本文選題：頻率估計 + 正弦信號　； 參考：《科學技術(shù)與工程》2014年03期

【摘要】：為了提高淹沒在高斯白噪聲中的實正弦信號的頻率估計精度,提出了一種綜合的結(jié)合自相關(guān)檢測法和能量重心法的正弦信號頻率估計算法。該算法首先通過多次自相關(guān)運算對輸入信號進行預處理,可檢測出淹沒在噪聲中的微弱正弦信號,來提高信噪比;然后對信號進行FFT(fast fourier transform)運算可得信號的功率譜,通過搜索最大值譜線的位置可粗估計出信號頻率;最后運用離散頻譜能量重心法,可精確估計出正弦信號的頻率。仿真結(jié)果表明本算法在整個頻段上頻率估計性能比較穩(wěn)定、頻率估計的均方根誤差更小,性能優(yōu)于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件實現(xiàn),具有工程實用價值。
[Abstract]:In order to improve the frequency estimation accuracy of real sinusoidal signals submerged in white Gao Si noise, a new frequency estimation algorithm for sinusoidal signals is proposed, which combines autocorrelation detection method with energy center of gravity method. Firstly, the input signal is preprocessed by multiple autocorrelation operations, which can detect the weak sinusoidal signal submerged in noise to improve the signal-to-noise ratio (SNR), and the power spectrum of the signal can be obtained by FFTfast fourier transform. The signal frequency can be estimated roughly by searching the position of the maximum spectral line, and the frequency of sinusoidal signal can be estimated accurately by using the discrete spectrum energy barycenter method. The simulation results show that the performance of the algorithm is stable in the whole frequency band, the root mean square error of the frequency estimation is smaller, the performance is better than the Quinn algorithm of rife algorithm and the energy center of gravity algorithm, and it is easy to be implemented in hardware, so it has practical value in engineering.
【作者單位】： 中北大學電子測試技術(shù)國家重點實驗室;
【分類號】：TN911.23

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2029612