数据加窗对MUSIC方法的分辨率和抗噪性能的改进
수거가창대MUSIC방법적분변솔화항조성능적개진
Effectively Dealing with Short Data Length and Low SNR to Improve the Quality of MUSIC Spectral Estimation
  • 万方数据
    西北工业大学学报 서북공업대학학보
    JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY
    2005年 3期 286-289 ,共4页

    黄登山%向满天%何仁贵

    황등산%향만천%하인귀

    矩阵特征分解%窗函数%谱估计%MUSIC 矩陣特徵分解%窗函數%譜估計%MUSIC
    구진특정분해%창함수%보고계%MUSIC
    基于矩阵特征分解的频率及功率谱估计方法中的MUSIC(Multiple Signal Classification)方法有很高的分辨率,但它的缺陷在于抗噪声性能还有待提高,而且由于是对有限个观测数据进行处理,导致了误差的存在.在大量反复实验的基础上,结合几种常用窗函数的特点,提出了一种改进方法,这种方法先对数据进行加窗,进一步提高了MUSIC方法频率分辨率和抗噪声性能,同时提高了频率估计的准确性.
    기우구진특정분해적빈솔급공솔보고계방법중적MUSIC(Multiple Signal Classification)방법유흔고적분변솔,단타적결함재우항조성성능환유대제고,이차유우시대유한개관측수거진행처리,도치료오차적존재.재대량반복실험적기출상,결합궤충상용창함수적특점,제출료일충개진방법,저충방법선대수거진행가창,진일보제고료MUSIC방법빈솔분변솔화항조성성능,동시제고료빈솔고계적준학성.
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