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分形差分高斯噪声中正弦波频率估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了分形噪声中的谐波恢复问题,针对分形差分高斯噪声中正弦波频率估计,提出了一种偏差补偿线性最小二乘与极大似然估计相结合的组合算法。模拟实验结果表明,该方法不仅具有高的分辨率,而且能有效地抑制分形差分高斯噪声的影响。 相似文献
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对于二维谐波信号的四元数模型,首先论述其与二维谐波的实数模型和复数模型之间的对应与转换关系,之后提出运用四元数矩阵奇异值分解估计二维谐波中频率参量的算法.这种算法首先可以利用四元数矩阵的奇异值判断出原始的二维谐波信号个数,然后再分别利用四元数矩阵的左、右奇异向量中的噪声向量构造的噪声子空间估计出两维的谐波频率参量.算法本身需要的数据量少,数据矩阵构造简单,并且可以同时估计出两维谐波频率参量.从仿真实验中可以看出,本文提出的算法计算量相对其它针对二维谐波四元数模型的算法要小.仿真实验验证了本文算法的正确性. 相似文献
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噪声中的谐波恢复问题是信号处理领域的一个典型问题,在众多领域中有着广泛的应用。本文主要研究零均值乘性和加性噪声并存下的二维谐波信号频率估计问题,提出了一种基于数据矩阵的奇异值分解和子空间的旋转不变性的零均值乘性和加性噪声中的谐波频率的估计方法。乘性噪声为零均值情形下传统的估计方法往往难以直接应用或估计失效。本文利用谐波模型信号特征,通过对观测信号进行平方运算构造了一个数据矩阵。通过对数据矩阵的特征值进行理论分析,结合子空间旋转不变性,得到了零均值乘性和加性噪声中的谐波频率和数据矩阵之间的一种内在关系。这个性质可以用于零均值乘性和加性噪声并存下的二维谐波信号频率估计,并且所得的二维频率能自动配对。仿真实验验证了本文所提算法的有效性。 相似文献
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噪声中的谐波恢复问题是信号处理领域的一个典型问题,在众多领域中有着广泛的应用。本文主要研究加性有色噪声中谐波频率的估计问题,提出了一种基于子空间旋转不变性的谐波频率的高分辨率估计方法。利用观测信号的自协方差函数构造了一个协方差矩阵,通过对协方差矩阵的特征值进行理论分析,结合子空间旋转不变性,得到了加性有色噪声中谐波的频率和协方差矩阵之间的一种内在联系。利用这个性质可以估计加性有色噪声中谐波的频率。本文方法对于有色噪声的模型无任何假设,而且对于噪声的分布也没有限制,对于高斯和非高斯有色噪声都适用。仿真实验验证了本文所提算法的有效性。 相似文献