谱估计(概述和经典法)PPT培训课件.ppt
文本预览下载声明
* 农村综合信息服务平台方案批次需求计划子系统品质工程师实务培训苹果装饰设计工程公司营销部培训大纲 * 农村综合信息服务平台方案批次需求计划子系统品质工程师实务培训苹果装饰设计工程公司营销部培训大纲
显示全部
文档详情
相似文档
-
谱估计(概述和经典法).ppt
谱 估 计;主要内容;1 引 言;1 引 言;令 则上式可写成;1 引 言;1 引 言;1 引 言;1 引 言;当N趋向于无穷大时，谱估计趋向于真实的谱密度。 ;1 引 言;功率谱估计的应用 ;1 引 言;1 引 言;1 引 言;1 引 言;“加窗效应”;“加窗效应”;;各种窗函数的频谱;现代谱估计：;2 经典谱估计;2.1 自相关函数的估计;当 时，属于无偏估计。 ;2.1 自相关函数的估计;2.1 自相关函数的估计;2.1 自相关函数的估计;2.1 自相关函数的估计
-
《功率谱估计》ppt课件.ppt
* * 5.3.4 Burg算法 Burg算法 自相关函数估计不准确－不估计 通过前、后向线性预测系数之间的关系，由观察数据直接求反射系数 分辨率较自相关函数法好 缺点：谱线分裂（本来只有一个谱线的位置分裂为2条谱线），对于高阶模型可能产生虚假峰值 * * 相关函数法的基本思路： 预测均方误差最小 x(n) * * Burg算法的基本思路： 预测均方误差最小 前、后向线性预测均方误差之和最小 * * * * 步骤： 0阶初始条件，求出 和1阶AR参数 递推计算m阶的线性预测误差和反射系数； 计算m阶时的AR模型系数 重复上述过程，直到m=p，求出所有阶次的AR参数 计算功率谱 * *
-
经典功率谱估计.ppt
平稳随机信号功率谱的两个定义： 最后有： 由于 如何理解这一结果 所以： 周期图和自相关法都是渐近无偏估计 因为： 2. 方差 又遇到四阶矩问题，直接求解困难。 （1）假定 是高斯零均值的随机过程； 思路： （2）求 在 处的协方差 ： 定义： 有关方差公式的推导不作要求。主要是掌握结论，并用来说明问题。 （3）令 ，则 求解的关键 推导的结果：方差 （1） 时 经典功率谱估计不是一致估计 解释： 推导的结果：协方差 假定 在主瓣外为零； 那么，在频
-
《大熵谱估计》课件.pptx
汇报人：《大熵谱估计》PPT课件NEWPRODUCT
CONTENTS目录01添加目录标题02熵谱估计概述03大熵谱估计方法04大熵谱估计的实验结果05大熵谱估计的应用前景06总结与展望
添加章节标题PART01
熵谱估计概述PART02
熵谱估计的定义熵谱估计是一种基于信息论的信号处理方法它通过计算信号的熵谱来描述信号的不确定性熵谱估计在信号处理、通信、生物医学工程等领域有广泛应用熵谱估计的主要步骤包括信号预处理、计算样本熵和构造熵谱
熵谱估计的应用领域信号处理：用于分析信号的复杂度和结构医疗领域：用于分析疾病数据和预测疾病发展趋势金融领域：用于评估投资组合的风险和回报图像处理：用于识别和分
-
功率谱估计的经典方法.ppt
功率谱估计的经典方法 版权所有 ? 赵晓晖 2005年 离散随机过程 为了描述随机变量，引入了概率分布函数、概率密度函数以及随机变 量的数字特征。这些函数或参数都是针对一维随机变量定义的。统称一 维统计特征。 但对于离散随机过程，因为它是由无限多个随机变量构成的时间序列 ，因此为完整地描述它，仅知道随机变量的特征是不 够的，还必须知道随机过程中不同时刻随机变量的相互关系。 重要定义 （1）联合概率分布函数 设 和 是离散随机过程 中两个
-
《数字谱估计原理》课件.ppt
数字谱估计原理;绪论：谱估计的背景与发展;时域与频域分析回顾;什么是谱估计？;谱估计的分类;经典谱估计方法概述;BT法（Blackman-Tukey方法）;BT法的优缺点;周期图法;周期图法的性能分析;现代谱估计方法概述;AR模型谱估计;AR模型的特点;MA模型谱估计;ARMA模型谱估计;现代谱估计中的选择问题;高阶谱估计简介;高阶累积量的定义;高阶谱的性质;谱估计中的随机过程假设;参数估计基本方法;应用：通信系统中的谱估计;应用：生物医学中的谱估计;MATLAB的应用;图示化数据分析;谱估计实例分析;中间回顾;先进谱估计方法概述;MUSIC算法;ESPRIT算法;子空间谱估计的比较;信号分离
-
经典谱估计课程设计.docx
经典谱估计课程设计
一、教学目标
本课程旨在帮助学生掌握经典谱估计的基本理论和方法，培养学生运用数学知识解决实际问题的能力。具体目标如下：
知识目标：
（1）了解经典谱估计的定义、特点和应用范围；
（2）掌握经典谱估计的基本原理和方法；
（3）熟悉常见的经典谱估计算法及其性能比较。
技能目标：
（1）能够运用经典谱估计方法解决实际问题；
（2）具备分析、比较不同经典谱估计算法的能力；
（3）熟练运用数学软件进行经典谱估计计算。
情感态度价值观目标：
（1）培养学生的科学精神，提高对数学知识的敬畏之心；
（2）培养学生团队合作、积极探讨的良好学习态度；
（3）激发学生对经典谱估计领域的兴趣，培养
-
[工学]ch6_3经典功率谱估计.ppt
