TA的每日心情 | 奋斗 2020-9-8 15:12 |
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摘 要: 周期性是自然现象和工程现象的基本特性之一,从复杂多变的、含有噪声的观测数据中发现周期性并 测量其参数是信号处理的重要主题.谱相关是分析循环平稳信号二阶周期性的有力工具,本文研究谱相关的周期性解 析功能的缘由、过程与特点.首先,梳理了谱相关理论体系中诸多重要概念之间的内在联系,建立了相互之间转换或映 射的数学关系图;然后提出了按定义和转换关系逐步求解谱相关的方法.通过单周期信号的分析和每步操作效果与周 期的对应关系,诠释了循环自相关、谱相关、无限循环谱和循环频率等重要概念的物理意义. 2 V+ R$ r- D8 v& N. `, o
& I7 S' R$ x0 C% T) q( b( Z2 e关键词: 循环平稳信号;谱相关;循环自相关;二阶周期性;维格纳威利分布
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& R7 N1 Q7 K6 M& ^0 I2 F- s; _1 M 在通信和雷达等领域,天线的扫描,信号的调制、复 用、编码和采样等都将导致信号的周期性,有容易观察 的显性周期,有难于发现的隐性周期,还有不严格的近 似周期性,周期性规律与信号的其他规律、噪声叠加在 一起,甚至被较强的噪声和干扰淹没,信号处理的任务 就是要发现这些复杂多变的周期性规律,并应用于信号 的检测、估计、识别和预测等方面.傅立叶变换是发现信 号周期性规律的重要方法,该变换以完备的正交集,从 信号的所有持续时间上解析出所有可能的信号频率成 分(即周期性).信号分为确定信号与随机信号,随机信 号又包含平稳过程和非平稳过程.傅立叶变换是对确定 性信号的分析,需满足狄里赫利的三个条件,而功率谱 的方法也只能用于平稳过程.许多工程信号的模型是一 种特殊的非平稳信号———循环平稳信号,这种信号的波 形虽然没有直接的周期性,但其统计参数具有周期性, 对这类信号需要采用不同的信号处理方法.按文献[1] 的分析,大部分受噪声污染的含有周期性或近似周期性 的信号都是循环平稳信号,本文研究这种信号的周期性 解析问题.
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