功率谱估计报告.doc

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1、功率谱估计一、实验内容信号为两个正弦信号加高斯白噪声,各正弦信号的信噪比均为10dB,长度为N,信号频率分别为和,初始相位,取,取不同数值:0.3,0.25。为采样频率。分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱估计,并分析改变数据长度、模型阶数对谱估计结果的影响。二、实验原理(一)Levinson递推法:自相关法——列文森(Lenvison)递推法是已知信号观测数据,估计功率谱。它的出发点是选择AR模型参数使预测误差功率最小。假设信号的数据区在范围,有P个预测系数,N个数据经过冲激响应为的滤波器,输出预测误差的长度为,因此有预测误差功率为的长度长于数据的长度,上式中数据在以外补充

2、零点,相当于对无穷长的信号加窗处理,会引入误差。上式对系数的实部和虚部求微分使预测误差功率最小,得(Yule-Walker方程)式中自相关函数采用有偏自相关估计,即Levinson-Durbin算法:是一种按阶次递推的算法。它以和模型参数作为初始条件,计算模型参数;再用模型参数计算模型参数,k阶模型参数由k-1阶模型参数计算得到。一直计算出模型参数为止。一阶AR模型的Yule-Walker方程为由该方程解出然后令,以此类推,可以得到一般递推公式如下:称为反射系数,。,随着阶数增加,预测误差功率将减少或不变。由k=1开始递推,递推到k=p,依次得到各阶模型参数,AR模型的各个系数及模型输入白

3、噪声方差求出后,信号功率谱用下式计算这种方法递推效率高,当阶数变化时,无需从头计算。但需要预先估计出信号自相关函数,当观测数据长度较短时,估计误差较大,会出现谱峰频率偏移和谱线分裂;如数据很长,估计自相关函数较准确。(二)Burg递推法:Levinson-Durbin递推法需要由观测数据估计自相关函数,这是它的缺点。而伯格递推法则由信号观测数据直接计算AR模型参数。伯格递推法利用Levinson-Durbin递推公式,导出前向预测误差与后向预测误差,并按照使它们最小的原则求出,从而实现不用估计自相关函数,直接用观测数据得出结果。Burg递推法思想:借助格型预测误差滤波器,求前向、后向预测误

4、差平均功率,选择使其最小,求出。之后,再利用Levinson-Durbin递推法求模型参数和输入噪声方差。设信号的观测数据区间:,前向、后向预测误差功率分别用和表示,预测误差平均功率用表示,公式分别为前向、后向观测误差公式分别为上式中,信号项的自变量最大的是n,最小的是n-p,为了保证计算范围不超出给定的数据范围,在和计算公式中,选择求和范围为:。为求预测误差平均功率最小时的反射系数,令,将前、后向预测误差的递推公式代入得Burg递推法求AR模型参数的递推公式总结:(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)三、实验结果及分析(一)成原始信号,观测信号,这里取,,,,。(二)Levenson

5、递推法1、取,,或,阶数不变,实验不同数据长度对功率谱估计的影响1.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计1.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计2、2.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计2.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计3、3.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计3.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计分析:由以上三个实验对比,可以看出当观测数据长度较短时,估计误差较大,会出现谱峰频率偏移与谱线分裂;当数据很长时,估计自相关函数较准确,但计算量较大。2、取,,,信号长度不变,实验不同模型阶数对功率谱估计的影响1)阶数M=22)阶数M=43)阶数M=84)阶数M=16分析:由以上几个实验对比,可

6、以看出当阶次较低,会使谱估计产生偏移,降低分辨率;当阶次越高,分辨率越高;当阶次太高,会使估计误差加大,谱峰分裂。(三)Burg递推法1、取,,或,阶数不变,实验不同数据长度对功率谱估计的影响1.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtimeis0.seconds.1.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtimeis0.seconds.2、2.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtimeis0.seconds.2.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtimeis0.seconds.3、3.1)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtime

7、is0.seconds.3.2)信号长度,,,,阶数功率谱估计Elapsedtimeis0.seconds.分析:由以上三个实验对比,可以看出当观测数据长度较短时,估计误差较大,会出现谱峰频率偏移与谱线分裂;当数据很长时,估计自相关函数较准确,但计算量较大。频率越靠近的谱估计,需要的阶数越高。3、取,,,信号长度不变,实验不同模型阶数对功率谱估计的影响M=4M=8Elapsedtimeis0.seconds.Elapse

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