第十三章_经典功率谱估计

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经典功率谱和Burg法的功率谱估计

经典功率谱和Burg法的功率谱估计

现代信号处理作业实验题目:设信号)()8.0cos(25.0)47.0cos()35.0cos()(321n v n n n n x ++++++=θπθπθπ,其中321,,θθθ是[]ππ,-内的独立随机变量,v(n)是单位高斯白噪声。

1.利用周期图法对序列进行功率谱估计。

数据窗采用汉明窗。

2.利用BT 法对序列进行功率谱估计,自相关函数的最大相关长度为M=64,128,256,512采用BARTLETT 窗。

3.利用Welch 法对序列进行功率谱估计,50%重叠,采用汉明窗,L=256,128,64。

4.利用Burg 法对序列进行AR 模型功率谱估计,阶数分别为10,13.要求每个实验都取1024个点,fft 作为谱估计,取50个样本序列的算术平均,画出平均的功率谱图。

实验原理:1)。

周期图法:又称间接法,它把随机信号的N 个观察值x N (n)直接进行傅里叶变换,得到X N (e jw ),然后取其幅值的平方,再除以N ,作为对x (n )真实功率谱的估计。

2^)(1)(jw e X Nw P N per =, 其中∑-=-=1)()(N n jwn N jwN e n x e X 2)。

BT 法:对于N 个观察值x(0),x(1),。

,x(N-1),令x N (n)=a(n)x(n)。

计算r x (m )为∑--=-≤+=mN n N Nx N m m n x n xN m r 101),()(1)(,计算其傅里叶变换∑-=--≤=MMm jwm xBT N M e m rm v w P 1 ,)()()(^^,作为观察值的功率谱的估计。

其中v(m)是平滑窗。

3)。

Welch 法:假定观察数据是x(n),n=0,1,2...,N-1,现将其分段,每段长度为M,段与段之间的重叠为M-K,第i 个数据段经加窗后可表示为 1,...,1,0 )()()(-=+=M i iK n x n a n x i M其中K 为一整数,L 为分段数,该数据段的周期图为2)(1)(^w X MU w P i M iper =,其中∑-=-=10)()(M n j w n iM i M e n x w X 。

功率谱估计

功率谱估计

功率谱估计引言:对信号和系统进行的分析研究、处理有两类方法:一类是在时域内进行,维纳滤波、卡尔曼滤波以及自适应滤波等都属于时域处理方法;另一类方法是频域研究方法。

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,但是在实际生活中大多数信号是随机信号,而随机信号的傅里叶变换是不存在的,在实际应用中,通常通过采集和观测平稳随机过程的一个抽样序列的一段(有限个)数据,根据这有限个已知的数据来估计随机过程的功率谱问题来对随机信号进行分析,这即是频率谱估计。

功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一,主要研究信号在频域中的各种特征,目的是根据有限数据在频域内通过用某种有效的方法来估计出其功率谱密度,从而得出信号、噪声及干扰的一些性质来,提取被淹没在噪声中的有用信号。

功率谱估计就是通过信号的相关性估计出接受到信号的功率随频率的变化关系,实际用途有滤波,信号识别(分析出信号的频率),信号分离,系统辨识等。

谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分,还包括空间谱估计,高阶谱估计等。

按照Weiner —Khintchine 定理,随机信号的功率谱和其自相关函数服从傅里叶变换关系,可以得出功率谱的一个定义,如公式(1)所示:()jwm m xx jw xx e m re P -∞-∞=∑=)( 公式(1)对于平稳随机信号,服从各态历经性,集合平均可以用时间平均来代替,可以推出功率谱的另一定义。

如公式(2)所示:()])(121[2lim ∑-=-∞→+=N N n jwn N jw xx e n x N E e P 公式(2)频率谱估计主要分为经典谱估计和现代谱估计,经典谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零,相当于数据加窗,主要方法有相关法和周期图法;现代谱估计是通过观测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率的方法估计信号功率谱,主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出的,应用最广的是AR 参数模型。

