рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Связь
/
Коррелограммные оценки спектра

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Коррелограммные оценки спектра

Коррелограммные оценки спектра - раздел Связь, Спектральный анализ и его приложения к обработке сигналов в реальном времени Коррелограммные Оценки Спектра. Льной Плотности Мощности. Альтернативным Мето...

Коррелограммные оценки спектра. льной Плотности Мощности. Альтернативным методом является коррелограммный метод.

Косвенный метод основан на использовании бесконечной последовательности значений данных для расчета автокорреляционной последовательности, преобразование Фурье которой дает искомую СПМ. В отличии от прямого метода, который основан на вычислении квадрата модуля преобразования Фурье для бесконечной последовательности данных с использованием соответствующего статистического усреднения. Показано, что результирующая функция, получаемая без использования такого усреднения и называемая выборочным спектром, оказывается неудовлетворительной из-за статистической несостоятельности получаемых с ее помощью оценок, поскольку среднеквадратичная ошибка таких оценок сравнима по величине со средним значением оценки.

Автокорреляционная последовательность на практике может быть оценена по конечной записи данных следующим образом несмещенная оценка, где или смещенной оценкой автокорреляции, которая имеет меньшую, по сравнению с несмещенной оценкой, дисперсию, где Коррелограммный метод заключается в подстановке в определение спектральной плотности мощности оценку автокорреляционной последовательности коррелограммы. Таким образом, имея две оценки автокорреляционной последовательности получаем две оценки спектральной плотности мощности где, где - ядро Дирихле Эффект неявно присутствующего окна из-за конечности данных приводит к свертке истинной спектральной плотности с преобразованием Фурье дискретно-временного прямоугольного или треугольного как в случае со смещенными оценками окна. Для уменьшения этого эффекта используется корреляционное окно и коррелограммная оценка спектральной плотности мощности в общем виде выглядит следующим образом Экспериментальные результаты приведены в соответствующем разделе. 1.3.5. Область применения.

Классические методы спектрального анализа применимы почти ко всем классам сигналов и шумов в предположении о стационарности.

Вычислительная эффективность периодограммных и коррелограммных методов основана на использовании алгоритма Быстрого Преобразования Фурье. Недостатком всех методов спектрального анализа является искажения в спектральных составляющих по боковым лепесткам из-за взвешивания данных при помощи окна. Сравнение экспериментальных результатов с другими методами и характеристики взвешивающих окон приведены в соответствующем разделе. 1.4.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Спектральный анализ и его приложения к обработке сигналов в реальном времени

Особенности реализации. Заключение. Выводы.

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Коррелограммные оценки спектра

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Проблемы в области спектрального оценивания
Проблемы в области спектрального оценивания. Интерес к альтернативным методам спектрального анализа поддерживается тем улучшением характеристик, которое они обещают, а именно более высоким ч

Спектральные оценки по конечным последовательностям данных
Спектральные оценки по конечным последовательностям данных. Спектральная оценка, получаемая по конечной записи данных, характеризует некоторое предположение относительно той истинной спектральной ф

Общая картина
Общая картина. Из формального определения спектра, следует, что спектр является некоторой функцией одних лишь статистик второго порядка, относительно которых в свою очередь предполагается, что они

Основные определения и теоремы классического спектрального анализа
Основные определения и теоремы классического спектрального анализа. Непрерывно-временное преобразование Фурье. Определение Непрерывно-временным преобразованием Фурье называется функция В спектральн

Анализ эргодичных дискретных процессов
Анализ эргодичных дискретных процессов. Определение Дискретный случайный процесс эргодичен в среднем если Определение Дискретный случайный процесс автокорреляционно эргодичен если Допущение

Окна данных и корреляционные окна в спектральном анализе
Окна данных и корреляционные окна в спектральном анализе. Окна представляют собой весовые функции, используемые для уменьшения размывания спектральных компонент, обусловленного конечностью интервал

Периодограммные оценки спектральной плотности мощности
Периодограммные оценки спектральной плотности мощности. Пренебрегая операцией вычисления математического ожидания и полагая, что конечное множество данных содержит N отсчетов, получаем выбор

Авторегрессионное спектральное оценивание
Авторегрессионное спектральное оценивание. Введение Одна из причин применения параметрических моделей случайных и процессов и построения на их основе методов получения оценок спектральной плотности

Методы оценивания коэффициентов отражения
Методы оценивания коэффициентов отражения. Рекурсивное решение уравнений Юла-Уалкера методом Левинсона связывает АР-параметры порядка p c параметрами порядка p-1 выражением, где n 1,2, p-1 К

Гармонический алгоритм Берга
Гармонический алгоритм Берга. Алгоритм Берга идентичен геометрическому, однако оценка коэффициента отражения находится из других соображений, а именно при каждом значений параметра p в нем минимизи

Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего
Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего. Модель авторегресии-скользящего среднего имеет больше степеней свободы, чем авторегрессионная модель, поэтому следует

Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии
Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии. Оценка спектральной плотности мощности по методу минимума дисперсии не является истинной функцией СПМ, поскольку площадь под графиком МД-оценки

Оценки частоты в пространстве шума. Глава
Оценки частоты в пространстве шума. Глава. Экспериментальный анализ алгоритмов спектрального анализа. В данной работе математическое моделирование и вычислительные эксперименты преследовали