Bartlett法 Welch法 简单应用——计算两个脑电通道之间的相干性 前言 年前跟一个电气工程专业的朋友面基,提到以后出来干嵌入式软件工程师要会一点点信号与系统。我脑子就想到了一个要用到信号处理的应用例子:在脑电图(EEG)信号的频域分析法中,需要计算两个脑电信号的相干性。而这个过程要用到信号的功率谱估计方...
经典谱估计的主要目的是通过对信号的自相关函数进行分析来估计信号的频谱特性。自相关函数描述了信号与自身在不同时间点的相关性,通过对自相关函数进行合适的处理,可以得到信号的频谱信息。 自相关法的基本原理是利用信号的自相关函数来估计信号的频谱特性。自相关函数描述了信号在不同时间点上的相关性,它可以通过计算...
(a) 经典BT PSD法 (b) 最大熵谱估计法 (c) Pisavcnko 谐波分解法 1 引 言 • 研究现状 :教材 功率谱估计的方法 P489 图10.7.1 1 引 言 • 研究现状 以傅立叶变 换为基础 经典谱估计: 间接法(BT PSD估计法 ) 先通过式 ˆ 1 N 1 1 m x n x n m x...
1.前言 经典功率谱估计基于傅里叶变换的思想,典型代表为BT法和周期图法。 2.自相关函数 理论上求一个随机信号的自相关函数应该使用下面这个公式:R(s,t)=E[X(s)x(t)] R(s,t) = E[X(s)x(t)]\quad R(s,t)=E[X(s)x(t)] 但在实际应用中,我们只能得到一个随机信号有限长度的样本函数。 如果...
(1) 两种谱估计方法比较 与自相关函数法的谱估计相比, 周期图法旁瓣幅度显著减小, 稳定性提高, 但是分辨率比自相关函数法低。 (2) 窗长度M对谱估计性能的影响 比较窗长度M (或L) 为10和5时的仿真结果, 即对比图2和图1 (a) , 图3和图1 (b) , 可以看出, 两种方法均随着窗长度的减小主瓣宽度变宽,...
现代谱估计理论也就是在这种背景下产生的,以1967年Burg提出的最大熵谱分析法为代表的现代谱估计法,不认为在观察到的N个数据以外的数据全为零。因此克服了经典法的这个缺点,提高了谱估计的分辨率。后来发现线性预测自回归模型法(简称AR模型法)与Burg的最大熵谱分析法是等价的,它们都可归结为通过Yule-Walker方程求解...
在一个GUI界面中,同时呈现出不同方法产生出的功率谱。 这里给出了几种不同的方法:BT法,周期图法,平均法以及Welch法。把几种不同方法所得到的功率谱都呈现在一个界面中,便于对几种不同方法得到的功率谱作对比。 一. 给出一段信号及采样率,利用经典谱估计法估计出信号的功率谱。 二.基本原理及方法 经典谱...
burg法实际上就是把衡量系数好坏的标准从只包含前行预测的均方误差变成了将前向预测误差和后向预测误差求平均。而其它的部分和Levinson Durbin迭代方法是一样的。burg法也是先估计出来ar模型的系数a和误差e,然后再计算功率谱。使用matlab的arburg可以获得系数a和e。
常用算法:Yule-Walker方程法、Burg算法、Levinson-Durbin递推法等。 最大熵谱估计法 原理:基于信息论中的最大熵原理,通过求解线性预测误差滤波器的系数来估计功率谱。 特点:能较好地反映信号的高频成分,适用于非平稳信号的功率谱估计。 应用:在语音处理、地震数据分析等领域有广泛应用。 多重信号分类(MUSIC)法 原理...