经典功率谱估计

经典功率谱估计

雷达和声呐系统
目标检测
在雷达和声呐系统中,经典功率谱估计常被用于目标检测。通过对接收到的信号进行功率 谱分析,可以判断是否存在目标以及目标的位置和速度等信息。
距离和速度测量
在雷达和声呐系统中,经典功率谱估计还可以用于距离和速度测量。通过对接收到的信号 进行功率谱分析,可以估计出目标与系统之间的距离和相对速度。
信号分类
在雷达和声呐系统中,经典功率谱估计还可以用于信号分类。通过对接收到的信号进行功 率谱分析,可以判断目标的类型,例如区分飞机、船舶或车辆等不同类型目标。
05 经典功率谱估计的改进方 法
基于小波变换的功率谱估计
1
小波变换能够将信号分解成不同频率和时间尺度 的分量,从而更好地揭示信号的内在结构和特征。
然而,这些方法通常需要较长 的数据长度和较为复杂的计算 过程,对于短数据和实时处理 的应用场景具有一定的局限性 。
研究展望
01
随着信号处理技术的发展,经典功率谱估计方法仍有进一步优化的空 间。
02
针对短数据和实时处理的应用场景,研究更为快速、准确的功率谱估 计方法具有重要的实际意义。
03
结合机器学习和人工智能技术,探索基于数据驱动的功率谱估计方法 是一个值得关注的方向。
优点
能够提供较高的频率分辨率和较低的估计误差。
原理
格莱姆-梅尔谱估计利用了信号的模型参数,通过 构造一个模型函数来描述信号的频率响应特性, 并求解该函数的极值问题得到信号的功率谱。
缺点
需要预先设定模型函数的形式和参数,且计算复 杂度较高。
03 经典功率谱估计的优缺点
优点
01
02
03
算法成熟
经典功率谱估计方法经过 多年的研究和发展,已经 相当成熟,具有较高的稳 定性和可靠性。

经典功率谱估计及其仿真_宋宁

经典功率谱估计及其仿真_宋宁

理, 最后对各段谱求平均。由上述原理可得功率谱为:
S^ (
)=
1 M UL
L i= 1
|
M- 1
x
i m
(
n)
e-
j
n
|
2
n= 0
( 7)
其中 U =
( n) , ( n) 是窗函数。
n
( 1) 估计的均值:
E[ S^ ( ) ] = 2 1MUS ( ) * W ( ) , W ( ) 是 ( n) 的
是: 将长度为 N 的数据分为L 段, 每段长度为 M , 先对每段 数据用周期图法进行谱估计, 然后对 L 段求平均得到长度
为 N 的数据的功率谱。由上述原理可得功率谱为:
S^ ( ) =
1L L i= 1
^
S^ i (
)=
1 ML
L i= 1
|
M- 1
x
i m
(
n)
e-
j
n
|
2
( 6)
n= 0
( 1) 估计的 均值: E[ S^ (
2 周期图法
Schu ster 于 1899 年首先 提出周期 图法, 也 称直 接法,
收稿日期: 2007 11 15
取平 稳随 机 信号 X( n) 的 有 限 个观 察 值 x ( 0) , x( 1) , ,
x ( N - 1) 对功率谱 S ( ) 进行估计:
S^ ( ) =
1 N
|
X N ( ej
变换, 可见 S^ ( ) 不是 S ( ) 的一致估计; 随着 N 的增大, 谱
估计起伏增大, N
时, var( S^ ( ) ) S2 ( ) 。

经典功率谱估计实验报告(3篇)

经典功率谱估计实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解经典功率谱估计的原理和方法;2. 掌握BT法、周期图法、Bartlett法和Welch法等经典功率谱估计方法;3. 通过MATLAB仿真,验证各种方法的性能和特点;4. 分析实验结果,总结经典功率谱估计方法的优缺点。

二、实验原理功率谱估计是信号处理中的一个重要方法,用于分析信号的频率成分。

经典功率谱估计方法主要包括BT法、周期图法、Bartlett法和Welch法等。

1. BT法:先估计自相关函数,然后进行傅里叶变换得到功率谱;2. 周期图法:直接对样本进行傅里叶变换,得到功率谱;3. Bartlett法:将信号分成L段,计算每段的自相关函数,然后进行傅里叶变换得到功率谱;4. Welch法:对信号进行分段,计算每段的自相关函数,然后进行傅里叶变换得到功率谱,并对结果进行加权平均。

三、实验环境1. 操作系统:Windows 10;2. 编程语言:MATLAB;3. 实验数据:随机信号样本。

四、实验步骤1. 生成随机信号样本;2. 使用BT法进行功率谱估计;3. 使用周期图法进行功率谱估计;4. 使用Bartlett法进行功率谱估计;5. 使用Welch法进行功率谱估计;6. 对比分析各种方法的估计结果。