数字信号处理 (Digital Signal Processing) 离散随机序列的特征描述 平稳随机序列通过LTI系统 经典功率谱估计 现代功率谱估计 经典功率谱估计 谱估计的质量 相关法(间接法) 周期图法(直接法) 周期图法的改进 利用MATLAB实现功率谱估计 谱估计的质量 1．估计量的偏差 相关法(间接法)进行功率谱估计 相关法的理论基础 自相关函数估计的计算 相关法进行功率谱估计 功率谱估计的质量 相关法(间接法)进行功率谱估计 相关法(间接法)进行功率谱估计 利用MATLAB计算相关函数的估计 利用DFT计算自相关函数的估计 例：自相关函数估计的
-
第6章-2-谱估计.ppt
信号模型为 ★定义: x(n)的时间位移信号y(n). y(n)=x(n+1) ★定义: m维矢量(这里要求md) 估计算法的基础是如下定理 ESPRIT算法的其他形式 LS－ESPRIT算法 TLS－ ESPRIT算法 酉阵－ ESPRIT算法 模型阶估计 备注 本章内容大多数可直接或稍作变化而应用于阵列信号处理 AR模型等方法，在雷达等领域，也被称为超分辨技术。 MA模型谱估计 一个随机过程符合MA模型，它的谱 自相关与模型参数关系 第6章 现代谱估计第二部分 缺点：此谱估计式不能保证谱的正性 算法2:最大似然MA估计器：Durbin方法 空间阵列信号处理：波束形成问题
-
数字信号处理课件886页13 2m版mk_第11章经典谱估计58页0 7m.pdf
第十一章 经典谱估计
第十一章 经典谱估计
11.1 概述
11.2 自相关函数的估计
11.3 经典谱估计的基本方法
11.4 经典谱估计的质量
11.5 经典谱估计的改进
11.6 算法比较
平稳随机信号功率谱的两个定义：
∞
P (ej ω) ∑r (m)e−j ωm
X x
m=−∞
-
传统功率谱估计.doc
第五周周汇报
时间：2011-12-24——2011-12-30
目录
一、改进的非参数化方法 2
1．分段平均周期图法 2
1.1 分段平均周期图法 2
1.2 分段与不分段的周期图法作对比 3
1.3 分4段和分8段的对比 4
2．加窗平均周期图法 6
2.1 加窗函数处理后于不加的对比 6
2.2 加其他窗函数处理后的结果 8
3．Welch法 10
3.1 Welch法重叠分段与全周期的对比 10
3.2 Welch法与加窗分段平均周期图法对比 12
3.3 求互功率谱 13
4．多窗口法 14
4.1 NW=2和NW=4比较 14
4.2多个NW值的功率谱曲线比较 15
4.3 多窗
-
第3章 高阶谱估计.ppt
* * 谐波过程的累量定义的依据： 对于平稳过程，其累量定义应与时间起点无关； 其k阶累量不能全部为零； 若 上均匀分布，并令 ，则有下列等式成立： 为非零整数 * * 3、无相位耦合过程的累量 奇阶次累量恒为零； 为非零整数 * * 不为零的四阶累量可定义为： * * 4、二次相位耦合过程的累量： ， 谐波过程中各分量由于相位耦合而相关。 * * 最后可得三阶累量的定义为 由于二次相位耦合， * * 1、线性予测法： 利用高斯噪声的四阶累量为零来抑制噪声的影响；
-
第8章-功率谱估计-第1讲.ppt
无论N取多长，周期图的方差总是和 同一数量级。信号功率谱真值是 ，说明周期图的方差很大，周期图的均方误差也非常大。用这种方法估计的功率谱在 附近起伏很大，故周期图是非一致估计，是一种很差的功率谱估计方法。 显然，当N趋于无限大时，周期图的方差并不趋于0，而是趋于功率谱真值的平方，即 8.2.1 经典方法 2. 周期图法 白噪声的周期图 8.2 功率谱估计的非参数化方法 为了克服上述缺点，人们提出了平均、加窗平滑等方法，在一定程度上改善了经典谱估计的性能，但始终不能解决频谱分辨率和谱估计稳定性之间的矛盾。 经典谱估计的主要缺点:频谱分辨率低 原
-
参数法功率谱估计.doc
参数法功率谱估计
信号的产生
（一）信号组成
在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。
程序
N=1024;n=0:N-1;
xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024);
这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号
其波形如下
二、参数模型法功率谱估计
（一）算法原理简介
1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下：
① 假定所研究的过程 SKIPIF 1 0 是由一个白噪声序列 SKIPIF 1 0 激励一个因果
-
第8章-功率谱估计-第2讲.ppt
Burg算法由于避免了直接计算自相关函数， 所以估计误差、频率分辨率要高于自相关 法。但由于它仍然用Levinson-Durbin算法 来求AR模型参数，因此，仍存在谱峰分裂 与偏移问题,。 * * * 对于mp的自相关值，AR谱估计并没有简单的假定其值为零，而是做了外推；外推的准确与否，影响普估计的好坏。 对比理论的Yule-Walker方程，只要前p个相关值估计准确，则参数估计准确，进而对相关序列的外推也会准确。 这是AR谱估计分辨率高的根本原因。 * 如何使前p个自相关估计更准确？这马上涉及到自相关序列的估计方法问题。 8.5 最小方差谱估计 8.5 最小方差谱估计 8.2 谱估