基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

Burg法AR谱估计图像滤波分析与实现

首先分析现代谱估计的参数模型方法、AR谱估计模型方法和Burg法AR模型参数提取方法,然后用VisualStudioC#.NET编程实现Burg法AR谱估计图像滤波,最后提供滤波前后对照图并对结果进行讨论.     

AR模型功率谱估计常用算法的性能比较

功率谱估计是分析随机信号的一种重要方法.通过分析AR模型功率谱估计,介绍AR模型参数提取的L-D算法、Burg算法和Marple算法,并利用计算机仿真比较三者的性能.     

基于Burg法AR模型谱估计的涡街流量计旋涡脱落频率提取

为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3/h的涡街流量计输出信号进行分析,讨论AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.     

功率谱估计

本文主要讨论了用最大熵Burg算法进行功率谱估计。文中给出了Burg算法,程序框图和运算结果。结果与理论值吻合得较好。     

最小交叉熵在谐振隔离式轨道电路中应用

最小交叉熵谱估计是现代谱估计法中的一种,其分辨率要比经典谱估计高。谐振隔离式频率编码轨道电路,其信号特点是频率间隔比较小,所以要求其频谱的分辨率高,同时实时性要好.本文研究了用最小交叉熵谱估计对UM2000轨道电路信号进行频谱分析.     

功率谱估计

本文主要讨论了用最大熵Burg算法进行功率谱估计.文中给出了Burg算法,程序框图和运算结果.结果与理论值吻合得较好.     

基于加窗Burg谱估计的船舶辐射噪声识别

船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于一般Burg谱估计原理提出了一种加窗Burg谱估计新算法。利用得到的加窗Burg谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的Burg谱特征进行了对比。结果表明对三类目标的总体正确识别概率在93.21%以上,并且加窗Burg谱特征比一般的Burg谱特征具有更好的分类性能和抗噪性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。     

提高线性调频连续波探地雷达厚度检测分辨率的信号处理方法

线性调频连续波探地雷达 (LFMCWGPR)用于检测路面厚度时要具有较高的垂向分辨率 ,而由于经典谱估计法固有的缺点 ,限制了分辨率的提高。利用Burg最大熵法和修正协方差法对探地雷达信号进行了处理 ,计算机模拟和室内实测信号处理的结果表明 ,这两种方法均能有效地提高LFMCW探地雷达的分辨率 ,使功率谱的主瓣变窄、旁瓣幅度降低。在对计算量无严格要求的情况下 ,修正协方差法的功率谱估计效果更好 ,它能克服使用Burg最大熵法出现的谱峰频率偏移和谱峰分裂的缺点。     

提高线性调频连续波探地雷达厚度检测分辨率的信号处理方法

线性调频连续波探地雷达（LFMCW GPR）用于检测路面厚度时要具有较高的垂向分辨率，而由于经典谱估计法固有的缺点，限制了分辨率的提高。利用Burg最大熵法和修正协方差法对探地雷达信号进行了处理，计算机模拟和室内实测信号处理的结果表明，这两种方法均能有效地提高LFMCW探地雷达的分辨率，使功率谱的主瓣变窄、旁瓣幅度降低。在对计算量无严格要求的情况下，修正协方差法的功率谱估计效果更好，它能克服使用Burg最大熵法出现的谱峰频率偏移和谱峰分裂的缺点。     

如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计

对于一个随机信号,自相关函数往往最能完整地表征它的统计平均值.我们可以用功率谱密度(Power spectraldensity,PSD)来表征它的统计平均谱特性.此外功率谱估计在测量噪声频谱、最优化线性滤波等其他应用中也有着非常重要的作用,因此对功率谱估计如何进行优化显得更加重要.本文就如何在Matlab中优化基本周期图法对随机信号进行的功率谱估计进行了简单讨论.     

三种现代功率谱估计方法性能研究

本文阐述了三种现代功率谱估计方法的基本原理,通过仿真实验,重点研究了参数设置对这三种算法性能的影响,分析了不同条件下算法的频率分辨率。发现频率分辨率受算法参数设置影响较大,得出Burg算法的频率分辨率较好,MUSIC算法次之,特征向量法较差的结论。     

基于MATLAB实现经典功率谱估计

功率谱估计(power spectrum estimation,PSE)是利用有限长的数据估计信号的功率谱,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.功率谱估计可分为经典谱估计和现代谱估计,文章主要研究经典谱估计中的修正算法.目前经典谱估计中主要采用对2种方法进行估计,分别足周期图法和自相关法...     