五、实验结果与分析1. BT法:BT法是一种较为精确的功率谱估计方法,其估计结果与真实功率谱较为接近。

但是,BT法需要计算样本的自相关函数,计算量较大。

2. 周期图法:周期图法是一种简单易行的功率谱估计方法,但其估计结果存在较大误差。

当样本长度N较大时,周期图法的估计结果逐渐接近真实功率谱。

3. Bartlett法:Bartlett法在Bartlett窗口的宽度较大时,估计结果较为准确。

但是,当Bartlett窗口的宽度较小时,估计结果误差较大。

4. Welch法:Welch法是一种改进的周期图法,通过分段和加权平均,提高了估计精度。

Welch法在估计精度和计算量之间取得了较好的平衡。

《功率谱估计》课件

《功率谱估计》课件

实验数据展示 功率谱估计结果对比 误差分析 实验结论与展望
结果分析:对比不同方法的结果,分析优缺点 实验误差来源:讨论实验误差的来源,如设备、环境等因素 改进方向:提出针对实验误差的改进措施,提高实验精度 未来展望:探讨功率谱估计在未来的应用和发展趋势
功率谱估计的应用 案例
语音信号处理:用于语音分析和编码,提高语音质量 图像和视频信号处理:用于图像和视频的压缩和传输,降低带宽需求 雷达和声呐信号处理:用于目标检测和跟踪,提高定位精度
通信领域:用于调制解调、频 谱管理、频谱监测等
生物医学工程:用于心电图信 号处理、脑电图信号处理等
总结与展望
介绍了功率谱估计的基本概念和原理 分析了功率谱估计的常用方法 探讨了功率谱估计在实际应用中的优势和局限性 总结了本次PPT的主要内容和知识点
功率谱估计技术的进一步优化 拓展应用领域,如语音、图像等 结合深度学习等先进技术,提高估计精度 探索与其他领域的交叉研究,如信号处理、通信等
信号的分类
信号的时域和频域 表示
功率谱估计的基本 概念
功率谱估计的应用 场景
功率谱估计的方法
FFT算法原理 FFT算法优缺点分析
FFT算法实现步骤
FFT算法在功率谱估计中的应 用
最小二乘法的基本 原理
功率谱估计的数学 模型
基于最小二乘法的 实现过程
算法的优缺点及改 进方向
卡尔曼滤波原理
功率谱估计与卡尔 曼滤波结合
《功率谱估计》PPT 课件
汇报人:PPT
目录
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功率谱估计的基本 概念
功率谱估计的方法
功率谱估计的原理 与步骤
功率谱估计的实验 与分析
功率谱估计的应用 案例
添加章节标题

功率谱估计的经典方法PPT课件

功率谱估计的经典方法PPT课件
无关,PDF和pdf是随时间变化的,则称其为广义平稳随机过程。
吉林大学通信工程学院信息科学实验室
6
时间平均
(11)一个平稳随机过程的一个取样序列的时间平均等于它的集合平
均,则称它是遍历性随机过程。时间平均记为 x(n) ,则取样序列的算术
平均值和时间取样自相关序列定义为
x(n) lim 1
功率谱估计的经典方法
版权所有
吉林大学通信工程学院信息科学实验室
1
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
xn, n ,因此为完整地描述它,仅知道随机变量的特征是不
Syy(z)

Ryy(m) zm



Rxx(m
p)Rhh (
p)
zm
m
m p





Rxx(n)Rhh ( p)
z n z p

Sxx(z)Shh (z)
m n


S
xx
(
z
)H
(
z
)
H
(
z
1
)
协方差序列的z变换

Sxx(z) Cxx(m) zm , m
称为平稳随机过程的功率谱。在今后的讨论中总假设随机信号的均值为
零,所以有

Sxx(z) Rxx(m) zm , m
由于 Rxx(m) Rxx(m) ,则有 Sxx (z) Sxx (z 1) 。

功率谱估计模型法

功率谱估计模型法

由于系统输入u(n)为白噪声信号,因此:
2
ruu
(m)

E[u(n)u(n

m)]

0
这样rxu(m)为:

rxu (m) 2 h(k) (k m) k 0
2h(m)
m0 else
AR模型估计功率谱密度
而h(m)为系统H(z)的脉冲响应,由于H(z)为因 果系统,因此:
功率谱估计
--参数估计方法
周期图法的不足
估计方法的方差性能差
在功率谱密度计算中没有实现求均值的运算
分辨率低
样本数据x(n)是有限长的,相当于在无限长样本数据 中加载了窗函数(矩形窗、Hanning等)
参数模型功率谱估计
MA模型 AR模型 ARMA模型
平稳随机信号的参数模型
如果一个宽平稳随机信号x(n)通过一个线性时不 变系统(LSI)h(n),则系统输出y(n)也是宽平稳随 机过程,并且y(n)的功率谱密度和x(n)的功率谱 密度满足下式:
Pyy (w) Pxx (w) | Hh (w) |2
其中Pyy、Pxx分别为系统输出、输入的功率谱密 度,而H(w)为系统脉冲响应的傅立叶变换。

a1


0

rxx ( p

2)


a2



0


rxx (0) ap 0
这就是AR模型的正则方程,也称为YuleWalker方程。
AR模型估计功率谱密度
得到AR模型的参数,就可以估计功率谱密度:
PˆAR (w)
Pxx (w) 2 | H(w) |2

