毕业论文_非参数谱估计算法与实现

毕业论文_非参数谱估计算法与实现

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1、非参数谱估计的算法与实现内容摘要:功率谱估计是随机信号分析中的一个重要内容,主要研究信号在频域中的各种特征,目的是根据有限观测数据在频域内提取被噪声污染的有用信号。本设计针对非参数谱估计的算法与实现展开研究。首先讨论了一种最常见的谱估计法——周期图法。由于周期图法是有偏估计,其方差过大,分辨率较低,因此,需要研究基于周期图的各种改进方法。主要的改进途径包括改善窗口形状、对数据进行平均和平滑等。为此,讨论了基于周期图的其他几种非参数谱估计算法(即BT法、平均周期图法,包括Bartlett法和Welch法)及其通

2、过MATLAB的仿真实现。此外,信号来波方向估计是功率谱估计算法在空间领域的推广应用,具体就是以多元天线阵结合现代数字信号处理为基础的新型测向技术。为此,本设计还讨论比较了采用Capon法、MUSIC算法实现波达方向估计的实现。关键词:周期图法平均周期图法BT谱估计Capon法Music算法波达方向AlgorithmsandImplementationsofNon-ParameterSpectralEstimationsAbstract:Powerspectrumestimateisanimportantpa

3、rtoftherandomsignalanalysis,whichprimarilystudiestherandomsignalcharacteristicsinthefrequencydomainandaimsatrecoveringtheusefulsignalinthefrequencydomaincontaminatedwithnoisebasedonthelimitedobserveddata.Thedesignfocusesonthealgorithmandimplementationofthen

4、on-parameterspectralestimations.First,themostgeneralspectralestimation–periodogrammethodisdiscussed.Astheperiodogrammethodisabiasedestimatewiththelargevarianceandlowresolution,theimprovedmethodsbasedontheperiodgrammethodneedtobestudied.Themainimprovementsin

5、cludechangingtheshapeofwindows,averagingandsmoothingthedata,etc.Asaresult,severalothernon-parameterspectralestimationalgorithmsbasedontheperiodgrammethod(suchastheBTmethod,theaveragingperiodgrammethod,includingtheBartlettmethodandWelchmethod)andtheirrealiza

6、tionsbythesoftwareofMATLABaregiven.Moreover,thedirectionofarrival(DOA)estimationistoapplythepowerspectrumestimationalgorithmsintothespacedomain,i.e.,DOAisthenewdirectionfindingtechniquebasedonthemultiplesensorarraycombinedwiththemoderndigitalsignalprocessin

7、g.Accordingly,therealizationsofDOAestimationalgorithmsbasedonthemethodofCaponandMUSICarediscussedandcomparedinthisdesign.Keywords:PeriodgramAveragingPeriodgramBTSpectrumCaponmethodMusicAlgorithmDirectionofarrival(DOA)目录1绪论11.1引言11.1.1非参数谱估计11.1.2空间谱估计11.2本文

8、的主要工作22几种常用的非参数谱估计算法与实现22.1引言22.2周期图法32.2.1周期图谱估计32.2.2周期图法的性质32.2.3周期图法在MATLAB中的仿真实现42.3BT法52.3.1BT法谱估计52.3.2BT谱估计的性质62.3.3BT谱估计在MATLAB中的仿真实现72.4平均周期图法72.4.1Bartlett方法及在MATLAB中的仿真实现82.4.2Welch方法及在MATL

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