基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

发布时间：2018-06-17 04:11

  本文选题：频率估计 + 正弦信号　； 参考：《科学技术与工程》2014年03期

【摘要】：为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。
[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.
【作者单位】： 中北大学电子测试技术国家重点实验室;
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2029612