功率谱估计

功率谱估计

E [ x ( n ) x ( k ) x ( p ) x ( q ) ] E [ x ( n ) x ( k ) ] E [ x ( p ) x ( q ) ] E [ x ( n ) x ( p ) ] E [ x ( k ) x ( q ) ] E [ x ( n ) x ( q ) ] E [ x ( k ) x ( p ) ]
✓ 这里由于对信号作了实白噪声的假设,才有无偏估计的结果。
➢ 周期图的均方值
E[IN(1)IN(2)]EN12 XN(ej1)2 XN(ej2)2
N12 n
k
p
RN(n)RN(k)RN(p)RN(q)
q
E[x(n)x(k)x(p)x(q)]e-j1(nk)e-j2(pq)
利用正态白噪声、多元正态随机变量的多阶矩公式,有
Ii()M 1 M n01xi(n)ejn 2
将得到的L个周期图进行平均,作为信号x(n)的功率谱估计, 公式如下:
Pˆxx(ej)L1 iL1 Ii()
估计效果分析:
➢ 偏移分析:
E[Pˆxx(ej)]
1 L
L i1
EIi()EIi()
1 2π
-ππWB(ej)Pxx(ej(-))d
式中
P x(xej)F[T rx(xm )]
W B(ej)F[T w B(m ) ]N 1 ssiiN n n /(/2 (2 )) 2
✓ 周期图的统计平均值等于它的真值卷积三角谱窗函数,因此周期图是有偏估计,但当N→∞时,wB(m)→1, 三角谱窗函数趋近于δ函数,周期图的统计平均值趋于它的真值,因此周期图属于渐近无偏估计。
P ( je ) xx
2
2
1
00Βιβλιοθήκη 123/

功率谱估计

功率谱估计
1 1 N −1 N −1 jω 2 I N (ω ) = X (e ) = ∑ ∑ x(k ) x(n)e jω k e − jω n N N n =0 k =0
2 var[ I N (ω )] = E[ I N (ω )] − E 2 [ I N (ω )]
下面先求周期图的均值,再求其均方值:
1 1 ∞ ∞ jω 2 E[ I N (ω )] = X (e ) = ∑ ∑ E[ x(k ) x(n)]RN (k ) RN (n)e− jω ( n −k ) N N n =−∞ k =−∞
经典谱估计
BT法:1958年,R.Blackmant和J.Tukey提出, 先估计自相关函数,再计算功率谱。 周期图法:1898年,Schuster利用傅里叶级数 去拟合待分析的信号,提出周期图的术语,但 直到FFT出现,周期图法才受到人们的重视。 这种方法直接对观测数据进行FFT,取模平方, 除以N得到功率谱。
11
将 ω = ω1 = ω2 代入上式,得 sin( N ω ) 2 2 E[ I N (ω )]=σ x4 2 + N sin(ω )
sin( N ω ) 2 2 var[ I N (ω )]=E[I N (ω )]-E 2 [I N (ω )]=σ x4 1 + N sin(ω ) 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
N −1 1 N −1 − jω k = ∑ x(k )e ∑ x* (n)e jω n n =0 N k =0
1 N −1 N −1 = ∑ ∑ x(k ) x* (n)e − jω ( k − n ) N k =0 n =0 令 m = k − n,即 k = m + n,则

《功率谱估计》课件

《功率谱估计》课件
《功率谱估计》 PPT课件
目录
• 引言 • 功率谱估计的基本原理 • 常见功率谱估计方法 • 现代功率谱估计方法 • 功率谱估计的性能评估 • 实际应用案例分析
01
引言
功率谱估计的定义
功率谱估计是对信号的频率内容进行描述的方法,通过分析信号在不同频率的功 率分布情况,可以了解信号的特性。
功率谱估计可以分为非参数方法和参数方法两类,其中非参数方法包括傅里叶变 换、Welch方法等,而参数方法则包括AR模型、MA模型、和ARMA模型等。
非参数模型
不假设信号的功率谱具有特定参数形式,而是直接从数据中估计功率谱。
03
常见功率谱估计方法
直接法
定义
直接法是通过测量信号的样本值,利用离散 傅里叶变换(DFT)直接计算信号的频谱。
特点
计算简单,但容易受到频率偏移和相位失真的影响 。
应用场景
适用于信号频率稳定且对相位精度要求不高 的场合。
间接法
THANKS
感谢观看
分辨率与假峰率
分辨率(Resolution)
衡量功率谱估计中能够区分两个相近频率成分的能力。分辨率越高,说明估计的功率谱能够更好地分 辨出相近的频率成分。
假峰率(False Peak Rate)
衡量估计的功率谱中出现的虚假频率峰的概率。假峰率越低,说明估计的功率谱中虚假频率峰的出现 概率越小。
06
特点
能够减小频谱泄漏效应,提高频 谱分辨率。
应用场景
适用于信号持续时间较短或需要 高分辨率频谱分析的场合。
最大熵法
定义
最大熵法是一种基于信息论的方法,通过最 大化熵函数来估计信号的功率谱。
特点
能够提供平滑且连续的功率谱估计,但计算 复杂度较高。

