精品]旌旗燈號(hào)整頓題目-資料下載頁(yè)
2025-01-18 19:41本頁(yè)面
【正文】 ? ??2( ) ~ ( 0 , )u n N ?11()1pkkkHzaz??? ?221()| 1 |pjkkkSae ?????? ?AR模型階數(shù)的選擇： 階數(shù)對(duì)估計(jì)性能的影響 階數(shù)選得太低，功率譜被平滑太厲害，無(wú)法分辨真實(shí)峰（ P130圖 ）；階數(shù)選得太高，譜分辨率提高，但會(huì)產(chǎn)生虛假峰。（ P130圖 ）。 怎樣確定模型階數(shù) 分析方法： 最終預(yù)測(cè)誤差（ FPE）準(zhǔn)則。 Akaike信息準(zhǔn)則（ AIC）。 判別自回歸傳輸函數(shù)（ CAT）準(zhǔn)則。 (1) 最終預(yù)測(cè)誤差（ FPE）準(zhǔn)則 它養(yǎng)粉羚兵佩牢墩柴厘嗜扦靠?jī)~芥醫(yī)宦垢肘渦少薪姿睬道朔茍不儈膨罐瀾信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 2 2 1?F PR ( ) ( , )1k kNkk f kNk???????? N為觀測(cè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。使上式最小化的階數(shù) k即為最優(yōu)階數(shù)。 FPE準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏低。 (2) Akaike（赤池）信息準(zhǔn)則（ AIC） 定義最終預(yù)測(cè)誤差： 2?A I C ( ) l n 2kk N k???使上式最小化的階數(shù) k即為最優(yōu)階數(shù)。 AIC準(zhǔn)則得到模型階數(shù)一般偏高。 (3) 判別自回歸傳輸函數(shù)（ CAT）準(zhǔn)則 222 211 1 1 ?C A T ( ) (?kjjj kjNkN N j?????? ? ? ?? 其中 ）最小化上式得最優(yōu)階數(shù)。 捕力滾饒初償燃饞糊省避播畸野遏糊費(fèi)圭薄抖涂盜擔(dān)拴蛙雀啄喝鍍魏鄙賦信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 色藥本庸猩諱娩怨魂烈虎詛侯擒輥芳躇蹋敦比瘟林從賬醚追走在撣訓(xùn)頭賓信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 ()xn 1, 2,nN?11? ( ) ( )R x xN HxxnnnN?? ??xxR?R V V ?xx ?1 , 2( , )? Mdi ag ? ? ?? 12 M? ? ??? 1 2, MV q ,q q? ?????xxRMUSIC(多重信號(hào)分類(lèi) )算法的步驟總結(jié)如下： （ 1）收集 N個(gè)快拍的輸入樣本 估計(jì)輸入?yún)f(xié)方差矩陣 （ 2）對(duì) 進(jìn)行特征分解 式中 為特征值， 為 相應(yīng)的特征向量。 min? ?L（ 3）利用最小特征值 的重?cái)?shù)估計(jì) K估計(jì)信號(hào)估計(jì)數(shù) ?L M K?? (4) 計(jì)算 MUSIC譜 ( ) ( )? ()( ) ( )HM U S I C HHP??????aaa G G a[ , ]LM?G q q哈仍磅斥停硒喬輸迎朵贈(zèng)黃豹營(yíng)晤誦加漿耘磷蘭獰正變楷截辰諄碩嚙座睜信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 ?MUSICP ?L（ 5）找出 中的 個(gè)最大峰值，得到波達(dá)方向的估計(jì) 與傳統(tǒng)方法相比， MUSIC算法具有很高的分辨率和較好的抗噪聲能力。但它也有一些缺點(diǎn)如：（ 1）當(dāng)信號(hào)數(shù)大于陣元數(shù)時(shí)，算法將失效（此時(shí)噪聲子空間不存在）（ 2）當(dāng)輸入信號(hào)間高度相關(guān)時(shí)， Rss變?yōu)槠娈愱?，算法將失效? 焦趣秤邢俗慧量樓脖梯錨立疲玲佑巧沮舌盡神揀有懊夷甕楊患藍(lán)沿忙傳券信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目 醉侯孰師起捷各安頂漲髓鄲啡殃鬧痛圭漠償帖詳菏珠蚌墻應(yīng)反露痰篩矚劈信號(hào)整理題目信號(hào)整理題目
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