m=0可以看出AR模型得到的结果与按最大熵外推rxx(N1)得到的结果一致这就证明了当x(n)为高斯分布时的最大熵谱估计与AR模型法是等价的 上式()是rxx(N1)的一次函数由此可解得rxx(N1)再用类似的方法求得rxx(N2) rxx(N3)┄然后确定功率谱估计另外一个原则是在ωi附近的频率分量尽量衰减掉即ω≠ωi处 滤波器输出y(n)的均方差 最小 即()式最小 此时
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章 随机信号的功率谱估计郑宝玉1引言作用:功率谱起着类似于频谱的作用 应用:通信噪声监测信号检测与估计 模式识别振动分析等领域 依据:观测数据(出发点)基础:平稳随机过程的自相关函数与功率谱密 度之间存在傅立叶变换关系(理论基础)注意:随机信号不能直接进行傅立叶变换 2内 容 随机信号
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级58傅里叶正变换: 或 傅里叶反变换: 或 傅里叶变换对1.1.2 能量信号的频谱分析一 傅里叶变换(Fourier transform)581 傅里叶反变换: 符号表示:物理意义:非周期信号可以分解为无数个频率为?复振幅为[X(?)2?]d? 的复指数信号ej?t的线性组合 称信号x(t)的傅里叶变换X(?)为其连续频谱
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级现代数字信号处理华东交通大学罗晖Email: lh_jxnc1631预修课程概率论与数理统计信号与系统数字信号处理1随机过程2教材及参考书教材:张贤达《现代信号处理》第二版清华大学出版社北京2002丁玉美《数字信号处理—时域离散随机信号处
功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题涉及的问题很多在这里结合matlab我做一个粗略介绍功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法经典谱估计中最简单的就是周期图法又分为直接法与间接法直接法先取N点数据的傅里叶变换(即频谱)然后取频谱与其共轭的乘积就得到功率谱的估计间接法先计算N点样本数据的自相关函数然后取自相关函数的傅里叶变换即得到功率谱的估计.都可以编程实现很简单在matla
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参数模型功率谱估计线性最小均方滤波
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级信号处理第5章:功率谱估计的现代方法 预备知识:经典谱估计 4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理4122022信号处理Blackman-Tukey(BT)方法的特点4122022信号处理4122022信号处理A
第 27 卷第3 期
目前CDMA 系统缓解多址干扰的主要手段是采用严格的功率控制技术但是这种技术只能在一定程度上控制远近效应不能从根本上消除MAI因而对系统容量的提高非常有限在CDMA 系统中多用户检测(MUD)是最新发展起来的用以消除多址干扰的技术又称为联合检测或干扰抑制技术基本思想是对各个用户作联合检测或从接收信号中减掉干扰信号从而有效消除多址干扰和码间干扰缓解远近效应改善系统性能提高系统容量MUD 的理论研究起
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