功率谱功率谱估计

功率谱功率谱估计

(3)去非平稳 为了进行频谱分析,可以构造出平稳随机信号, 方法是减去系统的变化趋势。对于线性或近似线性 增长的趋势项,可用多项式拟合的办法来去,对于 其它类型的趋势项可用滤波的方法来去除。
四、估计质量的评价
设a是广义平稳随机过程 x ( n) 的一个数字特征 ˆ 是a的一个估计 a 1、偏倚 ˆ ] E{a a ˆ } a E{a ˆ} b[a 它表示了估计值与实际值的接近程度。 ˆ ] 0, 叫无偏估计 b[a ˆ ] 0, 叫有偏估计 b[a 2、方差 2 ˆ ˆ var[a] E{[a E{a}] } 它表示了估计值相对估计均值的分散程度。
k 1
p q
h(n)
x(n)
若u(n)是一个方差为 的白噪声,则x(n)的功率谱 j 2 j 2 S x (e ) | H ( e ) |
2
B( z ) B (1 / z ) 或 S x ( z ) H ( z ) H (1 / z ) A( z ) A* (1 / z * )
最大熵 参数化 最小交叉熵 ……
三、随机信号分析的预处理
要讨论问题通常是零均值信号的谱估计问题, 一般信号都很少满足要求,所有需作预处理 (1)取样: 若信号未经取样,则在满足取样定理的 前提下取样可根据信号带宽的物理限制,粗略估计 取样间隔。 ~ (2)去均值 x ( n) x ( n) m x
H (z)
1 1 ak z k
k 1 p
称为AR模型
( 3 )若ak 和br均不为 0,
x( n) a k x( n k ) br u( n r ) H ( z )
k 1 r 0 p q

q
称为ARMA模型

功率谱估计方法综述

功率谱估计方法综述

功率谱估计方法综述:简介:随机信号的持续时间是无限长的,因此随机信号的总能量是无限的,因而随机过程的任意一个样本寒暑都不满足绝对可积条件,所以其傅里叶变换不存在。

尽管随机信号的总能量是无限的,但其平均功率却是有限的,因此,要对随机信号的频域进行分析,应从功率谱出发进行研究才有意义。

信号的功率谱密度描述随机信号的功率在频域随频率的分布。

功率谱估计(PSD)是用有限长的数据来估计信号的功率谱,即利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度。

背景:功率谱估计在实际工程中有重要应用价值,如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域,发挥了重要作用。

功率谱估计方法主要分为2大类:非参数化方法(又称经典功率谱估计)和参数化方法(又称现代功率谱估计)。

非参数化方法有相关函数法(BT法)、周期图法、平均周期图法、平滑平均周期图法等;而参数化谱估计有R模型法、移动平均模型法(简称MA模型法)、自回归移动平均模型法(简称ARMA模型法)、最大熵谱分析法(AR模型法)、Pisarenko谐波分解法、Prony 提取极点法、Prony谱线分解法以及capon最大似然法等,由于涉及许多复杂数学计算,在此未作详细数学推导,以下介绍几种常用的功率谱估计方法一、非参数化方法(经典法)经典功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零,相当于数据加窗。

1、自相关法又称相关函数法(BT法),根据维纳—辛钦定理:平稳随机过程的自相关函数和功率谱函数是一傅里叶变换对,对于平稳随机信号来说,其相关函数是确定性函数,故其功率谱也是确定的.这样可由平稳随机离散信号的有限个离散值,求出自相关函数,然后作Fourier变换,得到功率谱。

由于随机序列{X(n)}的自相关函数R(n)=E[X(n)X(n+m)]定义在离散点m上,设取样间隔为错误!未找到引用源。

经典功率谱估计——BT法探究

经典功率谱估计——BT法探究

正弦信号的自相关。

广义上的自相关,或者说最一般的自相关,在matlab 中可用卷积conv 和相关函数xcorr 来实现。

序列x(n)和y(n)的互相关公式为:∑∞-∞=-=nxy m n y n x m )()()(φ同理,自相关公式为:∑∞-∞=-=nxx m n x n x m )()()(φ有以下程序验证: close all clear,clcFs=1000; %采样率 f = 5; % f = .5;% f1 = 2; %信号基频 % f2 = 2.5;N = 1; % 周期数 % t = N/f;t=N; % 信号时长 s% t = N/f1; % N 个周期的时间,针对小频率信号,在此时间内,大频率信号周期更多 n=0:1/Fs:t -1/Fs; % 采样时间点,刚好采N 个周期len = length(n); % 信号点数,也是FFT 变换点数,即采集多少点就做多少点的FFTy = sin(2*pi*f*n); % 采集到的离散信号% y = sin(2*pi*f1*n) + sin(2*pi*f2*n); % 采集到的离散信号 plot(y)y1 = fliplr(y);y_corr = conv(y,y1);% [y_corr1,lags] = xcorr(y,100,'unbiased'); y_corr1 = xcorr(y,y);figure;plot(y_corr)% hold onfigure;plot(y_corr1)相关的图像是一模一样的!但是,在BT 法求功率谱中,信号的自相关却不是这样求的。

