Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
Этот метод позволяет получать оценку спектральной плотности мощности через преобразование Фурье оценки корреляционной функции. Следует отметить, что метод Блэкмана-Тьюки (коррелограммный метод) был разработан в 1958 г., тогда как алгоритм БПФ для эффективного вычисления ДПФ не был опубликован до 1965 г. Кроме того, этот метод имеет некоторые преимущества по сравнению с методом периодограмм. Например, метод Блэкмана-Тьюки характеризуется большей добротностью. К тому же, корреляционную функцию теперь можно вычислять с помощью ДПФ посредством быстрой корреляции.
Одна из возможных оценок спектральной плотности мощности, получаемая на основе несмещённой оценки корреляционной функции которая вычисляется при временном сдвиге с максимальными значениями в интервале определяется выражением
(1.246)
Данная оценка определяется для интервала частот Максимальное значение временного сдвига L, как правило, меньше числа отсчетов N выборки исходных данных. Использовать максимальное значение было предложено Блэкманом и Тьюки . Выбор такого максимального значения основывался на стремлении исключить большие значения дисперсии , связанные с оценками корреляционной функции при больших временных сдвигах, поскольку такие значения дисперсии давали менее устойчивую оценку СПМ.
Математическое ожидание оценки (1.246) можно вычислить обычным образом:
(1.247)
где – преобразование Фурье прямоугольного окна (ядро Дирихле).
Несмотря на то, что оценка СПМ вычисляется с использованием несмещенных оценок корреляционной функции, она будет смещенной оценкой истинной спектральной плотности мощности. Неявное присутствие прямоугольного окна при конечной корреляционной последовательности приводит к оценке, которая, по сути, является сверткой истинной спектральной плотности мощности с преобразованием Фурье дискретно-временного прямоугольного окна.
Для уменьшения эффекта просачивания из-за неявного присутствующего прямоугольного окна, а следовательно, и для уменьшения смещения оценки необходимо использовать (2L + 1)-точечное корреляционное окно w(n) нечетной длины на интервале симметричное относительно начала отсчета. Наиболее общая форма корреляционного метода оценивания СПМ в этом случае принимает следующей вид:
(1.248)
где должна использоваться несмещенная оценка корреляционной функции.
Выражение (1.248) и определяет оценку, которая была предложена Блэкманом и Тьюки, о чем свидетельствует подсрочный индекс ВТ. Окно здесь нормируется так, чтобы w(0) = 1, поэтому оценка будет несмещенной, мощность отсчетов сохраняется, а следовательно, оценка будет правильно промасштабирована как оценка СПМ. Если необходимо, чтобы не площадь под кривой оценки Блэкмана и Тьюки была пропорциональна мощности истнной СПМ, а пики этой оценки были пропорциональны мощности импульсов в спектре, то выражение (1.248) следует промасштабировать величиной 1/Nt. Не следует применять корреляционные окна, Фурье-образ которых меньше нуля, поскольку это приводит к получению отрицательных значений СПМ, что противоречит ее физическому смыслу. Не все весовые функции удовлетворяют данным критериям. Например, им не удовлетворяют функции Хемминга и Ханна, Кайзера и прямоугольное окно. С увеличением числа значений оценки коррелограммный метод дает асимптотически несмещенные оценки СПМ. Блэкман и Тьюки рекомендовали использовать число оцениваемых значений корреляционной последовательности примерно равному 10 % числа имеющихся отсчетов данных.
Дисперсия оценки Блэкмана и Тьюки определяется выражением:
(1.249)
Очевидно, что при так что при данных условиях оценка Блэкмана и Тьюки является состоятельной.
Для вычисления оценки СПМ, определяемой выражением (1.248), на сетке из (N + 1) частот где используют алгоритмы БПФ. Значение N здесь может быть произвольным, но обычно а это значит, что полученная оценка будет сохранять тонкие детали спектра. При использовании значений временного сдвига от L + 1 до N отсчеты имеющихся данных необходимо дополнить нулями.
Сравнивая процедуру Блэкмана и Тьюки с периодограммным методом, нетрудно заметить, что в этом случае сглаживание достигается не за счет усреднения нескольких периодограмм, а за счет усредняющего эффекта процесса корреляции.
- Общие принципы получения информации в физических исследованиях. Основные цели обработки сигналов. Преимущества цифровых методов обработки сигналов. Примеры практического применения.
- Содержание, этапы, методы и задачи цифровой обработки сигналов. Основные методы и алгоритмы цос.
- Основные направления, задачи и алгоритмы цифровой обработки сигналов
- Дискретные и цифровые сигналы. Основные дискретные последовательности теории цос.
