频复正弦信号频率估计

一、对00()cos(2)()s t a f t m t πθ=++进行频率误差估计 1.插值FFT 估计频率原理单一频率实正弦信号表示为)2cos()(00θπ+=t f a t s (1)其中0f a 、 和0θ分别为正弦信号的幅度、频率和初相。

按等间隔N T t /=∆对)(t s 在0～T 区间内进行采样得到长度为N 的序列)(n s 。

)(n s 的N 点DFT 记为)(k S ，鉴于实序列的DFT 的对称性，忽略DFT 频谱的负频率成分，只考虑离散频谱的前 N/2点，有12/,...,2,1,0]},)(1[exp{]/)(sin[2)](sin[)(0000-=---∙--=N k T f k NN j N T f k T f k a k S πθππ(2))(k S 幅度最大值处的离散频率索引值记做1k ，]int[01T f k =，]int[x 表示取最接近x 的整数，对于较大的N ，在幅度最大处，)(k S 的幅度可以近似表示为πδπδ2)sin()(11Na k S A == (3)其中f f k f ∆∆-=/)(10δ为信号频率与其DFT 幅度最大处对应频率的相对偏差，T f /1=∆，δ的变化范围为-0.5～0.5。

在紧邻1k 的左侧和右侧的两条谱线中幅度较大处（以下称为幅度次大值,对应的离散频率索引值记做1,122±=k k k ），)(k S 的幅度可近似表示为)1(2)sin()(22δππδ-==Na k S A (4)2A 与1A 的比值记做α,根据式(3)和(4)式,有δδα-==112A A (5) 根据2A 与1A 的比值可以得到δ的估计值2121A A A +=+=ααδ (6) 根据δ值可对由离散频谱得到的0f 的估计值进行插值从而得到更精细的频率估计值f k f ∆±=∧)(10δ (7)式中符号根据2k 的位置确定，若112+=k k 取加号，反之取减号。

单频复正弦信号频率估计摘要：频率估计是数字信号处理的重要内容，对淹没在噪声中的正弦波信号进行频率估计是信号处理的一个经典课题。

目前，高精度频率估计己经成功应用于雷达探测、声纳地震监测、桥梁振动检测以及电子通信技术中，因此，研究高精度频率估计算法，具有重要的理论意和应用价值。

本文对于高斯白噪声中单频复正弦信号的频率估计对常用的几种频率估计方法进行了回顾，提出了一种对复加性高斯白噪声环境下的复正弦信号的频率进行估计的迭代方法。

该方法在Kay提出的相位加权平均（WPA）方法的基础上引入迭代的思想，只需要通过少数几次迭代就可克服WPA方法中信噪比门限随所估计的复正弦信号频率的增大而升高的缺点，从而大大提升估计性能。

