基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现

基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现

ID:309566

大小:922.50 KB

页数:41页

时间:2017-07-21

基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现_第1页
基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现_第2页
基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现_第3页
基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现_第4页
基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现_第5页
资源描述:

《基于MATLAB的AR模型谱估计研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、摘要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,可以用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。功率谱估计在近30年中获得了飞速发展。涉及到信号与系统、随机信号分析、概率统计、随机过程、矩阵代数等一系列学科,广泛应用于雷达、声纳、通信、地质、勘探、天文、生物医学工程等众多领域。实际中,数字信号的功率谱只能用所得的有限次记录的有限长数据来予以估计,这就产生了功率谱估计这一研究领域。功率谱的估计大致可分为经典功率谱估计和现代功

2、率谱估计。经典谱估计的两个主要方法为周期图法和自相关法。针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出了现代谱估计。现代谱估计大致可以分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计。基于参数建摸的功率谱估计是现代功率谱估计的重要内容,其目的就是为了改善功率谱估计的频率分辨率,它主要包括AR模型、MA模型、ARMA模型,其中基于AR模型的功率谱估计是现代功率谱估计中最常用的一种方法。理论分析及MATLAB仿真结果表明:经典谱估计方法得到的功率谱出现了许多虚假的谱峰,频率分辨率很低,而现代谱估计方法得到的功率谱较为真实,没有明显的频率偏移和假峰,并且具有较高的频率分辨率,尤其

3、是频率带宽性能得到了明显的改善。关键词:功率谱估计;AR模型;MATLAB;Levinson-Durbin算法;Burg算法AbstractABSTRACTSignalspectralanalysisisoneofthemostimportantmeanstoexaminethecharacteristicsofsignal.Fouriertransformcanbeusedtostudythequalityofthespectrumofthecertaintysignal.Forgeneralstochasticsignal,itisneitheracyclei

4、ngeneral,norinlinewiththesquareintegration.Strictlyspeaking,generalstochasticsignalcannotbetransformedbyFouriertransform.Sothepowerspectrumisgenerallyusedforsignalspectralanalysis.Inthelast30yearsPowerspectralestimationwasrapidlydeveloped.ItrelatedtoarangeofdisciplinessuchasSignalsand

5、systems,stochasticsignalanalysis,probabilityandstatistics,stochasticprocessesandMatrixalgebra.Anditiswidelyusedinradar,sonar,communications,geology,exploration,astronomy,biomedicalengineeringandmanyotherfields.Actually,thepowerspectrumofdigitalsignalcanonlybeestimatedbyfinitelengthdat

6、aderivedfromthelimitedrecords,whichproducedthestudyareaofpowerspectrumestimation.Powerspectralestimationcanbebroadlydividedintoclassicalpowerspectralestimationandmodernpowerspectralestimation.TwomainmethodsofClassicalpowerspectralestimationareperiodgrammethodandauto-correlationmethod.

7、FortheissuessuchaslowresolutionandpoorvarianceperformanceinClassicalspectralestimation,modernspectralestimationisproposed.ModernSpectralEstimationcanbebroadlyclassifiedintonon-parametricspectralestimationandspectralestimationmodel.Modelingbasedonparameterestimationofthepowerspectrumis

8、impor

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。