先验分布模型假设下，依据一定的准则（如MMSE、MAP等）对语音信号的短时谱进行最优估计[1-3]。早期的算法通常假设语音信号服从高斯分布，例如，文献[1]首先提出了基于高斯模型的最小均方误差短时幅度谱估计算法（MMSE-STSA）。文献[2]考虑人耳的听觉感知机理，进一步提出了基于高斯模型的最小均方误差对数
计算机工程与应用 2014年18期2014-04-03
- 基于盲源分离的管道声波信号分析及处理方法探究
程度。2 功率谱估计如果振动信号是震动源引起的由震源引起的，那么该振动信号就可以被看作是广义平稳的随机信号，分析这种信号的方法中，信号的功率谱分析是一种经典的频域分析方法[1]。2.1 功率谱密度定义自相关函数的傅立叶变换即功率谱度的定义，对离散随机信号有:2.2 经典功率谱估计直接法和间接法是经典功率谱估计的两种有效算法。a) 直接法直接法是在1899年由舒斯特提出的，也被叫做周期图法。把平稳信号序列的n点观察数据当作能量有限信号，得出傅立叶变换结果Xn
电子测试 2013年8期2013-11-14
- 基于数字信号处理的串联重复序列识别方法
了一种基于参数谱估计的串联重复序列识别方法，PSE（Parametric Spectral Estimation）识别法，作者采用了现代频谱估计中的自回归模型（AR Auto-Regressive）作为功率谱估计的模型。通过对该方法的进一步分析，发现该方法在求解基因串联重复序列时还存在不足之处。首先，基因序列的频谱图会出现谱峰分裂现象，不利于观察串联重复序列的重复周期。其次，识别速度有待提高，PSE识别法中采用二进制表示法将基因序列映射成数字序列，导致计算
山西电子技术 2013年1期2013-09-06
- 基于谱的海浪模拟与谱估计＊
谱3.1 功率谱估计功率谱估计利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度，它能给出被分析对象的能量随频率的分布情况，因此被广泛的应用于雷达、声纳、地震等领域［6］。功率谱估计可以分为经典谱估计和现代谱估计两大类。Welch方法是一种改进的周期图谱估计方法，属于经典谱估计。现代功率谱估计法大致分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两大类。最常用的模型有ARMA 模型、AR 模型、MA 模型，因其能提高信号的分辨率而得到广泛应用［7］。Matlab是
舰船电子工程 2012年5期2012-11-23
- 基于AR模型谱估计的调制方式自动识别算法
识别，通过经典谱估计方法得出信号的功率谱，在此基础上提取出若干特征值.但是，由于经典谱估计的方差性能较差、分辨率较低、频谱为离散谱线等固有缺点，导致在信噪比较低或采集的数据点数较短时，容易有干扰峰值的出现，提取特征参数时容易发生错误.为此，本研究提出了基于现代谱估计的方法，通过现代谱估计方法得到信号的功率谱，提出了谱峰的个数和谱峰的峰态量两个新特征值并给出了新特征值的计算方法，实验证明新特征值在低信噪比情况下识别性能很好.1 基于现代谱估计的调制信号功率谱
河南工程学院学报(自然科学版) 2012年3期2012-11-22
- 基于声发射技术的液固体系颗粒粒径测量
浓度对信号功率谱估计的影响首先对信号进行零均值处理，目的是为了消除数据中的直流分量，且若不去除均值，可能会导致在低频段的功率谱估计产生较大误差.功率谱估计采用Welch算法［12］，又称加权交叠平均法，该方法是对经典谱估计周期图法的改进，其基本思想是利用分段加窗的方法把一长度为N的数据xN（n）分成L段，每段长度为M＝N／L，允许每段数据有部分重叠，且各段数据互为独立.将每段的功率谱加以平均得到平均功率谱.与标准离散傅里叶变换相比，该方法在控制估计方差和频
上海理工大学学报 2012年5期2012-10-10
- 典型阵列快速MUSIC算法研究
MUSIC算法谱估计的效果的前提下，将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此，新算法具有广阔的应用前景。典型阵列；导向矢量；查表法；快速MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法1 引言传统的空间信号谱分析法是傅里叶变换法，由于阵列尺寸有限，该方法的分辨率受到瑞利限的约束。以多重信号分类 (MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法为代表的子空间类处理方法，即所谓超分辨空间谱
雷达学报 2012年2期2012-07-24
- 脉冲噪声环境下的改进MUSIC谱估计方法
