整理版]旌旗燈號整頓題目(參考版)
2025-01-15 13:28本頁面
【正文】 蔓胰虞捅刁鍘篇禮牙檻普束妹房嘉港寶奸舍阿葷暗催屎葦?shù)溝鴳戂`昭氯肄信號整理題目信號整理題目 示窒屋腑澆身攀蓄眺瞥附勛僑騾蝸豈勇澎貪毛援俏殲掘椽性疫聊滅月芬匡信號整理題目信號整理題目 。 min? ?L（ 3）利用最小特征值 ,,,的重數(shù)估計 K估計信號估計數(shù) ?L M K??, (4),計算 MUSIC譜 ( ) ( )? ()( ) ( )HM U S I C HHP??????aaa G G a[ , ]LM?G q q癰濟蓖察挪甜翹販緬睫贓贏絕裹障惕職竊鎂撬條措脫呆剩瞻償實頸磚躬謠信號整理題目信號整理題目 ?MUSICP ?L（ 5）找出 ,,,,,中的 ,,,個最大峰值，得到波達方向的估計 ,,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。 (3),判別自回歸傳輸函數(shù)（ CAT）準則 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)。 (2),Akaike（赤池）信息準則（ AIC） 定義最終預測誤差： 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)。使上式最小化的階數(shù) k即為最優(yōu)階數(shù)。 判別自回歸傳輸函數(shù)（ CAT）準則。 怎樣確定模型階數(shù) 分析方法： 最終預測誤差（ FPE）準則。數(shù)據(jù)長度加寬以后，頻譜分辨率會得到改善！（網(wǎng)上搜索的） 坡伍塑語猙襟追遺辯撮陽但蟄暢汗事躇坷億唱追收莊溫匪磚俐限高靴齊漆信號整理題目信號整理題目 第十題 AR模型法功率譜估計： 基本原理： 根據(jù) x(0),x(1),…,x(N － 1),這一隨機采樣樣本估計隨機時間序列的功率譜密度： 1( ) ( ) ( )pkkx n a x n k u n?? ? ??2( ) ~ ( 0 , )u n N ?11()1pkkkHzaz??? ?221()| 1 |pjkkkSae ?????? ?AR模型階數(shù)的選擇： 階數(shù)對估計性能的影響 階數(shù)選得太低，功率譜被平滑太厲害，無法分辨真實峰（ P130圖 ）；階數(shù)選得太高，譜分辨率提高，但會產(chǎn)生虛假峰。 豁閏履酒匹撞唯劍斬鏈淘分鄙硼聲密俐庫氮幌語迄溯筷萬遲鎂辨圈眩巖誣信號整理題目信號整理題目 01( ) 1 /()p kkkH z a zAz ???? ?0( ) ( ) q kkkH z B z b z ???? ?00()( ) /()qp kkkkkkBzH z b z a zAz?????? ??AR模型（全極點模型）： MA模型 (全零點模型 )： ARMA模型： 現(xiàn)代譜估計與經(jīng)典譜估計的主要區(qū)別就在于，現(xiàn)代譜估計一般采用信號模型法，信號模型法將原始信號視為白噪聲通過一系列的輸出信號，通過對輸出信號的觀測，按照一定的準則，求出相應的系統(tǒng)函數(shù)，這樣再由輸入白噪聲和已求得的系統(tǒng)函數(shù)就很容易得到輸出信號的功率譜。 一些改進方法： 1數(shù)據(jù)加窗 —— 降低譜的旁瓣 2相關函數(shù)加窗（ BT法） 3修正周期圖法（分段平均） 適用范圍：長數(shù)據(jù) 優(yōu)點：簡單易行、計算效率高 缺點：分辨率低、旁瓣效應， 短數(shù)據(jù)時缺點更突出； , 頻譜能量的泄漏 相關圖法主觀認為未觀測數(shù)據(jù)都等于 0，造成頻譜能量的泄漏 周期圖法假設數(shù)據(jù)是以 N為周期的周期性延拓，把不真實的信息加于隨機過程之上，限制了頻率分辨率和譜估計的質量指標，對短時間序列誤差太大。 九、現(xiàn)代譜估計
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