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相似文献
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1.
基于三阶循环累积量的二维谐波信号的参数估计   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
杨世永  李宏伟 《电子学报》2005,33(10):1808-1811
本文从循环平稳的观点出发来研究乘性和加性噪声中的二维谐波参数估计问题.利用循环累积量的性质得到了二维三阶循环累积量单一记录估计的统计性质.在此基础上,提出了基于三阶循环累积量特殊切片的二维谐波分量个数和频率对的估计方法,并得到了估计的强相容性质和强收敛速度.仿真试验对算法作了说明.  相似文献   

2.
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   

3.
乘性和加性噪声中谐波恢复的循环统计量方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声中的谐波恢复问题.首先,在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质.然后,得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度.对于乘性和加性噪声中的谐波信号,建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质.在此基础上,分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分最个数和频率的估计方法,并得到了估计的强相容性质和强收敛速度,最后给出了模拟实验结果.  相似文献   

4.
乘性和加性噪声相关背景下的二维谐波频率估计   总被引:3,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
本文利用二维循环统计量方法对乘性噪声之间相关、乘性噪声和加性噪声之间也相关这种复杂噪声背景下的谐波恢复问题进行了研究.首先,提出了二维噪声互可混的概念,用它来体现多个二维噪声之间的关系;然后,在乘性噪声为非零均值时,定义了二维循环均值来估计信号频率.在乘性噪声和加性噪声为零均值时,定义特殊的二维六阶时间平均多矩谱切片来估计信号频率.仿真实验证明了算法的有效性.  相似文献   

5.
本文提出了二维阻尼/无阻尼谐波参数的一种新估计方法。该方法从原始数据中构造出三个ESPRIT矩阵束,结合特征分解滤波和整体最小二乘法来求解这些矩阵束的广义特征值,分别得到二维谐波的两组极点估计。这种方法具有较小的运算量且便于采用并行算法实现。仿真结果表明该方法具有很高的估计精度。  相似文献   

6.
本文提出了一种基于数据矩阵奇异值分解、免配对的二维谐波信号参数估计算法.该方法将二维谐波信号的参数估计问题转换为两个多样本的一维谐波信号参数估计问题,通过对数据矩阵的一次奇异值分解同时获得两个方向上的信号子空间,并利用这两个信号子空间的对应关系同时对角化两个方向上的构造矩阵Fx和Fy,从而在估计两个方向一维极点的同时完成了极点配对.该方法不需要将数据矩阵重新排列为Hankel块形式进行奇异值分解,也不需要额外的配对步骤,极大地降低了运算量,在数据矩阵维数较高时优势明显.仿真实验及实测数据处理结果证明了该方法的正确性和有效性.  相似文献   

7.
吴嗣亮  马淑芬 《电子学报》1996,24(10):89-93
本文提出了二维阻尼/无阻尼谐波的一种状态空间复合描述方法。在此基础上,通过了辨识状态间模型的参数获得了二维谐波的参数估计,这种新的估计方法既实现了分维处理,又避免了配对问题,仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

8.
乘性和加性噪声中谐波恢复和循环统计量方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
李宏伟  程乾生 《电子学报》1998,26(7):105-111,116
本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声的谐波恢复问题。首先,在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质。然后,得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度。对于乘性和加性噪声中的谐波信号,建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质。在此基础上,分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分量个数和频率的估计方法,并得到了估计的强相容性质和强收敛速度,最后给出了模拟实验结果。  相似文献   

9.
针对高斯有色噪声背景下的二维谐波频率估计问题,本文利用二维四阶累积量对高斯噪声不敏感,却包含有二维谐波的频率与幅度信息,将该问题转化为一个多元函数的极值问题,然后提出了基于遗传算法的二维谐波信号参数估计算法.该算法可以直接估计出谐波的频率与振幅,并且不需要考虑频率的配对问题,使得估计过程得到了简化.仿真实验证明了算法的有效性.  相似文献   

10.
二维谐波的累量公式   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文将一维谐波的累量公式推广到二维情形,证明了二维谐波的四阶累量恰好包含信号的频率和振幅参数,这个性质可以作为基于累量的二维谐波恢复方法的基础。  相似文献   

11.
1 Introduction In many applications ,such as radar ,sonar and com-munication, parameters esti mation of two di mensionalharmonics was veryi mportant .In order to get highres-olutions esti mation, many subspace methods of one di-mensional harmonics , such as MUSIC, MEMP,ES-PRIT, have been developed to esti mate parameters oftwo di mensional harmonics[1 ~3]. When additive noise was colored Gaussian noiseH.M.ibrahi m[4]and R. R. Gharieb[5]analyzed thisproblem with high-order cumulants sin…  相似文献   

12.
白噪声中二维谐波的二维ARMA建模   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文研究了白噪声中二维谐波的二维ARMA建模问题,并从理论上探讨了利用所建立的二维ARMA模型进行二维谐波信号频率估计的方法。  相似文献   

13.
乘法噪声中非线性耦合谐波分析   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
针对信号的非平稳性质,引入傅里叶级数多谱和比例多周期图的概念,分别提出了零均值乘法噪声二次耦合及非零均值乘法噪声三次耦合谐波频率估计方法,仅使用单个数据记录即可得到耦合频率估计,并且可以抑制加性平稳噪声而无须假定其颜色和分布.最后给出了仿真实验结果.  相似文献   

14.
毛用才  保铮 《通信学报》1997,18(9):71-75
本文考虑了在白的复高斯乘性和白的复高斯加性噪声中观测的多个复谐波的恢复问题,导出了频率估计以及乘性噪声的样本均值的可计算的Cramer-Rao界(CRB)表达式,模拟结果验证了所得结果的正确性。  相似文献   

15.
基于二维循环统计量的二维谐波信号参数估计   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
汪飞  王树勋  窦慧晶 《电子学报》2003,31(10):1522-1525
本文利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波信号参数估计问题进行了讨论.利用二维循环统计量能够有效地抑制二维平稳乘性噪声和二维平稳加性噪声的特点,有效地从噪声中提取出信号参数.仿真实验对算法作了说明.  相似文献   

16.
In this paper, a simulation model of bistable system subject to multiplicative and additive noise is built on the basis of the theory of stochastic resonance(SR). SR phenomenon appears in the system subject to multiplicative and additive noise when a single signal transmits in the system. The output waveforms and the power spectrums at different frequencies are compared. The impact of the intensity of multiplicative and additive noise on the bistable system is discussed. It is found that this simulation model can upgrade the quality of the signal processing and the noise intensity can be effectively used for improving the effect of SR.  相似文献   

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