新的迭代方法的估计范围为整个区间，且在这整个估计范围内，新的迭代方法都能得到基本相同的较低信噪比门限。

仿真实验的结果验证了新的迭代方法对WPA方法及WNLP方法的性能提升，说明了该方法的优越性。

关键词复正弦信号，频率估计，信噪比门限，相位加权平均算法，迭代算法，matlabAbstract：Frequency estimation is an important part of digital signal processing and submerged inthe noise of the sine wave signal of frequency estimation is a classic signal processingtasks.Currently high-precision frequency estimation has been successfully applied to radar sonarseismic monitoring bridge vibration testing and electronic communications therefore of highaccuracy frequency estimation algorithm has important theoretical significance and applicationvalue. This white Gaussian noise for a single complex sinusoid of frequency estimation frequencyestimation of several commonly used methods were reviewed a pair of complex additive whiteGaussian noise environment of the complex sinusoidal signal to estimate the frequency of iterativemethod. The method proposed phase-weighted average Kay WPA method based on theintroduction of iterative thinking only a few times through the iteration method can overcome theWPA with the estimated signal to noise ratio threshold of the complex sinusoidal signal frequencyincreases increased shortcomings which greatly enhance the estimation performance. Newiteration method for the entire range of the estimated range and estimates in the context of thewhole the new iteration method can be basically the same low signal to noise ratio threshold.Simulation results verify the new method and iterative method WPA performance WNLP methodshows the superiority of the method.Kaywords:Complex sinusoidFrequency estimationSNR thresholdPhase weighted averagealgorithm，Iterative algorithm，matlab 目录1. 引言............................................................................................................................................ .. 12. 频率估计的研究综述相关算法回顾.......................................................................................... 3 2.1 最大似然估计法................................................................................................................ 3 2.2 双线幅度法Rife 法......................................................................................................... 4 2.3M-Rife 算法修正Rife 算法............................................................................................6 2.4 Quinn 频率估计方法....................................................................................................... 10 2.5 分段FFT法测频............................................................................................................. 14 2.6 相关结论.......................................................................................................................... 163. 频率估计的相位加权平均算法及其迭代方法........................................................................ 17 3.1 相位加权平均法.............................................................................................................. 17 3.2 迭代方法.......................................................................................................................... 19 3.2.1信号模型............................................................................................................... 19 3.2.2 WPA 方法及其问题........................................................................................... 20 3.3.3 频率估计的迭代方法........................................................................................... 214. 性能对比及计算机模拟结果.................................................................................................... 255. 结论............................................................................................................................................29 致谢......................................................................................................................................... 30 参考文献: (31)附录......................................................................................................................................... 331. 引言频率是参量估计中的一个重要物理量。

频率估计的相位加权平均算法及其迭代方法在信号处理领域，估计复高斯白噪声环境中的单频复正弦信号的频率是一个十分重要的问题，其应用十分广泛。

如在系统频率同步时，利用导频进行频偏估计等。

根据最大似然（ML ）准则，解决该问题的最优方法是搜索周期图的谱峰位置，但是，即使采用FFT 快速算法，这种最大似然估计方法仍然具有非常大的运算量。

因此，在文献[12]-[16]中提出了一些运算量相对较低的简化算法。

要评价这些简化算法的估计性能，信噪比门限是一个重要的指标。

某一算法的信噪比门限指的是该算法估计结果的均方误差开始离开CRB （Cramer-Rao bound ）时的信噪比值。

文献[12]-[16]提出的方法中，WPA 方法[12]具有最低的运算量，但是其存在信噪比门限随所估计的复正弦信号频率的增大而升高的问题。

为了克服这个问题，文献[16]提出了WNLP 方法，该方法可使得信噪比门限在整个[,)ππ-的估计范围内保持不变，但WNLP 方法的信噪比门限较高，当所估计的复正弦信号频率较低时，WNLP 方法的信噪比门限将高于WPA 方法。

因此，本文提出了一种基于WPA 方法的迭代方法。

该迭代方法不仅能在整个[,)ππ-的估计范围内保持其信噪比门限不变，而且其信噪比门限远低于WNLP 方法的信噪比门限。

.1 相位加权平均法叠加复高斯白噪声的复正弦信号为:()()0j n n s n Ae z ωθ+=+式中,0,1,2,,1n N =- 。

采样时刻序列表示采样周期的整数倍。

主要关心的参量是频率0ω。

n z 表示测量噪声。

记加权系数为：22312212n N n N p N N ⎧⎫⎡⎤⎛⎫--⎪⎪ ⎪⎢⎥⎪⎪⎝⎭⎢⎥=-⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎢⎥⎪⎪⎣⎦⎩⎭。

频率的估计为:11n n n n n x x x x ++=∠-∠=∠ ，2010N n n n t p x x ϖ-+==∠∑ 。

式中201N n t p -==∑；0ϖ是无偏估计。

离散复正弦信号参数的ML 估计及Cramer Rao 界在雷达、声纳、通信以及振动工程等领域中经常根据离散观测值（采样序列）对正弦信号的参数进行估计。

采用复信号模型给信号分析和处理带来很大方便,因此文献中通常采用复正弦信号模型。

本文讨论了根据离散观测值对单一复正弦信号的参数(幅度、频率、相位)进行了最大似然(ML)估计并给出了各估计量的Cramer Rao 方差下限。

一、介绍对于一般的复信号具有1exp[()]kiiii b j wt θ=+∑形式，在系统工作中其虚部是实部的希尔伯特变换(例如信号()m t 的希尔伯特变换1()()*m t m t tπ∨=)而得到的或者根本就不是。

