改进周期图法功率谱估计中的窗函数仿真分析

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1、万方数据第25卷第3期计算机仿真2008年3月文章编号：1006—9348(2008)03一Olll—04改进周期图法功率谱估计中的窗函数仿真分析余训锋1，马大玮k2，魏琳1(1．重庆大学通信与测控研究所，重庆400044；2．重庆通信学院，重庆400035)摘要：周期图法是功率谱估计的～种基本方法，但该方法不满足一致性估计条件，谱估计的分辨力和方差都很难满足实际应用需要。因此采用其改进方法(即Welch法)估计信号功率谱。并结合该方法对四种典型窗函数的谱估计性能进行了具体的仿真，就其中的频率分辨率、采样信号的数据长度与窗函数的特性

2、等因素之间的关系，进行了详细的讨论。重点分析了窗函数对谱估计的影响，指出了它们的优缺点，得出了不同数据类型与估计方式下的功率谱标准方差的均值。最后，根据实验结果并结合窗函数的评价指标，指出了选取合适的窗函数应注意的一般原则，具有一定的实际指导意义。关键词：周期图；谱估计；窗函数；韦尔奇法中围分类号：TN911．72文献标识码：ASimulationAnalysisofWindowFunctioninPowerSpectrumEstimationBasedonModifiedPeriodogramYUXun—fen91，MADa—we

3、il’。，WEILinl(1．InstituteofCommunicationandTrackingControl，ChongqingUniversity，Chongqing，400044，China；2．ChongqingCommunicationCollege，Chongqing，400035，China)ABSTRACT：Periodogramisabasicmethodforpowerspectrumestimation，butithastoomanydeficienciesinlego-lution，val'ianeean

4、dconsistencyconstrainttomeettherequirementwellinpractice．Sothispaperintroducesitsmodi-fledform(i．e，Welchmethod)tOestimatethepowerspectrumofsignals，andthendiscussestherelationshipsamongtheresolution，thelengthofsamplingsequenceandthecharactersofwindowfunctioninpowerspect

5、rumestimationbasedonWelch．Meanwhile，itprimarilyanalyzestheinfluenceofwindowfunctionsandpointsouttheirvirtuesanddefects．WiththesimulationofexamplesusingMATLAB，theestimationperformanceoffourdifferentwindowsandthemeanofstandarddeviationofpowerspectrumunderdifferentlengtha

6、ndestimationmethodshavebeenfiguredout．Finally，80mesuggestionsreferringtOexperimentalresultshavebeenpresentedwhenchoosingwindows，whichareusefulinfact．KEYWORDS：Periodogram；Spectrumestimation；Windowfunction；Welchmethod1引言功率谱估计是用有限长的数据来估计信号的功率谱，它对于认识一个随机信号具有非常重要的作用，被广泛的应用于

7、雷达、声纳、生物医学、地震等各种信号的处理场所。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)两大类，经典谱估计的典型方法是直接法(周期图法)和间接法(BT法)，周期图法以其物理概念清晰，方法简便和计算效率高等特点，已成为功率谱估计的一种基本方法，并且有很多文章研究了周期图法在各种场合下的应用效果¨．2—1。但由于该方法的谱估计不满足一致性估计条件，谱估计的分辨率和方差很难满足实际应用需要，对此许多学者收稿日期：2007-01—24修回日期：2007—03—07根据具体的应用环境提出了一些改进的方法，马跃洲等人对

8、试验系统采集到的焊接电弧声进行了小波包多层分解，提出小波包分解结合Welch平均法对焊接电弧声进行功率谱估计的新方法H]。SuiDan和Ge“n—dong针对DFH信号的特点改进周期图法提出了一种新的估计方法”J。目前，应用较为广泛的