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一種可用于聲目標(biāo)特征提取的超分辨率混合譜估計(jì)算法

丁慶海 祝龍石 李田澤 張清泰

丁慶海, 祝龍石, 李田澤, 張清泰. 一種可用于聲目標(biāo)特征提取的超分辨率混合譜估計(jì)算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(3): 296-301.
引用本文: 丁慶海, 祝龍石, 李田澤, 張清泰. 一種可用于聲目標(biāo)特征提取的超分辨率混合譜估計(jì)算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(3): 296-301.
Ding Qinghai, Zhu Longshi, Li Tianze, Zhang Qingtai. A SUPERRESOLUTION MIXED SPECTRAL ESTIMATION ALGORITHM USED FOR ACOUSTIC TARGET FEATURE EXTRACTION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(3): 296-301.
Citation: Ding Qinghai, Zhu Longshi, Li Tianze, Zhang Qingtai. A SUPERRESOLUTION MIXED SPECTRAL ESTIMATION ALGORITHM USED FOR ACOUSTIC TARGET FEATURE EXTRACTION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(3): 296-301.

一種可用于聲目標(biāo)特征提取的超分辨率混合譜估計(jì)算法

A SUPERRESOLUTION MIXED SPECTRAL ESTIMATION ALGORITHM USED FOR ACOUSTIC TARGET FEATURE EXTRACTION

  • 摘要: 本文研究了一種估計(jì)有色噪聲中多組諧波信號(hào)參數(shù)的去耦參數(shù)估計(jì)算法。其中提出了一種基于FFT的諧波組迭代清除算法來(lái)估計(jì)諧波信號(hào)的參數(shù),并根據(jù)諧波圖的值來(lái)確定諧波信號(hào)的個(gè)數(shù)。該算法不僅計(jì)算簡(jiǎn)單并可獲得較高的頻率分辯率,而且對(duì)信號(hào)模型具有較強(qiáng)的魯棒性。
  • Hinich M, J. Detecting a hidden periodic signal when its period is unknown. IEEE Trans.on Signal Processing, 1982, SP-30(5): 747-750.[2]Hwang J, Chen Y. Superresolution frequency estimation by alternating notch periodogram. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, SP-41(2): 727-741.[3]Li J, Stoica P. Efficient mixed-spectrum estimation with applications to target feature extraction. IEEE Trans. on Signal Processing, 1996, SP-44(2): 281-295.[4]Gough P,T. A fast spectral estimation algorithm based on the FFT. IEEE Trans. on Signal Processing, 1994, SP-42(6): 1317-1322.[5]Stoica P, Nehorai A. Statistical analysis of two nonlinear least squares estimators of sinewave parameters in the colored-noise case. Circuits, Syst. and Signal Processing. 1989, 8(1): 3-15.
  • 加載中
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  1997-01-17
  • 修回日期:  1997-09-11
  • 刊出日期:  1998-05-19

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