几种不同模型参数估计法的性能分析

现代谱估计方法克服了经典谱估计方法方差大、分辨率低的缺点。参数模型功率谱估计是现代谱估计法的重要内容。介绍了几种常用的功率谱参数估计模型,通过仿真实例比较了其性能,对模型阶次的选择进行了分析和讨论,对实际工程应用有一定参考价值。     

ARMA谱的自适应Kalman估计法

本文从Kalman滤波的角度提出了一种ARMA谱的自适应估计法,导出了适用于ARMA模型的时间递归Kalman增益快速计算法,其计算量与滤波器的阶数成正比,并给出了些ARMA谱估计法的一致收敛性定理。较诸常用的超定方程法和辅助变量法,本方法具有能保证估计谱的正性、且能实时地识别出ARMA过程参量的优点。数值计算表明,所述方法有着良好的分辨率。     

基于谱估计法的仿真系统模型检验

本文以谱估计法为基础,结合假设检验理论,导出了判别仿真模型是否有效的统计表达式,并进行了实例分析.这种验模方法可望用于工程实践.     

无线电信号功率谱的分析与仿真

随着无线电行业的迅速发展,无线电信号的频谱分析应用得到广泛应用。然而在现代信号处理中,谱估计法可分为经典功率谱估计法和现代功率谱估计法。经典功率谱估计法作为一种分辨率较低的谱估计方法。现代谱估计法利用参数化模型来进行谱估计,大大地提高了功率谱估计的分辨率。文中使用不同的谱估计方法求功率谱估计值,得到各种已调信号在高斯白噪声信道传输下的功率谱估计图,含AM、DSB、SSB、FM、PM、2ASK、2FSK和2PSK等8种信号。     

多窗谱估计法估计相干函数的双端语音检测

双端语音检测是声回波对消系统的重要组成部分。鉴于目前采用的基于相关的双端语音检测运算量较大,文中采用基于相干的双端语音检测方法,利用多窗谱估计法估计相干函数。该谱估计法能够利用较短的数据段获得可接受的频率分辨率而估计方差较小。软件仿真结果表明,基于相干的双端语音检测与基于相关的双端语音检测相比较,前者能够在不严重增大漏报概率的情况下大大提高运算效率。     

线性系统相关估计法的研究

LMS估计算法是一种常用的算法 ,但它的收敛速度较慢。采用短周期 M序列相关估计法 ,其结构和算法与常规 L MS自适应估计法相近 ,但收敛速度要快得多 ,非常适用于线性系统的理论研究和工程实际要求。计算机模拟结果表明 ,经 2 0 0～ 3 0 0次迭代运算后 ,系统冲激响应抽样估计值误差小于 0 .0 1。     

高斯随机场参数的最小相对熵估计法

本文根据图像处理的需要，提出了高斯随机场参数的一种最小相对熵估计法，该方法利用模拟退火技术寻求概率分布的最小相对熵，文中给出了利用这种估计法对多分量混合－元高斯分布进行参数估计的实例。     

基于信息量估计法的MIDI音频隐写分析

为了保障网络信息安全,提出一种针对MIDI格式的专用音频隐写分析算法具有重要的意义。分析了MIDI音频LSB替换机制,提取特征量力度值进行统计分析,采用信息量估计法针对MIDI音频进行LSB隐写检测分析。实验表明,信息量估计法在嵌入率较大时,漏检率和虚警率都较低,可以作为MIDI音频的专用隐写分析方法。     

基于AR模型的载频测量

从现代谱估计出发,利用Yule_Walker方程构造信号的AR模型,从中提取信号的调制载波频率信息。信号的功率谱表示了信号能量的分布。用谱估计法估计出载波频率后,依据频谱对所测频率进行修正,可有效提高载波频率的测量精度。     

CARMA模型参数的两步估计法

本文对噪声未知的ＣＡＲＭＡ模型，用自适应线性增强器与自适应滤波器并联，作ＣＡＲＭＡ模型的噪声估计器，以最小二乘法估计参数，形成了一种适用于ＣＡＲＭＡ模型的两步估计法。     

