数据短(N较小)的时候频率谱分辨率较低 3.3 降低谱估计方差的方法 降低方差最直接的方式就是求平均。 例如,假设有L个随机变量x_1,x_2,...,x_L,它们均值都为c,方差都为\sigma^2,将它们送入一个均值滤波器之后可得输出信号y的E[y]=c, \sigma_y^2=\frac{\sigma^2}{L}。 周期图法降低方差的思想则...
高阶谱估计 (higher-order spectral estimation) 随机过程高阶累积量（与高阶矩密切相关的一个量）的多维傅里叶变换。定义 随机过程可用它的各阶矩来完整描述。与矩一样，可用累积量从时域来描述随机过程的统计特性；亦可用高阶谱(包括功率谱)从频域来描述随机过程的统计特性。由于三阶矩与三阶累积量相同，故三...
补充:(8) 一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已;而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号和功率,能量等之间的关系。 谱估计 功率谱估计一般分成两大类: 经典谱估计,也称为非参数谱估计。 现代谱估计,也称为参数谱...
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...
最大熵谱估计(maximum entropy spectral estimation)信号功率谱密度估计的一种方法。1967年，由J．P．伯格提出。定义 最大熵谱估计是根据信号在已知有限延迟点上的自相关函数值保持不变，而按最大熵准则将未知延迟点的自相关函数进行外推后而获其功率谱密度估计的方法。这种方法是一种可获得高分辨率的非线性谱估计...
空间谱估计理论与算法(1)绪论 1 引言 阵列信号处理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接受(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(参数),同时抑制干扰和噪声或不太感兴趣的信息。阵列信号处
MUSIC（Multiple Signal Classification），多重信号分类，是一类空间谱估计算法。其思想是利用接收数据的协方差矩阵(Rx)进行特征分解，分离出信号子空间和噪声子空间，利用信号方向向量与噪声子空间的正交性来构成空间扫描谱，进行全域搜索谱峰，从而实现信号的参数估计。算法意义 MUSIC算法是空间谱估计发展史上具有里程碑...
下面我将针对几种常用的谱估计算法进行详细介绍。 1.傅里叶变换法: 傅里叶变换法是最基本的频谱估计方法,它将信号从时域转换到频域。通过计算信号的傅里叶变换,可以得到信号的频谱密度。这种方法简单直观,但需要计算大量数据,适用于信号长度较短的情况。 2.自相关法: 自相关法是通过计算信号与自身的相关性来估计...
功率谱估计技术概述 周期图法 一般而言,估计一个信号x(n)的功率谱密度的一种简单的方法是截取长度为L的一段样本,并作离散时间傅里叶变换(通常使用FFT完成)并适当地缩放结果的幅度平方。 这种估计方法称为周期图。 周期图法包含了下列二条假设: 认为随机序列是广义平稳且各态遍历的,可以用其一个样本x(n)中的一...