功率谱估计

功率谱估计Tag内容描述：<p>1、随机信号的功率谱估计方法 一、 实验目的 1、 利用自相关函数法和周期图法实现对随机信号的功率谱估计 2、 观察数据长度、自相关序列长度、信噪比、窗函数、平均次 数等谱估计的 分辨率、稳定性、主瓣宽度和旁瓣效应的影响。 3、 学习使用 FFT 提高谱估计的运算速度。 4、 体会非参数化功率谱估计方法的优缺点。 二、 实验原理 假设信号 x(n)为平稳随机过程，其自相关函数定义为 (3-（ ） ()(+) 1) 其中 E表示取数学期望，*表示共轭运算。根据定义， x(n)的功率谱密度 与()P 自相关序列 存在下面关系：()m (3-2)()()jmmPe (3-3)12jd 但是。</p><p>2、第六章 功率谱估计的经典方法6.1 引言从第二章的讨论中，我们已经知道一个随机信号在各时间点上的值是不能先验确定的，它的每个实现(样本)往往是不同的，因此无法象确定信号那样可以用数学表达式或图表精确地表示它，而只能用它的各种统计平均量来表征它。其中，自相关量作为时移的函数是最能较完整地表征它的特定统计平均量值。而一个随机信号的功率谱密度(函数)，则是自相关函数的傅立叶变换。对于一个随机信号来讲，其能量通常为无限大，它本身的傅立叶变换是不存在的，常常需要研究其功率在频域上的分布。因此，功率谱密度是一个随机。</p><p>3、1,对于确定性信号，傅里叶变换是在频率分析研究的理论基础，但对于随机信号，其傅里叶变换不存在，因此研究它的功率谱。,第四章功率谱估计,4.1引言,在实际应用中，通常只能采集或观测到平稳随机过程的一个抽样序列的一段(有限个)数据，如果根据这有限个已知数据来估计随机过程的功率谱的问题，简称谱估计(谱分析)问题。,对信号和系统进行分析研究、处理有两类方法：一类是时域进行，维纳-卡尔曼滤波和自适应滤波都属。</p><p>4、淮北师范大学2012届毕业论文现代功率谱估计现代功率谱估计淮北师范大学物理与电子信息学院 235000摘要 功率谱估计就是基于有限的数据寻找信号、随机过程或系统的频率成分。它是随机信号处理的重要内容，广泛应用于人民的日常生活及军事、工业、农业活动中。其实现方法主要可分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计方法由于其种种缺点，迫使人们大力研究现代谱估计方法。现代谱估计法是以参数模型为基础的方法，大致可以分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计，前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY模型等；后者有最小方差方法、多分量。</p><p>5、1-1,第8章 功率谱估计,1-2,主要内容,本章的学习目标： 理解功率谱估计的基本概念 掌握随机信号处理的各种运算 掌握经典功率谱估计的各种方法 掌握AR模型功率谱估计方法 掌握现代谱估计的各种非参数方法,1-3,8.1 功率谱估计概述,频谱分析和数字滤波是数字信号处理的 两个主要分支，它们之间又存在着密切的联 系。信号处理的目的在于分析并利用信号的 特征。功率谱估计就是基于有限的数据寻找 信号、随机过程或系统的频率成分。 一般说来，功率谱估计方法可分为经典 谱估计法和现代谱估计法。而经典谱估计法 又可以划分为直接法(或周期图法)。</p><p>6、第 章功率谱估计 5 1经典谱估计5 2自回归模型法5 3最大熵谱估计5 4AR模型参数的求解 频域分析又称谱分析 对于确定性信号 可直接对信号进行傅立叶变换求得其幅度频谱 数字处理中可用快速傅立叶变换 FFT 求得 但是对于。</p><p>7、第五章 功率谱估计,功率谱-信号功率在频域的分布规律,内容,5.1 确定信号的谱估计 5.2 平稳随机信号的功率谱估计 5.3 参数功率谱密度估计 5.4 基于子空间特征值分析的功率谱估计（高分辨谱估计）,5.1 确定信号的谱分析,连续时间信号首先通过一个低通（抗混叠）滤波器，然后采样得到离散时间信号，选择桢长为N交叠为N0的采样数据，然后加窗，最后用加窗数据的一个合适长度的DFT作为谱估计,。</p>