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改进的Prony算法在多正弦信号频率估计中的应用研究  
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【英文篇名】 Application research of the improved Prony algorithm in the multiple sinusoidal signal frequency estimation
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【作者】 张晓威; 牛晓红; 翟广锐;
【英文作者】 ZHANG Xiaowei; NIU Xiaohong; ZHAI Guangrui; College of Science; Harbin Engineering University;
【作者单位】 哈尔滨工程大学理学院;
【文献出处】 电力系统保护与控制 , Power System Protection and Control, 编辑部邮箱 2017年 15期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Prony算法; 频率估计; 线性重构; 稀疏和; 信噪比;
【英文关键词】 Prony algorithm; frequency estimation; linear reconstruction; sparse sums; SNR;
【摘要】 针对噪声背景下经典Prony算法对多正弦信号频率估计受限的问题,提出一种抗噪性强的改进Prony算法。通过建立一种新的累积关系,提出的算法可以在低信噪比情况下,仅利用适当数量的新序列值线性重构稀疏和,从而较为精确地估计出信号的频率。对提出的算法与经典Prony算法的性能作出仿真实验对比。实验结果表明,在信号中嵌入噪声时,经典Prony算法在估计信号频率时失去效用,而新算法依旧可以有效估计信号频率。所以,提出的算法抗噪能力较强,性能相对稳定,精度较高,在多正弦信号频率估计中表现出更好的实用性。
【英文摘要】 For the problem that estimating multiple sinusoidal signal frequency is insufficient by using the classical Prony algorithm under the noise background, this paper proposes an improved Prony algorithm with strong antinoise ability. Through establishing a new accumulation relationship, the proposed algorithm can only use appropriate new sequence values to reconstruct the sparse sums linearly under the condition of low SNR, so as to more accurately estimate signal frequency. It compares the proposed algorithm ...
【更新日期】 2017-08-21
【分类号】 TN911.23
【正文快照】 在噪声背景下,有效估计多正弦信号的参数已经成为众多领域(如:雷达、语音、光物理、光化学、地震等)的研究热点,其在理论和应用上具有极其重要的价值[1-5]。然而信号的产生往往伴随着不同强度的噪声,这直接影响着信号参数估计的精度。因此,在经典Prony算法的基础上,为了提高抗?

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