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功率谱密度机器实现.doc

.1.基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系:式中,N为随机信号序列x(n)的长度。在离散的频率点f=kf,有:其中,FFTx(n)为对序列x(n)的Fourier变换,由于FFTx(n)的周期为N,求得的功率谱估计以N为周期,因此这种方法称为周期图法。下面用例子说明如何采用这种方法进行功率谱用有限长样本序列的Fourier变换来表示随机序列的功率谱,只是一种估计或近似,不可避免存在误差。为了减少误差,使功率谱估计更加平滑,可采用分段平均周期图法(Bartlett法)、加窗平均周期图法(Welch法)等方法加以改进。2.分段平均周期图法(Bartlett法)将信号序列x(n),n=0,1,N-1,分成互不重叠的P个小段,每小段由m个采样值,则P*m=N。对每个小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均作为整个序列x(n)的功率谱估计。平均周期图法还可以对信号x(n)进行重叠分段,如按2:1重

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