![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-8/28/22/d1b068b8-242b-47ba-b757-4d8f49640cc4/d1b068b8-242b-47ba-b757-4d8f49640cc4pic.jpg)
![基于burg算法的ar模型功率譜估計簡介_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-8/28/22/d1b068b8-242b-47ba-b757-4d8f49640cc4/d1b068b8-242b-47ba-b757-4d8f49640cc41.gif)
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、基于基于BurgBurg算法的算法的ARAR模型功率譜估計簡介模型功率譜估計簡介摘要:在對隨機信號的分析中,功率譜估計是一類重要的參數(shù)研究,功率譜估計的方法分為經(jīng)典譜法和參數(shù)模型方法。參數(shù)模型方法是利用型號的先驗知識,確定信號的模型,然后估計出模型的參數(shù),以實現(xiàn)對信號的功率譜估計。根據(jù)wold定理AR模型是比較常用的模型,根據(jù)Burg算法等多種方法可以確定其參數(shù)。關(guān)鍵詞:功率譜估計;AR模型;Burg算法隨機信號的功率譜反映它的頻率成分
2、以及各成分的相對強弱能從頻域上揭示信號的節(jié)律是隨機信號的重要特征。因此用數(shù)字信號處理手段來估計隨機信號的功率譜也是統(tǒng)計信號處理的基本手段之一。在信號處理的許多應(yīng)用中常常需要進(jìn)行譜估計的測量。例如在雷達(dá)系統(tǒng)中為了得到目標(biāo)速度的信息需要進(jìn)行譜測量在聲納系統(tǒng)中為了尋找水面艦艇或潛艇也要對混有噪聲的信號進(jìn)行分析。總之在許多應(yīng)用領(lǐng)域中例如雷達(dá)、聲納、通訊聲學(xué)、語言等領(lǐng)域都需要對信號的基本參數(shù)進(jìn)行分析和估計以得到有用的信息其中譜分析就是一類最重要的
3、參數(shù)研究。1功率譜估計簡介功率譜估計簡介一個寬平穩(wěn)隨機過程的功率譜是其自相關(guān)序列的傅里葉變換,因此功率譜估計就等效于自相關(guān)估計。對于自相關(guān)各態(tài)遍歷的過程,應(yīng)有:)()()(121limkrnxknxNNxNNn??????????????如果所有的)(nx都是已知的,理論上功率譜估計就很簡單了,只需要對其自相關(guān)序列取傅里葉變換就可以了。但是,這種方法有兩個個很大的問題:一是不是所有的信號都是平穩(wěn)信號,而且有用的數(shù)據(jù)量可能只有很少的一部分
4、;二是數(shù)據(jù)中通常都會有噪聲或群其它干擾信號。因此,譜估計就是用有限個含有噪聲的觀測值來估計)(jwxeP。譜估計的方法一般分為兩類。第一類稱為經(jīng)典方法或參數(shù)方法,它首先由給定的數(shù)據(jù)估計自相關(guān)序列)(krx,然后對估計出的)(?krx進(jìn)行傅里葉變換獲得功率譜估計。第二類稱為非經(jīng)典法,或參數(shù)模型法,是基于信號的一個隨機模型來估計功率譜。非參數(shù)譜估計的缺陷是其頻率分辨率低,估計的方差特性不好而且估計值沿頻率軸的起伏甚烈,數(shù)據(jù)越長這一現(xiàn)象越嚴(yán)重
5、。為了改善譜分辨率,研究學(xué)者對基于模型的參數(shù)方法進(jìn)行了大量研究。參數(shù)方法的第一步是對信號選擇一個合適的模型,這種選擇可能是基于有關(guān)信號如何產(chǎn)生的先驗知識,也可能是多次試驗后獲得的結(jié)果。通常采用的模型包括AR、MA、ARMA模型和諧波模型(噪聲中含有復(fù)指數(shù))。一旦模型選擇好后,下一步就是計算模型的參數(shù)。最后將計算得到的參數(shù)帶入模型中就可以獲得估計功率譜。mr?2()asafjfmTfPfedfπ??這個優(yōu)化結(jié)果可以用來計算最小二乘估計,它
6、涉及觀測數(shù)據(jù)前向和后向預(yù)測的MSE之和。計算中,預(yù)測系數(shù)必須滿足LenvinsonDurbin遞推關(guān)系,并且可直接計算而無需首先計算自相關(guān)系數(shù)。這種方法的優(yōu)點就是對未知數(shù)據(jù)不需要做任何假設(shè),估計精度較高。其缺點是在分析噪聲中的正弦信號時,會引起譜線分裂,且譜峰的位置和正弦信號的相位有很大的關(guān)系。Burg算法是使前向預(yù)測誤差和后向預(yù)測誤差均方誤差之和最小來求取Km的,它不對已知數(shù)據(jù)段之外的數(shù)據(jù)做認(rèn)為假設(shè)。計算m階預(yù)測誤差的遞推表示公式如下
7、:x(n)(n)(n)(n)1)(n(n)1)(n(n)(n)0f0f1mm1bm1mf1mmeeee??????ekeekebbmbmf求取反射系數(shù)的公式如下:1)](n[(n)][1)](n(n)[22b1m2f1mb1mf1mmeeee??EEk對于平穩(wěn)隨機過程,可以用時間平均代替集合平均,因此上式可寫成:??????????p211)(n(n)1)(n(n)2121211mn11,????????mNmnbmfmNbmfmmee
8、eek這樣便可求得AR模型的反射系數(shù)。將m階AR模型的反射系數(shù)和m1階AR模型的系數(shù)代入到Levinson關(guān)系式中,可以求得AR模型其他的p1個參數(shù)。Levinson關(guān)系式如下:1m12ii)(m(i)(i)1m1mm,????akaamm階AR模型的第m1個參數(shù)G,其中是預(yù)測誤差功率,可由遞推公式2mGρ?mρmρ?求得。21(1)mmKρ??易知為進(jìn)行該式的遞推,必須知道0階AR模型誤差功率,0ρ20()(0)xEXnRρ?????
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于burg算法的譜估計研究及其matlab實現(xiàn)設(shè)計
- 報告2ar過程的線性建模與功率譜估計
- 現(xiàn)代功率譜估計
- 基于譜估計統(tǒng)計模型的語音增強算法研究.pdf
- 隨機信號的功率譜估計及其算法的改進(jìn).pdf
- 自功率譜估計的經(jīng)典方法
- 自功率譜估計的經(jīng)典方法
- 高速測試系統(tǒng)中的功率譜估計的DSP算法實現(xiàn).pdf
- 基于MUSIC的空間譜估計算法研究.pdf
- 基于短時譜估計的語音增強算法研究.pdf
- 基于MUSIC算法的空間譜估計技術(shù)的研究.pdf
- 功率譜估計性能分析及matlab仿真
- 基于最小熵譜估計的高頻重建算法研究.pdf
- 基于擴充的Prony譜估計的高頻重建算法研究.pdf
- 基于加窗功率譜估計的間諧波檢測方法研究.pdf
- 基于多正弦窗譜估計的語音增強算法研究.pdf
- 基于傳播算子的改進(jìn)空間譜估計算法研究.pdf
- 12_隨機信號的相關(guān)與功率譜估計.pdf
- 空間譜估計算法的高速實現(xiàn).pdf
- 基于改進(jìn)噪聲功率譜估計的單通道語音增強研究.pdf
評論
0/150
提交評論