经典功率谱估计方法的研究

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。     

自相关算法的AR功率谱估计

研究了现代功率谱估计中AR模型的自相关算法,并用MATLAB实现了功率谱估计。     

随机信号功率谱估计

1引言功率谱估计(PSD)是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分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)。经典的功率谱估计有2种:一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。间     

常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真

功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matlab仿真分析,发现基于AR参数模型的Burg法效果较好。     

基于Simulink＆DSP Blockset功率谱估计的仿真实现

Matlab／DSP Blockset／Estimation库提供了对输入信号进行功率谱分析的各种模块。在Simulink图形化的交互环境下,用户只需用鼠标拖动Estimation库中的功率谱估计模块,便能迅速地进行信号的功率谱估计的仿真。     

随机信号功率谱估计

1引言 功率谱估计（PSD）是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分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计（非参数估计）和现代谱估计（参数估计）。经典的功率谱估计有2种：一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。     

基于加权噪声的递归平滑噪声功率谱估计

提出了一种噪声功率谱估计算法,该算法对加权后的带噪语音进行递归平滑,可以持续更新噪声并可应用于非平稳噪声环境中。为了避免在强语音后的弱语音区域出现噪声过估计,本文提出了用于计算加权函数的投影平滑算法。本文噪声估计算法可以快速跟踪噪声的变化并且没有过估计。实验结果表明,本文噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声分段估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

基于 Burg 算法功率谱估计的参数选择

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。     

利用模型谱估计来研究提高频率分辨率

分析了影响信号的频率分辨率的原因和因素，介绍了几种将模型谱估计用于提高频率分辨率的算法，并显示了各自的效果和实现难易，研究表明短数据的模型谱估计法对提高频率分辨率效果明显。     

经典功率谱估计Welch法的MATLAB仿真分析

周期图法是经典功率谱估计中的一种基本方法,但是在实际应用中难以同时保证良好的分辨力和方差性能.因此本文以周期图法原理为切入点,对改进后的Welch算法进行研究,并借助MATLAB软件强大的信号处理与数值分析能力,对Welch算法的谱估计分辨力、方差等性能进行仿真分析.讨论了不同数据分段长度、不同窗函数类型等因素对算法性...     

基于频带间相关性的加权噪声功率谱估计

噪声功率谱估计是语音增强系统的一个重要组成部分。本文在加权噪声估计的基础上,考虑了带噪语音在相邻频带间的相关性,提出了一种新的噪声功率谱估计算法。该算法保留了加权噪声估计算法的优点,利用频域平滑及时域平滑后的带噪语音来求加权因子,能够更好地区分弱语音与噪声,尤其是对强语音后的弱语音与噪声区分更明显,从而具有更快的跟踪速度及更少的噪声过估计。客观实验和主观实验都证实了本文提出的算法的有效性。     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

基于宽窄带功率比值法的GNSS载噪比估计改进方法

为了降低载噪比估计算法的实现复杂度,提出了一种改进的宽窄带载噪比估计方法。该方法利用接收机良好跟踪信号时信号能量主要分布在I支路这一特点,将传统的宽窄带功率比值法中的宽带进行简化变为仅取I支路信号,而窄带保持不变来进行载噪比估计。在详细推导了改进后算法的载噪比估计的理论表达式后,通过仿真测试进行了验证与分析,最后对K值的选取进行了讨论。测试结果表明,改进后的算法与传统算法的性能基本相当,但相比传统的宽窄带功率比值法而言,在算法复杂度方面加法和乘法次数都减少了1000次左右,约为传统算法的60%,使算法复杂度得到了有效降低。     

A HIGH RESOLUTION TIME DELAY ESTIMATION BASED ON THE MAXIMUM ENTROPY POWER SPECTRUM ESTIMATON

Multipath time delay estimation is constrained by the width of the signal correlation function when using correlation based methods. This paper obtains a high resolution time delay estimation by introducing Burg algorithm and Marple algorithm of the maximum entropy power spectral estimation to non-resolvable multipath time delay estimatoin. The principles, the performaces and the results of computer simulation are given.     

Research of compressed sensing for predistortion with relatively low sampling frequency

In order to improve the TWTA digital predistortion linearizer with relatively low sampling frequency, the LUT and indirect learning architecture were used, which was cumbersome. A digital predistortion linearizer with compressed sensing technology was presented, which can provide good linearity improvement with simple and stable way.     

基于正交冗余采样的超分辨信号谱估计

该文提出了一种通过冗余采样进行信号谱估计的新方法,它充分利用冗余采样产生的频谱带限特性,通过对自相关矩阵进行秩1分解的方法来获得信号谱的超分辨估计,与 MUSIC、AR等其他超分辨方法相比,这种方法具有更低的信噪比门限和更高的分辨力。     

JTIDS信号阵列高分辨测向仿真

提出了一种对JTIDS信号的高精度测向方法。首先详细分析了JTI DS信号的传输特点,利用Matlab生成的JTIDS信号,然后依据空间谱估计中MUSIC测向算法的 特点,将接收到的JTIDS信号按照脉冲分段,对单个脉冲所携带的数据进行处理,最后通过 仿真得到不同信噪比环境下多个JTIDS信号方位角和俯仰角的估计精度,验证了该方法的有 效性。     

复高斯白噪声下基于多种方法的频率估计

对常用的几种频率估计方法进行了回顾,简单介绍了其中两种频率估计方法的原理;并应用最大似然、协方差、MUSIC、ESPRIT这几种方法对复高斯白噪声下信号的频率进行估计。给出了计算机仿真结果,并对各种方法估计结果进行了比较。比较结果表明:基于旋转不变的互谱估计方法(ESPRIT)避免了在固有的整个频域搜索,且能有效抑制噪声,具有良好频率估计性能。