§3.2 周期信号的频谱和功率谱
- 格式:ppt
- 大小:1.44 MB
- 文档页数:27
第3章功率谱估计和信号频率估计方法在信号处理和通信系统设计中,功率谱估计和信号频率估计是非常重要的技术。
功率谱估计可以用来研究信号的频域特性和频率分量的强度分布,信号频率估计可以用来确定信号的频率成分。
本章将介绍功率谱估计和信号频率估计的常用方法。
3.1功率谱估计功率谱是描述信号功率随频率变化的函数。
常用的功率谱估计方法有非参数法和参数法。
非参数法是一类基于信号的样本序列进行计算的方法,不依赖于对信号的概率模型的先验假设。
常见的非参数法有周期图法、半周期图法等。
周期图法是一种基于时域序列的离散傅里叶变换的方法。
它将信号分成多个时段,对每个时段进行傅里叶变换,然后求得功率谱密度。
周期图法具有快速计算和较好的频率分辨能力的特点,适用于信号周期性较强的情况。
半周期图法是周期图法的一种改进方法。
它首先将信号分成两个连续的时段,计算各自的功率谱密度,然后取两个时段的平均值作为最终的功率谱估计。
半周期图法减少了周期图法中窗函数的影响,提高了估计的准确性。
参数法是一种基于对信号进行参数建模的方法。
常见的参数法有自回归(AR)模型、线性预测(ARMA)模型等。
自回归模型是一种用于描述信号随机过程的自回归线性滤波模型。
它通过自回归系数描述信号当前样本值与过去样本值的线性关系。
自回归模型估计功率谱的方法主要有Burg方法、 Yule-Walker方法等。
自回归模型具有较好的频率分辨能力和较高的准确性,适用于信号具有较长时间相关性的情况。
线性预测模型是将信号分解成预测误差和线性组合的方式。
它通过选择适当的线性预测滤波器系数来最小化预测误差的均方差,从而得到功率谱的估计。
线性预测模型估计功率谱的方法主要有Levinson-Durbin算法和Burg算法等。
线性预测模型具有较好的频率分辨能力和较高的估计准确性,适用于信号具有较强的谱峰特性的情况。
3.2信号频率估计信号频率估计是通过对信号进行时域分析来确定信号的频率成分。
(1)信号通常分为两类:能量信号和功率信号;
(2)一般来讲,能量信号其傅氏变换收敛(即存在),而功率信号傅氏变换通常不收敛,当然,若信号存在周期性,可引入特殊数学函数(Delta)表征傅氏变换的这种非收敛性;(3)信号是信息的搭载工具,而信息与随机性紧密相关,所以实际信号多为随机信号,这类信号的特点是状态随机性随时间无限延伸,其样本能量无限。
换句话说,随机信号(样本)大多属于功率信号而非能量信号,它并不存在傅氏变换,亦即不存在频谱;
(4)若撇开搭载信息的有用与否,随机信号又称随机过程,很多噪声属于特殊的随机过程,它们的某些统计特性具有平稳性,其均值和自相关函数具有平稳性。
对于这样的随机过程,自相关函数蜕化为一维确定函数,前人证明该确定相关函数存在傅氏变换;
(5)能量信号频谱通常既含有幅度也含有相位信息;幅度谱的平方(二次量纲)又叫能量谱(密度),它描述了信号能量的频域分布;功率信号的功率谱(密度)描述了信号功率随频率的分布特点(密度:单位频率上的功率),业已证明,平稳信号功率谱密度恰好是其自相关函数的傅氏变换。
对于非平稳信号,其自相关函数的时间平均(对时间积分,随时变性消失而再次退变成一维函数)与功率谱密度仍是傅氏变换对;
(6)实际中我们获得的往往仅仅是信号的一段支撑,此时即使信号为功率信号,截断之后其傅氏变换收敛,但此变换结果严格来讲不属于任何“谱”(进一步分析可知它是样本真实频谱的平滑:卷积谱);
(7)对于(6)中所述变换若取其幅度平方,可作为平稳信号功率谱(密度)的近似,是为经典的“周期图法”;
(8)FFT是DFT的快速实现,DFT是DTFT的频域采样,DTFT是FT的频域延拓。
人们不得已才利用DFT近似完成本属于FT的任务。
若仅提FFT,是非常不专业的。
功率谱和频率谱
功率谱和频率谱都是信号分析中常用的工具,用于研究信号的频域特性。
它们在不同的上下文中有不同的定义和用途:
功率谱:
1.定义:功率谱是一个信号在频域上的能量分布,表示信号在各个频率上的功率强度。
2.表示:通常用单位频率的功率密度函数来表示,即信号在单位频率范围内的功率。
3.应用:功率谱广泛应用于通信、信号处理、无线通信等领域,用于分析信号的频谱特性,识别信号中的频率成分。
频率谱:
1.定义:频率谱描述了信号在频域上的频率分布情况,表示信号中各个频率成分的相对强度。
2.表示:通常以振幅-频率图或相位-频率图的形式呈现,显示信号在不同频率上的振幅或相位信息。
3.应用:频率谱常用于音频处理、音乐分析、振动分析等领域,帮助了解信号的频率特性。
在某些情况下,功率谱和频率谱可以通过傅立叶变换来相互转换。
傅立叶变换可以将一个信号从时域(时间域)转换到频域(频率域),提供了信号在频域上的全面信息。
总的来说,功率谱和频率谱是频域分析的两个重要工具,用于深入了解信号的频率特性,从而在不同应用领域中发挥作用。