- Линейные дискретные системы с постоянными параметрами. Импульсная характеристика. Физическая реализуемость и устойчивость.
- Линейные разностные уравнения с постоянными параметрами, их практическое значение и решение.
- Соотношение между z-преобразованием и преобразованием Фурье
- Обратное z-преобразование и методы его нахождения: на основе теоремы о вычетах, разложение на простые дроби и в степенной ряд.
- Передаточная функция дискретных систем. Диаграммы нулей и полюсов. Условие устойчивости.
- Частотная характеристика дискретных систем. Амплитудно-частотная и фазочастотная характеристики.
- Фазовая и групповая задержка. Цифровая частота и единицы измерения частоты, которые используются в цифровой обработке сигналов.
- Общая характеристика дискретного преобразования Фурье. Задачи, решаемые с помощью дпф. Дискретный ряд Фурье.
- Дискретный ряд Фурье
- Свойства дискретных рядов Фурье. Периодическая свертка двух последовательностей.
- Дискретное преобразование Фурье. Основные свойства.
- Общая характеристика ряда и интеграла Фурье, дискретного ряда Фурье и дискретного преобразования Фурье. Равенство Парсеваля.
- Прямой метод вычисления дпф. Основные подходы к улучшению эффективности вычисления дпф.
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени. Основные свойства.
- Двоичная инверсия входной последовательности для
- Алгоритмы бпф с прореживанием по частоте. Вычисление обратного дпф.
- Вычисление периодической, круговой и линейной свертки. Алгоритм быстрой свертки. Вычислительная эффективность.
- Вычисление линейной свертки с секционированием.
- Амплитудный спектр, спектр мощности. Определение и алгоритмы получения.
- Оценка спектра мощности на основе периодограммы. Свойства периодограммы. Методы получения состоятельных периодограммных оценок.
- Основные проблемы цифрового спектрального анализа. Взвешивание. Свойства весовых функций. Модифицированные периодограммные оценки спм.
- 1.6.1. Просачивание спектральных составляющих и размывание спектра
- Взвешивание. Свойства весовых функций
- Паразитная амплитудная модуляция спектра
- Эффекты конечной разрядности чисел в алгоритмах бпф
- Метод модифицированных периодограмм
- Метод Блэкмана и Тьюки получения оценки спектральной плотности мощности. Сравнительная оценка качества методов получения спм.
- Сравнение методов оценки спектральной плотности мощности
- Основные характеристики цифровых фильтров. Рекурсивные и нерекурсивные цифровые фильтры, их преимущества и недостатки.
- Структурные схемы бих-фильтров (прямая и каноническая, последовательная и параллельная формы реализации).
- Структурные схемы ких-фильтров (прямая, каскадная, с частотной выборкой, схемы фильтров с линейной фазой, на основе метода быстрой свертки).
- Проектирование цифровых фильтров. Основные этапы и их краткая характеристика.
- Расчет цифровых бих-фильтров по данным аналоговых фильтров. Этапы и требования к процедурам перехода.
- Общая характеристика аналоговых фильтров-прототипов: Баттерворта, Чебышева I и II типа, Золоторева-Каура (эллиптические). Методика применения билинейного z-преобразования.
- Эффекты конечной разрядности чисел в бих-фильтрах. Ошибки квантования коэффициентов, ошибки переполнения и округления. Предельные циклы.
- Расчет цифровых ких-фильтров: методы взвешивания и частотной выборки.
- Эффекты конечной разрядности чисел в ких-фильтрах.
- Общая структурная схема системы цос. Дискретизация сигналов. Теорема отсчетов.
- Погрешности дискретизации. Выбор частоты дискретизации в реальных условиях. Эффект наложения спектров
- Дискретизация узкополосных сигналов
- Выбор частоты дискретизации на практике
- Квантование сигналов. Погрешность квантования. Отношение сигнал/шум и динамический диапазон при квантовании сигналов. Равномерное и неравномерное квантование
- Анализ ошибок
- Отношение сигнал/шум и динамический диапазон
- Способы реализации алгоритмов и систем цос. Понятие реального времени обработки.
- Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.
- Общие свойства процессоров цифровой обработки сигналов и особенности их архитектуры.
- Архитектура Фон Неймана и гарвардская архитектура в пцос. Преимущества и недостатки.
- Универсальные процессоры цос. Общая характеристика процессоров с фиксированной и плавающей точкой (запятой).
- Основные различия между микроконтроллерами, микропроцессорами и сигнальными процессорами.