非均匀DFT频谱泄漏抑制方法研究

针对不规则采样信号的谱估计问题,提出一种非均匀离散傅里叶变换频谱泄漏抑制方法,通过迭代非线性估计实现了非均匀采样信号离散傅里叶变换的计算.进行了数值计算试验,并给出了缺失数据重建的应用实例.计算结果表明,该方法能有效抑制非均匀离散傅里叶变换结果中的频谱泄漏,提高DFT频谱的分辨率.     

基于数据外推的限带信号最大似然谱估计

针对高距离分辨率雷达应用背景,提出了一种在数据外推的基础上运用最大似然准则对限带信号的频谱进行估计的新方法(DE-ML).该方法首先根据常规DFT分析获得限带信号的频谱范围,然后对频域高采样率离散频谱进行最大似然估计.理论分析和实验结果表明,该方法与常规的DFT方法相比,具有更好的分辨性能;与一般的超分辨伪谱估计方法相比,具有更好的幅度估计性能以及抗噪声能力;与现有的数据外推谱估计方法相比,所需的运算量更少.     

一种语音信号对数幅度谱包络的无偏算法

LPC谱估计算法摆脱不了全极点模型的束缚,通过提高模型阶数来获得更好的频谱包络,但其在谱的谷值处有很大偏差的缺点.文中对倒谱法通过对对数频谱密度函数定义和对残差的迭代更新,得出了一种对数幅度谱包络的无偏算法.与LPC和MEL-LPC法比较具有较多优点,为语音信号零极模型的估计和对语音特征研究提供依据.     

现代谱估计与K-S检验相结合的正则参数选择

将残差的NCP同K-S(Kolmogorov-Smirnov)判据相结合来确定正则参数,并以图象恢复为例进行仿真。首先,将残差的NCP同理论值进行比较,求出最佳正则参数。而后,以图象恢复为例进行了讨论,结果表明,用现代谱估计的Burg法得到的恢复图象比传统谱估计FFT的图象质量和稳定性要好。     

认知无线电系统中有限长度循环谱检测的噪声特性分析

为提高认知无线电系统对微弱信号的频谱检测能力,循环谱检测方法越来越受到重视。但是,有限长度循环谱检测对微弱信号检测性能的影响无法忽视,尤其是噪声信号,经有限长度循环谱估计后,在循环谱平面上的残留值直接决定了循环谱检测的性能。对连续信号的理想循环谱估计方法进行了分析,对有限数据长度、离散采样的白高斯噪声循环谱特性进行了研究,并从噪声信号的自相关特性着手,研究了由于有限数据长度造成的α≠0平面噪声残留问题。从理论上推导了α≠0平面上噪声循环谱估计与数据长度N之间的关系,证明了噪声循环谱估计的下降速度与1/√N成比例,为确定有限长度循环谱检测性能限提供了理论支持。     

SA干扰下GPS时间的频谱特性分析

根据有、无SA干扰两种状态下接收GPS时间与CSAO主钟时间的时刻差序列，应用成Burg算法对其进行了功率谱估计；用最小二乘多元回归的方法对SA状态的数据进行了周期提取。     

基于声发射技术的液固体系颗粒粒径测量

基于声发射技术的颗粒测量方法具有非侵入、安装便利、可实时在线测量等优点.搭建了一套液固体系声发射信号测量装置,采用宽带声发射传感器和高速采集卡采集水-玻璃微珠的液固体系声发射信号.运用Welch算法计算3种粒径的玻璃微珠的功率谱估计,结果表明:不同粒径下,两相体系中玻璃微珠的质量浓度均和功率谱估计面积有良好的线性关系,且就粒径和质量浓度相较而言,颗粒粒径对功率谱估计的影响更大;利用FLUENT软件模拟计算出颗粒碰撞壁面的速度,通过对基于Hertz-Zener理论的预测频谱和实测信号功率谱估计的分析比较,采用最小二乘方法估算出玻璃微珠的粒径,其结果和实际平均粒径较为接近,表明该方法用于颗粒粒径测量的可行性和有效性.