本文将讨论单音复正弦信号(即上式中的k=1)的参数估计，信号的实部和虚部是实希尔伯特变换与逆变换的关系，而且假定信号和噪声是带限的。

设复信号()s t 的实部为000cos()b w t θ+，则()s t 的虚部为实部的希尔伯特变换，即000[cos()]H b w t θ+=000sin()b w t θ+。

本文中()s t 的幅度b 、频率w 、相位θ为待估计的未知非随机参量，噪声为复高斯白噪声()()W t W t ∨+其中()W t ∨为()W t 的希尔伯特变换。

令()()(),()()()X t s t W t Y t s t W t ∨∨=+=+，()()()Z t X t Y t =+。

对信号()Z t 以采样周期为T ,采样起时时刻为0t t =进行N 点采样。

则 ()()n n n X s t W t =+01n N ≤≤- (1)()()n n n Y s t W t ∨∨=+ 01n N ≤≤- (2)n n n Z X Y =+ 01n N ≤≤- (3)在这里因为噪声为高斯白噪声，由高斯白噪声的性质可知个N 个高斯白噪声采样值是独立同分布的，即均值是0，方差为2σ。

由上述可知待估计参数矢量α和Z X jY =+的联合概率密度函数为1222211(;)exp{[()()])}(2)2N nn n n Nn f Z XY αμυπσσ-==--+-∑ (4)其中: 012101210121[,,],[,,][,,],[,,]TN N N w b Z Z Z Z Z X X X X X Y Y Y Y Y αθ---⎧==⎪⎨==⎪⎩ (5)cos()n n b wt μθ=+ (6)cos()n n b wt υθ=+ (7)二、均方误差下界在估计系统中一般有两主要性质(即无偏性和有效性)是衡量一个根据现有观测数据所作的估计是否为最佳估计的重要性质。