由于信号的功率谱与自相关函数互为傅里叶变换关系,因此,信号的功率谱估计可以先通过对自相关函数进行估计,再对其进行傅里叶变换即可,这种方法称为自相关函数法,由Blackman 和Tukey 于1958年提出,故也称为BT 法,又称为间接法。

设N 个样本序列{xn}的值为x(0),x(1),…,x(N -1),现需要用此N 个数据来估计自相关函数)(m xx φ.由于xn 只能观察到0<<n<<N -1的N 个值,而n<0和n>N -1时的xn 值是未知的,一般只能假定为0.根据自相关函数的定义得到:∑-+=10)()(1)(N xx m nx n x Nm φ由于x(n)只有N 个观测值,因此对于每个固定的延迟m ,可以利用的数据只有(N -|m|)个,且在[0,N -1]范围内,所以实际计算)(m xx φ为:∑--+=1||0)()(1)(m N xx m nx n x Nm φ考虑乘积项的长度,自相关序列的估计为:1||其中,)()(||1)(1||0-≤+-=∑--N m m n x n x m N m m N xx φ式中,m 取绝对值是因为)(m xx φ=)(m xx -φ,m 为负值时上式仍适用。

经典功率谱估计方法研究

经典功率谱估计方法研究

中文摘要介绍了各种经典功率谱估计方法,不仅从理论上对各种方法的谱估计质量进行了分析比较,而且通过Matlab 实验仿真验证了理论分析的正确性。

着重对使用比较广泛的Welch 法进行了深入的研究,给出了窗函数选择的一般要求,通过仿真分析了不同的窗函数对Welch 法谱估计质量的影响,比较了他们的优缺点。

最后分析了采样点数较少即短数据对Welch 法谱估计质量的影响。

关键词:经典谱估计;估计质量;Welch 法;窗函数;短数据AbstractVarious classical Power Spect rum Density ( PSD) estimation methods are int roduced ,estimation quality of eachmethod is analyzed and compared in both theory and simulation using the sof tware Matlab. Then further study is made inWelch method which is used most widely. General selecting criterion of window function is presented and estimation quality ofWelch method using different window function is compared. Finally ,the impact of fewer data on estimation quality of Welchmethod is analyzed.Keywords:classical PSD estimation ;estimation quality ;Welch method ;window function ;fewer data第1章绪论 (4)1.1 引言 (4)1.2 选择背景与意义 (4)1.3 经典谱估计发展和应用 (4)第2章经典功率谱估计 (5)2.1 引言 (5)2.2 自相关函数法的估计 (10)2.3 周期图作为功率谱的估计 (13)2.4 经典功率谱估计方法的改进 (19)2.4.1 巴特利特(Bartlett)平均周期图的方法 (19)2.4.2 Welch法 (23)第3章 MATLAB仿真 (24)3.1 仿真结果 (24)3.2 仿真结果分析 (24)3.3 不同窗函数的Welch 谱估计 (25)3.4 短数据的Welch 谱估计 (25)3.5 结论 (26)第4章周期图法和Welch法的比较 (27)4.1 周期图法和Welch法 (27)4.1.1周期图法 (27)4.1.2 Welch法 (27)4.2算法流程图、MATLAB程序及谱估计的分析 (27)4.2.1 算法流程 (28)4.2.2 程序 (28)第5章总结 (30)第1章绪论1.1 引言信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一,对于确定性信号,可以Fourier 变换来考察其频谱性质,而对于广义平稳随机信号,由于它一般既不是周期的,又不满足平方可积,严格来说不能进行Fourier 变换,通常是求其功率谱来进行频谱分析。