基于Matlab实现现代功率谱估计

功率谱估计可以分为经典谱估计和现代谱估计。现代谱的估计可建立AR模型对离散信号进行谱估计、建立MA模型和ARMA模型进行谱估计。基于Matlab对三种模型进行仿真,并对结果进行了分析。结果显示,三种模型对现代谱的获得是有效的,并得到较好的谱估计。     

常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真

功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matlab仿真分析,发现基于AR参数模型的Burg法效果较好。     

基于EMD的语音功率谱分析

提出了一种基于EMD的功率谱分析法,即先用经验模态分解方法(EMD)将语音信号分解成若干个固有模态函数IMF分量,而后对包含主要信息的IMF分量利用现代参数模型法估计出它们各自的功率谱。文中对不同情感状态下语音数据的分析结果表明,EMD方法能有效地应用于非平稳语音信号的功率谱分析中,可更细致的体现语音信号内在特征。     

基于 Burg 算法功率谱估计的参数选择

介绍了现代功率谱估计中常用的基于自回归（AR）模型的Burg算法,分析了Burg算法中参数选择对功率谱估计的影响,并给出综合最优的Burg算法参数选择方法,最后将本文参数选择方法应用于列车测速系统进行实验验证,准确地估计出了列车的多普勒频率。     

随机噪声信号的功率谱估计的仿真

在通讯与电子信息工程行业及领域中,大部分问题的解决需要进行估计一个随机信号在频率域上的功率谱分布,诸如此类的问题有很多,比如：设计滤波器消除噪声信号,振动随机信号的回波抵消,随机信号的特征抽取与表示等等。功率谱估计的分类：一般分为两大类,一类是参数法功率谱估计,一类是非参数法功率谱估计。参数法功率谱估计通常对数据进行一种建模,比如把数据建模成滑动平均模型（Moving Average）,或者自回归（Autoregressive）模型,而非参数法功率谱估计。除了要求信号满足广义平稳之外,不需要其它的统计假设。与非参数法相比较,参数法的优点是在一个给定的数据集合上能够有较少的误差、偏差与方差。     

基于矢量水听器线谱法目标方位估计

利用矢量水听器收集到的声压和振速信息,研究基于互谱法分析单目标的强线谱来进行目标方位估计。提出了单线谱法和多线谱法两种目标方位估计方法。其中,在分析多线谱法方位估计时,采用了直接平均和加权平均两种处理方法对多线谱进行处理,旨在提高目标方位估计精度。在原理阐述的基础上,通过仿真和湖试实验进一步分析比较了两种方位估计方法。     

相干多普勒测风激光雷达的频率估计算法

采用Welch谱估计结合自相关检测与能量重心法的频率估计算法,来提高淹没在噪声中的相干测风激光雷达多普勒信号频率估计的精度问题.通过将信号进行自相关预处理,然后由Welch谱分析获取功率谱进行频率的粗估计,最后由能量重心法进行频率校正来获取高精度的信号频率.仿真表明,本文算法有较低的平均绝对误差和均方根误差且性能稳定,...     

窗函数对传统功率谱估计精度的影响

介绍了传统谱估计的基本原理，通过MATLAB实现经典谱估计的各种方法，比较了它们的性能指标，着重分析了Welch方法中不同窗函数对功率谱估计的影响，指出其优缺点，得出了一些有参考价值的结论。     

基于现代谱估计的PSK信号频率估计方法

现代谱估计方法是在强噪声背景下进行谱估计的有效方法。本文利用现代谱估计的方法．分别使用MUSIC算法，Welch算法和修正协方差算法对PSK信号中心频率进行了估计。本文给出了计算机仿真的结果，将3种算法的估计结果进行了比较。结果表明，利用现代谱估计方法可有效地估计PSK信号的中心频率，其中修正协方差法在几种谱估计方法中性能稳定，复杂度适中，且计算速度较快。