正弦波频率估计的修正rife算法
修正Rife算法是一种用于频率估计的方法，特别适用于正弦波信号。

该算法是对传统Rife算法的改进，旨在提高频率估计的精度和稳定性。

修正Rife算法的核心思想是通过迭代的方式不断修正频率估计值，以逼近真实的信号频率。

修正Rife算法的步骤如下：
1. 初始化，选择初始频率估计值，并设置迭代次数上限和收敛条件。

2. 对信号进行离散傅立叶变换（DFT），得到频率分量的幅度和相位信息。

3. 计算频率估计的误差，若满足收敛条件则停止迭代，否则进行下一步。

4. 根据频率估计的误差，修正频率估计值，并更新迭代次数。

5. 重复步骤2-4，直到满足收敛条件为止。

修正Rife算法相比传统Rife算法的优点在于，能够更快速地收敛到真实的频率值，提高了估计的准确性和稳定性。

此外，修正Rife算法还可以应用于多频率信号的频率估计，具有较强的适用性和泛化能力。

需要注意的是，修正Rife算法在实际应用中需要考虑信噪比、采样率等因素对频率估计的影响，以及算法的计算复杂度和实时性等问题。

因此，在使用修正Rife算法进行频率估计时，需要综合考虑信号特性和实际需求，选择合适的参数和方法，以达到较好的估计效果。

设计扫频范围时，需要考虑要测量的正弦信号的固有频率范围。

固有频率是指系统或信号本身的固有振荡频率。

为了有效地测量正弦信号的固有频率，可以考虑以下几个因素来设计扫频范围：
估计信号频率范围：首先，要对待测正弦信号的频率范围进行估计。

如果您已经了解信号的预期频率范围，可以根据该范围来设计扫频范围。

例如，如果您希望测量1 Hz到10 kHz范围内的信号，那么您的扫频范围可以选择大于这个范围，比如100 Hz到100 kHz。

确定扫频起始频率和终止频率：根据估计的信号频率范围，选择扫频的起始频率和终止频率。

起始频率应该在信号预期范围的低端，而终止频率应该在高端。

确保扫频范围足够覆盖信号的全部频率范围。

考虑采样频率和带宽：除了固有频率范围外，还需要考虑信号的采样频率和带宽。

扫频范围应该与信号的采样频率和带宽兼容，以确保有效的信号采集和测量。

考虑系统和仪器限制：在设计扫频范围时，还需要考虑系统和仪器的限制。

例如，信号发生器或信号分析仪的频率范围、动态范围和分辨率等。

最佳的扫频范围设计取决于具体的应用和信号特性。

根据实际需求和可用的仪器，可以进行实验和优化，以确定最适合的扫频范围，以确保测量结果准确可靠。

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法正弦波信号是电子电路和通信系统中常见的信号形式。

在计算机科学和工程学中，频率和幅值估计是对正弦波进行信号处理的关键步骤。

但对于高精度的频率幅值估计，现有的方法受到下限最小采样率等因素的限制，从而导致其具有较大的测量误差。

本文介绍了一种新的高精度正弦波频率幅值估计方法，在多采样条件下，实现了对正弦波信号的精确估计。

传统的正弦波信号频率测量方法，通常是利用时间域和频域相结合的方法进行计算。

具体方法是：首先，将周期信号经过离散傅里叶变换（DFT）处理，得到信号的频率和幅值；其次，在傅里叶变换的结果中，通过寻找最大幅值的峰值来确定正弦波频率的值。

但是，该方法存在问题，因为其估计的结果受到采样间隔下限的限制，无法实现高精度的频率估计。

因此，我们提出了一种新的正弦波信号频率幅值估计方法，通过改善采样点选取样式和误差幅值，从而达到高精度的测量。

具体方法是：首先，选取大于等于三个频道，根据单位置信度的条件，通过非线性最小二乘法得到频率和幅值的最小误差，使其达到最佳拟合的效果；其次，在得到频率和幅值之后，采用高斯噪声的最小二乘矩阵求解方法来确定拟合残差的误差幅值，使其达到更高的精度。

这种方法可以有效地提高正弦波信号频率幅值的测量精度，并且不会受到采样点选取样式的影响。

与传统方法相比，该方法能够在频率测量中实现更高的精度，同时保持较高的计算效率。

该方法还可以作为基于时间域和频域的方法的一种补充措施，以提高正弦波信号的测量精度。

在实际应用中，该方法可以广泛应用于通信系统、智能控制系统、车载电子设备等领域。

通过该方法，能够实现对正弦波信号的高精度估计，为实际应用提供更加优质和可靠的信号处理方案。

此外，我们相信该方法还存在着更加深入的研究和应用价值，相关的研究将会在以后的实践和研究中进一步发掘。

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法随着科技的不断发展，信号处理技术在计算机科学和电子工程领域中获得了重大突破，并成为在无线通信、声学检测、图像处理等多种领域技术的重要组成部分。

正弦波信号是电子工程技术中的重要的、常用的模型之一，也是信号处理中的基本单元，而估计正弦波信号频率和幅值是信号处理中的重要研究内容之一。

传统估计正弦波信号的方法大多基于噪声的抑制，提取和测量信号的特征参数，有基于傅里叶变换、卷积和线性投影、最小二乘法和聚类分析。

此外，计算机视觉和机器学习技术也可以用于估计正弦波信号的频率和幅值，但这些方法都具有一定的局限性，如高误差率、不可重复性和低精度等。

在提出一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法的基础上，本文综合运用信号处理技术和深度学习技术，建立了一套新的正弦波信号高精度估计方法，可以有效降低估计结果的误差率，提高估计精度，且具有可重复性，给实际应用带来了重要的意义。

首先，本文利用滤波技术对采集到的信号进行滤波，将其转换为能够准确估计的频率和相位的数字信号。

其次，本文利用傅立叶变换和谱分析，将信号从时域转换到频域，以确定信号的频率特性，形成分析数据来估计频率和幅值。

最后，本文利用深度学习技术对估计的结果进行最终评估，确保其准确性。

总结而言，本文综合利用信号处理技术和深度学习技术，提出准确性更高、误差率更低、可重复性更高的正弦波信号频率幅值估算方法，可以有效提升正弦波信号处理的精度，为无线通信、声学检测、图像处理以及其他方面的应用技术提供更高精度的解决方案。