经典功率谱估计与现代功率谱估计的对比

经典功率谱估计与现代功率谱估计的对比

结论
经典功率谱估计方法在信号处理领域具有广泛的应用价值。本次演示详细介 绍了经典功率谱估计的基本原理、误差分析和仿真实现方法。通过仿真实验,我 们验证了这些方法的性能表现,并得出了在不同条件下的优劣比较。尽管经典功 率谱估计方法存在一定的局限性,但它们在很多情况下仍具有很好的适用性。
未来研究方向可以包括研究更为精确和高效的功率谱估计方法,以适应不断 变化的应用需求和提高信号处理的精度。加强经典功率谱估计在实际问题中的应 用研究,将有助于推动其在各领域的广泛应用和发展。
现代功率谱估计方法则更加注重信号的特性和模型化,能够更好地处理非平 稳信号和复杂场景。其中,基于信号模型的功率谱估计方法可以针对特定场景选 择合适的模型,提高估计精度;而基于深度学习的功率谱估计方法则可以通过训 练神经网络自动提取和学习信号特征,具有很强的适应性。
然而,现代功率谱估计方法也存在着实现难度较大、需要大量数据来训练模 型等问题。同时,这些方法的效果还受到模型复杂度、网络参数等因素的影响。
感谢观看
总之,通过本次演示的讨论和实验,我们深入理解了经典功率谱估计的基本 原理和实现方法,并成功地使用MATLAB实现了功率谱估计。尽管存在一些不足之 处,但经典功率谱估计在许多场景下仍然是一种简单有效的工具。在未来的研究 中,我们可以考虑探索更高级的算法和优化实现细节,以提高功率谱估计的性能 和准确性。
仿真实现
为了验证经典功率谱估计方法的有效性和精度,我们可以利用仿真工具进行 实验。具体步骤包括:
1、生成信号:根据实际需求,我们可以生成不同类型的信号,如周期信号、 随机信号和实际应用中的信号等。
2、加入噪声:在实际应用中,信号往往会受到噪声的干扰,因此,我们需 要在仿真实验中加入噪声,以模拟真实情况。
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1. 周期图法(直接法)
比较以下两种计算方法:
ˆ (e j ) 1 X (e j ) 2 P PER N N
N 1 j Px (e ) lim E x(n)e jn N 2 N 1 n N 2
X (e j ) 2 lim E N 2 N 1
其中 X2N(ejω) 为有限长信号 x2N(n) 的能量谱,除以 N 以后即为
ˆ(m) 和 x2N(n) 的功率谱是 功率谱。这说明自相关函数的估计值 r
一对傅里叶变换。
2. 间接法
利用FFT计算自相关函数的步骤: ①对 xN(n) 补 N 个零,得 x2N(n) ,对 x2N(n) 做 DFT 得 X2N(k) , k=0,1,…,2N-1;
1 2 X ( k ) ②求 X2N(k) 的幅平方,然后除以N,得 N 2 N ; 1 2 ˆ0 (m) 。 ③对 X 2 N (k ) 做逆变换,得 r N ˆ(m) 中 ( N 1) m 0 的部分向右平移 2N点后形成的序列即 将r
ˆ0 (m)。 为r
3. 直接法和间接法的关系
2. 间接法
利用的数据只有 N-1-|m| 个,且在 0~N-1 的范围内,xN(n)= x(n), 所以实际计算时,上式变为:
1 ˆ(m) r N
N 1|m|

n 0
x(n)x(n m)
ˆ(m) 的长度为 2N-1,它是以 m=0 为偶对称的。 r
由偏差的定义可知:
ˆ(m)] E[r ˆ(m)] r (m) bia[r 1 N 1|m| E x(n)x(n m) r (m) N n 0 1 N 1|m| 1 E x ( n ) x ( n m ) r ( m ) N n 0 N N | m | |m| r ( m) r ( m ) r ( m) N N
j m
r (m)e
x

j m
2. 间接法
如果 X(n) 是各态遍历随机信号,x(n) 是其一个样本函数,则自 相关函数可定义如下:
N 1 rx (m) lim x(n)x(n m) N 2 N 1 n N
实际中的信号大多是因果信号,所以上式可以表示为:
电气信息工程学院 蔡超峰
引言
对各态遍历随机信号 X(n),自相关函数和功率谱密度均可用时 间平均来定义:
N 1 rX (m) E[ X (n) X (n m)] lim x(n)x(n m) rx (m) M 2 N 1 n N
N 1 j Px (e ) lim E x(n)e jn N 2 N 1 n N 2
ˆM (m) r ˆ(m)v(m) r
3. 直接法和间接法的关系
ˆ(m) 的均值等于真实的自相关函数 r(m) 乘以三角窗 w(m) ,这 r
是第一次加窗。该三角窗是由数据截短而产生的,其宽度为 2N-1。v(m) 是对自相关函数 r(m) 的第二次加窗,宽度为 2M-1, M<<N-1。因为 v(m) 的宽度远小于 w(m) ,所以 v(m) 的频谱 V(ejω) 主瓣的宽度远大于 w(m) 的频谱 W(ejω) 主瓣的宽度。这时,
直接法:
X N (k ) DFT xN (k )
ˆ (k ) 1 X (k ) 2 P PER N N
X 2 N (k ) DFT x2 N (k )
ˆ 2 N (k ) 1 X (k ) 2 P PER 2N N
间接法:
ˆ (e ) P BT
j m M

M
令M=N-1
ˆ(m)] 0 ,所以,对固 lim bia[r ˆ(m)] 0,又因为 N 当 N→∞ 时, var[r
ˆ(m) 是 r(m) 的渐进一致估计。 r 定的延迟 |m| ,
ˆ] E ˆ ˆ ˆ mse[ E ( ) E ( ) ˆ] bia[ ˆ]2 var[
ˆ (e j ) P BT
m M
rˆ(m)e
M
j m
,
M N 1
因为这种方法求出的功率谱是通过自相关函数间接得到的,所
以称为间接法,又称自相关法或BT法。当 M 较小时,上式计
算量不是很大,因此该方法是 FFT 问世之前常用的谱估计方法。 与维纳-辛钦定理相比较:
Px (e )