8)＊0 引言谱估计是数字信号处理的十分重要研究领域，人们先后提出了各种谱估计的理论和方法，MUSIC谱估计因其具有分辨率高、稳定性好等优点，在生物医学工程、雷达、水声信号等领域得到广泛应用.MUSIC谱估计方法基本思想是直接对估计的随机过程相关矩阵进行特征分解，分别生成信号子空间和噪声子空间，利用信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，从而进行谱峰搜索来估计信号频率.传统的MUSIC谱估计方法假定背景噪声满足高斯分布，并采用二阶统计量方法处理，但
大连交通大学学报 2012年3期2012-07-02
- 联合对角化技术在空间谱估计中的应用
角化技术在空间谱估计中的应用赵龙龙1, 宋海岩2(1. 中国人民解放军91388部队, 广东 湛江, 524022; 2. 黑龙江工程学院 电气与信息工程学院, 黑龙江 哈尔滨, 150050)在实际工程应用中, 传统空间谱估计方法受噪声、干扰及采样效应等因素影响, 其性能明显退化。为了克服这些因素对方位估计结果的影响, 提高算法性能, 本文将空时相关矩阵组代替传统的采样协方差矩阵, 利用联合对角化这一新的数学工具, 研究了一种基于Jacobi旋转正交联合
水下无人系统学报 2012年5期2012-05-28
- 面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析*
考谱。实验证明谱估计的误差会引起自调整算法误差显著增大甚至不能收敛[4]。传统基于FFT 的周期图法对功率谱作估计由于缺少对估计值的统计平均，因此产生方差大[4-10]，韦斯(Welch)法，可以减小谱估计的误差，却降低了谱估计的频率分辨率[11]。增大处理数据量提高频率分辨率的同时造成系统回路时间变大，影响到系统的均衡性能。小波变换是一种时间-尺度分析方法，具有多分辨分析的特点，且具有时频两域表征信号局部特征的能力[6.9]，很适合于振动频谱均衡控制，如
中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2012年2期2012-05-09
- 基于FFT与自相关函数的快速功率谱估计方法＊
相关函数的功率谱估计中，加快估计的计算速度。在信号功率谱估计中有许多的高分辨率谱估计算法，之所以讨论FFT在关于谱估计中的应用，是因为FFT已经广泛应用到数字接收机的设计中。文中首先简要介绍了有偏和无偏自相关函数的定义，然后给出了基于自相关函数的谱估计算法，最后就如何借助FFT来实现信号的功率谱估计给出了详细过程，并给出了计算实例。2 自相关函数的定义及其计算过程假设有N点输入数据x（n），n＝0，…，N－1，其自相关定义为［1，9］：式中m称之为自相关的
舰船电子工程 2011年10期2011-06-06
- Kalman滤波在Yule-Walker谱估计中的应用
）1.引言功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号，将其广泛用于民用通信和军事通信中。现代谱估计主要是针对经典谱估计的分辨率差和方差性能不好的问题而提出的。现代谱估计从方法上大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计两种[1]，前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等；后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。在信号的传输过程中，会不可避免地存在着
电脑与电信 2011年7期2011-03-27
- 色噪声背景下弱信号频率估计互谱方法研究
022)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 ESPR IT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 ESPR IT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
长春大学学报 2010年6期2010-11-06
- 几种不同模型参数估计法的性能分析
0 引 言功率谱估计是利用给定的样本估计随机信号的功率谱密度,表征信号能量随频率的分布特性。最初的谱估计方法有周期图法和自相关法,称为经典功率谱估计法。周期图法假设观察数据区域外的数据为零,自相关法假设数据在延迟窗以外的自相关函数为零,2种方法均无法实现功率谱密度原始定义中的求均值和求极限的运算,使得其在功率谱估计中不仅方差性能较差,而且分辨率较低,难以与实际功率谱匹配。为了克服这些缺点,Yule通过用线性回归方程模拟时间序列,奠定了现代谱估计的基础。随后
舰船电子对抗 2010年4期2010-06-28