此外，本文提出的正弦波信号频率幅值估计方法，也可以用于其他复杂的信号处理系统，如影像拼接、边缘检测和图像分割等，从而更好地应用于实际场景中，为实际应用提供更好的解决方案。

综上所述，本文提出了一种高精度的正弦波信号频率幅值估计方法，可以更好地实现基于正弦波信号的信号处理，提高信号的准确性和精度，为实际应用提供更高精度的解决方案。

识别正弦频率算法识别正弦波信号的频率可以通过多种算法来实现，其中常见的几种方法包括：1. 峰值检测法：对于周期性非常明显的正弦波信号，可以通过测量相邻峰值（或谷值）之间的时间间隔来计算周期，进而通过周期计算频率。

公式为：\( f = \frac{1}{T} \)，其中 \( f \)是频率，\( T \) 是信号的周期。

2. 傅里叶变换 (FFT)：快速傅里叶变换是分析信号频率成分的常用工具。

将采集到的正弦波信号进行FFT处理后，频谱图上会出现一个在对应频率位置上的显著峰值，该峰值对应的频率就是原始信号的频率。

3. 相关函数法：与已知参考信号进行互相关运算，当相关函数取得最大值时，对应的滞后时间即为信号的一个周期的一部分，从而可以计算出信号频率。

4. 锁相环 (PLL)：在实时系统中，锁相环常用于跟踪和锁定输入信号的频率。

PLL通过比较输入信号与本地产生的信号之间的相位差，并调整本地振荡器的频率，直到两者的频率和相位差趋于零，此时本地振荡器的频率即接近输入信号的频率。

5. 数字滤波器和谱分析：使用数字滤波器对信号进行带通滤波以提取特定频段的信息，然后通过谱分析方法确定主要频率分量。

6. 参数估计算法：针对噪声较大的环境，可以使用更高级的参数估计算法，如最小二乘法、卡尔曼滤波等估计信号模型参数，从而获得准确的频率信息。

7. 李萨如图形法：在实验环境中，还可以利用示波器同时显示两个不同频率的正弦波叠加后的李萨如图形，根据图形形状判断未知频率与已知频率之间的关系，从而确定未知频率。

每种方法都有其适用场景和局限性，在实际应用中需根据信号特性、精度要求以及实时性需求选择合适的方法。

正弦信号频率估计算法研究何一鸣;张刚兵;钱显毅【摘要】为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.%To estimate the frequency of sinusoidal signals in noise accurately, an algorithm of frequency estimation for sinusoidal signals with arbitrary length is researched. The lengths of the samples are taken as integral powers of 2 and the frequency of truncated sequences is estimated based on the interpolation algorithm. The corresponding index of maximum amplitude of spectrum for the original signal is given according to the relationship among the frequency, the frequency resolution and the index of spectrum with biggest amplitude. The frequency estimation for sinusoidal signals with arbitrary length is solved by using interpolation. Simulation results show that the performances of the proposed algorithm do not vary with the change of signal frequency and attains the Cramer-Rao lower bound of sinusoidal signal.【期刊名称】《南京理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(036)006【总页数】4页(P989-992)【关键词】正弦信号;频率估计;谱线插值;克拉美-罗限【作者】何一鸣;张刚兵;钱显毅【作者单位】常州工学院电子信息与电气工程学院,江苏常州231002;常州工学院电子信息与电气工程学院,江苏常州231002;常州工学院电子信息与电气工程学院,江苏常州231002【正文语种】中文【中图分类】TN911精确估计噪声中正弦信号的频率是信号处理中的研究热点之一，它在通信、雷达、电子战以及生物医学信号处理方面具有广泛的应用，多位学者研究了高斯噪声中正弦信号的频率估计［1－12］。

