Учеб. метод. пособие. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2006. — 117 с.
Настоящие учебно-методические материалы содержат основные
теоретические сведения по классическим методам нахождения оценок
спектральной плотности мощности (СПМ) стационарных случайных
последовательностей, включающим периодограммный и коррелограммный
методы, а также по методам оценки СПМ на основе параметрических
моделей случайных процессов, таких как модель авторегрессии и
модель авторегрессии-скользящего среднего. Рассмотрены также метод
моделирования процесса суммой комплексных экспонент (метод Прони) и
его спектральная интерпретация, и методы оценки частоты, основанные
на анализе собственных значений соответствующих матриц. Рассмотрены
характеристики частотно-временного разрешения алгоритмов
спектрального анализа, приведены результаты их экспериментального
исследования.
Материалы могут быть полезны студентам, аспирантам, преподавателям, а также специалистам-практикам, занимающимся обработкой сигналов. Содержание
Классические методы цифровогоспектрального анализа
Спектральные представления детерминированных сигналов
Разрешение и произведение длительности на ширину спектра
Спектральные представления случайных процессов
Коррелограммный метод оценки СПМ
Периодограммный метод оценки СПМ
Использование окон при спектральных измерениях
Разрешение и произведение «устойчивость´длительность´ширина полосы»
Классические спектральные оценки тест-последовательности
Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии и авторегрессии-скользящего среднего
Параметрические модели случайных процессов
Авторегрессионный процесс и свойства его спектра
Методы авторегрессионного спектрального оценивания
Экспериментальное исследование алгоритмов спектрального оценивания на основе АР- моделей
Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии – скользящего среднего
Моделирование выборочных данных суммой экспоненциальных функций (метод прони)
Метод наименьших квадратов Прони
Модифицированный метод наименьших квадратов Прони
Спектральная интерпретация метода Прони
Примеры спектральных оценок на основе метода Прони
Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений
Некоторые сведения из матричной алгебры
Анализ собственных значений автокорреляционной матрицы для случая смеси синусоид и белого шума
Методы оценивания частоты в подпространстве шума
Процедуры оценивания частоты в подпространстве сигнала
Материалы могут быть полезны студентам, аспирантам, преподавателям, а также специалистам-практикам, занимающимся обработкой сигналов. Содержание
Классические методы цифровогоспектрального анализа
Спектральные представления детерминированных сигналов
Разрешение и произведение длительности на ширину спектра
Спектральные представления случайных процессов
Коррелограммный метод оценки СПМ
Периодограммный метод оценки СПМ
Использование окон при спектральных измерениях
Разрешение и произведение «устойчивость´длительность´ширина полосы»
Классические спектральные оценки тест-последовательности
Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии и авторегрессии-скользящего среднего
Параметрические модели случайных процессов
Авторегрессионный процесс и свойства его спектра
Методы авторегрессионного спектрального оценивания
Экспериментальное исследование алгоритмов спектрального оценивания на основе АР- моделей
Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии – скользящего среднего
Моделирование выборочных данных суммой экспоненциальных функций (метод прони)
Метод наименьших квадратов Прони
Модифицированный метод наименьших квадратов Прони
Спектральная интерпретация метода Прони
Примеры спектральных оценок на основе метода Прони
Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений
Некоторые сведения из матричной алгебры
Анализ собственных значений автокорреляционной матрицы для случая смеси синусоид и белого шума
Методы оценивания частоты в подпространстве шума
Процедуры оценивания частоты в подпространстве сигнала