2

2
2. 间接法
ˆ(m) 时,如果 N 和 m 都比较大,则需要的乘法次数很多。 计算 r
1 ˆ(m) r N
N 1|m|

n 0
x(n)x(n m)
ˆ(m) 的快速计算。 可以利用FFT实现对 r
上式也可以写为:
1 N 1 ˆ(m) xN (n)xN (n m) r N n 0
易知,直接法包含了下述假设及步骤: ①把平稳随机信号 X(n) 视为各态遍历的,用其一个样本 x(n)来
代替 X(n),并且仅利用 x(n) 的 N 个观察值 xN(n)来估计功率谱
P(ejω) 。
ˆ (k ) ,还包括了对 x(t) ②从记录到一个连续信号 x(t) 到估计出 P PER
的离散化、必要的预处理(如除去均值和趋势项、滤波等)。
因此有
ˆ (k ) | ˆ 2 N (k ) P ˆ 2 N (k ) P BT M N 1 P BT PER
3. 直接法和间接法的关系
由此可知,直接法可以看作是间接法的一个特例,即当间接法 中使用的自相关函数的最大延迟 M=N-1 时,二者是相等的。前 面已经指出:
ˆ(m)] bia[r |m| r ( m) N
1. 周期图法(直接法)
周期图法是把随机信号 X(n) 的 N 点观察数据 xN(n) 视为一能量 有限信号,直接取 xN(n) 的 DTFT 得到 XN(ejω),然后再取其幅 值的平方,并除以 N,作为对真实功率谱 P(ejω) 的估计:
1 j j 2 ˆ PPER (e ) X N (e ) N
ˆ] E( ˆ ) E( ˆ) bia[
N 1|m|

n 0
r ( m) r ( m )
2. 间接法
ˆ(m)] bia[r
可以看出:
ˆ(m) 是对 r(m) 的渐进无偏估计; r
|m| r ( m) N
ˆ(m)] 0 ,因此 ① 对于一个固定的延迟 |m| ,当 N→∞时, bia[r
N | m| r ( m) N
ˆ ( m) 的乘积, w(m) 的长度是 2N-1。该窗函数对r(m)加权,致使 r
产生了偏差。
2. 间接法
三角窗w(m) :
当我们对一个信号做自然截短时,就不可避免地对该数据施加 了一个矩形窗,由此矩形窗就产生了加在自相关函数上的三角
窗,该三角窗影响自相关函数的估计质量。
1. 周期图法(直接法)
一个实际的例子(fs = 250Hz):
2. 间接法
间接法的理论基础是维纳-辛钦定理。1958年Blackman和Tukey 给出了这一方法的具体实现,即先由 xN(n) 估计出自相关函数,
ˆ (e j ), 然后求自相关函数的傅里叶变换得到的功率谱,记之为 P BT
并以此作为对 P(ejω) 的估计,即
1 N 1 r (m) lim x(n)x(n m) N N n 0
本章所涉及的都是自相关函数,因此将 rx(m) 简写为 r(m) 。如
果观察值的个数为有限值,则求 r(m) 的一种方法为:
1 N 1 ˆ(m) xN (n)xN (n m) r N n 0
由于x(n)只有N个观察值,因此对于每一个固定的延迟 m,可以
ˆ(m)e r
j m
, M N 1
ห้องสมุดไป่ตู้
ˆ (k ) P
2N BT
m ( N 1)
rˆ(m)e
N 1
jn
ˆ(m) 与 x2N(n) 的功率谱是一对傅里叶变换: 其中自相关函数 r
m ( N 1)

N 1
ˆ(m)e jm r
1 2 X 2 N (k ) N
ˆ(m) 的均值才接近于 r ② 对于一个固定的 N ,只有当 |m| << N时,
真值r(m) ,即当 |m| 越接近于 N 时,估计的偏差越大;
ˆ(m)的均值是真值 r(m) 和一三角窗函数 ③r
N | m | , 0 m N 1 w(m) N 0, m N
ˆ(m)] E[r
ˆ(m) 的离散时间傅里叶变换,得: 求r
m ( N 1)

N 1
ˆ ( m) e r
j m
1 N 1 N
m ( N 1) n 0
x
N
N 1
N 1
N
(n)xN (n m)e jm xN (n m)e jm
x
n 0
N 1
( n)
m ( N 1)
ˆM (m) ; ˆ(m) 加窗函数 v(m),这时|m|≤M<<N-1,得 r ③对 r
ˆ (e j )和V(ejω)的卷积, 对 r(m) 施加 v(m) 的作用等效于在频域做 P PER
这样就起到了对周期图平滑的作用。
直接法和间接法往往结合起来使用,步骤如下:
ˆ 2 N (k ) ; ①对 xN(n) 补N 个零,求 P PER ˆ 2 N (k )的傅里叶逆变换得 r ˆ(m) ,这时|m|≤M=N-1; ②做 P PER
2. 间接法
由方差的定义可知:
ˆ(m)] E r ˆ(m) E (r ˆ(m)) var[r
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