一种FFT插值正弦波快速频率估计算法对被噪声污染的正弦波信号进行频率估计是信号参数估计中的经典问题，目前国内外已提出不少方法。

文献给出了在高斯白噪声中对正弦波信号频率进行最大似然估计算法，该算法能够达到卡拉美-罗限(CRB)，但计算量大，实现困难。

FFT频率估计方法具有速度快、便于实时处理的特性而得到了广泛应用。

但FFT频率估计方法得到的是离散频率值，当信号频率与FFT离散频率不重合时，由于FFT的栅栏效应，信号的实际频率应位于两条谱线之间。

显然仅仅利用FFT幅度最大值估计信号频率难以满足精度要求，因此各种插值算法应运而生。

文献给出了Rife算法，在对输入信号进行一次FFT运算后，利用最大谱线及其相邻的一根次大谱线进行插值来确定真实频率位置。

当信号的真实频率处于两相邻量化频率之间的中心区域时，Rife算法精度很高，但是在FFT量化频率附近的误差却较大。

文献提出了一种修正Rife算法，通过对信号进行频移，使新信号的频率位于两个相邻量化频率点的中心区域，然后再利用Rife算法进行频率估计。

文献提出了基于傅里叶系数插值迭代的频率估计方法，该方法能够有效提高精度，但需要多次串行迭代，不利于发挥FPGA并行处理的优势。

本文分析了以上3种算法的特点，并以之为基础结合FPGA的并行处理优势，提出了一种利用信号FFT插值系数的幅度和相位信息来构造频率修正项的新算法。

1 基于FFT插值的正弦波频率估计法1．1 算法原理单一频率正弦信号表示为：式中：A，f0，分别为正弦信号的幅度、频率和初相；fs为采样频率。

目前基于FFT的正弦信号频率估计分为2个过程来实现：粗测频和精测频。

粗测频通过直接观察FFT幅谱最大值点m来完成，受观测时长T的限制，误差范围为l／(2T)。

假设为信号频率的真实值，为信号频率与其FFT幅度最大处对应频率的相对偏差，m，与的关系如式(2)所示：考虑到FPGA并行计算的特点，利用流水线结构同时计算多个Xm+p，Xm+p-1值，将串行迭代变为并行迭代，其运算步骤归纳如下：。

第四章 正弦波信号频率估计4.1 引言对被噪声干扰的正弦波信号进行频率估计是一个十分重要的课题，它在通讯、雷达、声纳等领域有着突出的应用价值，尤其在电子侦察脉内信号处理中扮演了极其重要的角色。

Rife[1]给出了在高斯白噪声中对正弦波信号频率进行最大似然估计（MLE ）算法，估计误差的方差达到了克拉美—罗限，因此是最优估计。

但是由于MLE 算法计算量大，难以实时进行处理。

在一些对频率估计精度要求不高的场合，往往只是采用DFT 对频率进行粗估计[3]。

对于短时宽、强干扰正弦波信号进行快速、精确的频率估计，一直受到了信号处理界的重视。

Tretter[5]提出了线性预测频率估计算法，Kay[4]提出了相位平均算法，以及许多特征分解算法。

本文以FFT 算法为基础，对正弦波的DFT 系数做了深入的研究，分别利用了两根谱线和最大谱线的相位信息，得到了两种估计方法，并分析了它们的利弊，最后综合它们得到了一种快速、精确的频率估计算法。

此算法只需进行两次FFT ，因而计算量比最大似然估计小得多，然而估计的误差却比DFT 小。

计算机模拟的结果将显示它的优良性能。

4.2 正弦波的最大似然估计在这一节中，我们将参照参考文献[2]，来讨论正弦波最大似然估计的一般性特征。

设正弦波()()s t A f t =+cos 20πθ，()0≤≤t T （4—1）其中A f ,,0θ分别为振幅、频率和初相，均为未知的参数。

仿真的输入信号将是两个样本向量：[]X =-X X X N 011,,, ，[]Y =-Y Y Y N 011,,,其中()()X s t w t n n n =+，()()Y s t w t n n n =+∨∨这里的()s t n ∨为()s t n 的希尔伯特变换()()s t A f t ∨=+sin 20πθ （4—2）()w t n ∨为()w t n 的希尔伯特变换，()w t n 为零均值、方差为σ2的高斯白噪声。