CN111884965A - 基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置 - Google Patents

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CN111884965A CN202010712266.4A CN202010712266A CN111884965A CN 111884965 A CN111884965 A CN 111884965A CN 202010712266 A CN202010712266 A CN 202010712266A CN 111884965 A CN111884965 A CN 111884965A
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张林山
邹京希
杨超
王浩
朱全聪
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Abstract

本发明公开一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置。本发明涉及通信技术领域，解决现有技术在泄漏量级较大下频谱校正失准的问题。本发明提供的一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置，通过基于最大旁瓣衰减窗频谱的线性比例递推特性，利用泰勒多项式扩展对谐波泄漏干扰分量进行参数化近似，结合对称共轭负频率频谱形成全泄漏等效模型，进而通过构建多谱线方程组，解析得到高精度多谱线插值的频率校正公式，突破了单频解析信号模型这一先决限制条件，有效解决了在泄漏量级较大下频谱校正失准的问题，从而达到在含谐波干扰的短时数据记录情况下信号参数的高精度估计。

Description

基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置。
背景技术
在通信领域中，易于实现调制和解调的正弦波多用作其他基带信号的载波，其参数的准确估计和测量是实现准确调制载波通信的前提和关键，在有关数字示波器和模数转换器的领域中起着至关重要的作用。常用的基于离散傅里叶变换(英文：Discrete FourierTransform，简称：DFT)的正弦信号频谱分析方法，因其具有快速准确的计算方式，在实际通信工程应用得到了大量应用。但因有限时间记录及非同步采样所导致的频谱泄漏和栅栏效应是其分析误差的主要来源。常用解决方法是采用时域窗函数信号加权和插值离散傅里叶变换(英文：Interpolated DFT，简称：IpDFT)谱线校正来抑制频谱泄漏及消除栅栏效应。
目前大量基于离散谱线幅值比值的IpDFT方法，必须在对应于待测频率附近的离散峰值谱线近似满足单频解析信号这一先决条件下，根据不同时间窗函数采用非线性拟合方式对频率偏移量进行估计。然而，当被测频率较低时(特别是其对应离散频率接近Nyquist频率)，DFT频谱共轭对称特性使得负频率频谱短泄漏分量量级急剧增大；另一方面，在含谐波的短时波动周期数(英文：Cycles in Record，简称：CiR)情况下，各频次对应的DFT离散谱线间隔变小，也使得近邻谐波分量正频率所对应的窗函数加权旁瓣长泄漏干扰不可忽略。由此，来自负频率和谐波的频谱泄漏干扰导致基于单频解析信号模型的非线性拟合方法失准，插值校正误差已无法满足精度要求。因此，在含有谐波的短时CiR情况下，有效计及上述两方面的频谱泄漏分量干扰影响，是提高基于谱线插值方法参数估计精度的关键。
而针对仅含单一频率的实信号，在短时CiR情况下计及负频率频谱泄漏干扰的IpDFT及其解析方法已取得了有效进展，包括基于精确相位谱模型的两点迭代IpDFT、基于谱线方程组解析的加Hanning窗三点IpDFT及其扩展应用于在任意H阶最小旁瓣衰减窗下的多点加权IpDFT。上述方法考虑了负频率频谱泄漏干扰，能够有效提高在短时CiR情况下单一频率实信号的校正精度，但并未就来自于谐波干扰进行更为深入的分析和改进。原因在于离散采样信号经窗函数加权DFT后对应离散频率分布的不确定，以及窗函数频谱旁瓣衰减的非线性特性，使得完全消除其它频率分量所带来的谱泄漏干扰(特别是短时CiR的情况)尤为困难。因此，有必要提出一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置，以解决上述问题。
发明内容
本发明提供一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置，以解决现有技术在泄漏量级较大下频谱校正失准的问题。
第一方面，本发明提供一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法，所述方法包括：
获取短时CiR离散采样信号；
对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型；
根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型；
根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组；
根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值；
根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
结合第一方面，在第一方面的第一种可选实施方式中，对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型包括：
利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型；
根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱；
根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
结合第一方面，在第一方面的第二种可选实施方式中，根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型包括：
将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
结合第一方面，在第一方面的第三种可选实施方式中，根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值的步骤中，通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。
第二方面，本发明提供一种基于全泄漏抑制的频谱校正装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取短时CiR离散采样信号；
处理单元，用于对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型；
生成单元，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型；
确立单元，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组；
求解单元，用于根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值；
计算单元，用于根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
结合第二方面，在第二方面的第一种可选实施方式中，所述处理单元，用于：利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型；根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱；根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
结合第二方面，在第二方面的第二种可选实施方式中，所述生成单元，用于：将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
结合第二方面，在第二方面的第三种可选实施方式中，所述求解单元，用于通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法及装置，通过基于最大旁瓣衰减窗频谱的线性比例递推特性，利用泰勒多项式扩展对谐波泄漏干扰分量进行参数化近似，结合对称共轭负频率频谱形成全泄漏等效模型，进而通过构建多谱线方程组，解析得到高精度多谱线插值的频率校正公式，突破了单频解析信号模型这一先决限制条件，有效解决了在泄漏量级较大下频谱校正失准的问题，从而达到在含谐波干扰的短时数据记录情况下信号参数的高精度估计。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于全泄漏抑制的频谱校正方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的基于全泄漏抑制的频谱校正方法中步骤S102的流程图。
图3为本发明实施例提供的基于全泄漏抑制的频谱校正方法的示意图。
图4为本发明实施例提供的基于全泄漏抑制的频谱校正装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
本发明为了得到满足高可重复性需求的图像特征点匹配关系，提出了一种采用深度学习的图像特征点的匹配方法，用以对同一场景下不同视角图像间的特征点做出匹配，经由对特征点间对比误差度量的比较，实现对最佳匹配的特征点的筛选。
请参阅图1，为本发明实施例提供的一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法，所述方法的执行主体可以是处理器，所述方法包括：
步骤S101，获取短时CiR离散采样信号。
步骤S102，对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
具体地，如图2所示，对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型可以包括：
步骤S201，利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型。
步骤S202，根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱。
步骤S203，根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
上述步骤S201～步骤S203在具体实施时，可以通过如下过程实现：
本发明采用的是H阶最大旁瓣衰减窗，其加权系数
Figure BDA0002596994830000051
Figure BDA0002596994830000052
！为阶乘运算符。则其对应频谱的高精度近似为：
Figure BDA0002596994830000053
式中，v表示离散频率分量，N表示采样点数，π表示圆周率，j表示虚数单位。上述近似使得最大旁瓣衰减窗频谱具有两个线性比例递推特性：
Figure BDA0002596994830000054
进一步，将上式右侧以泰勒级数多项式展开，分别表示为：
Figure BDA0002596994830000055
不失一般性，此处设信号s(n)仅含有f1和f2两个频率分量，且f1<f2。离散频谱局部最大值分别处于第l1和l2根谱线，则对应l1根的DFT谱线值为：
Figure BDA0002596994830000056
式中离散频率λ与被测频率f的关系为f/fs＝λ/N，其中fs为采样频率，λ＝l+δ，l为整数，δ为非整数偏移量(下述所有与此相关且带下标的符号与信号中f1和f2两个频率分量对应)。
利用函数W(·)正负对称特性及式(3)，将上式第二大括号中两个分量分别近似等效为：
Figure BDA0002596994830000061
步骤S103，根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型。
具体地，将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
上述步骤S103在具体实施时，可以通过如下过程实现：
将式(5)带入式(4)，即生成计及全泄漏的频谱等效模型，如下所示：
Figure BDA0002596994830000062
步骤S104，根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组。
步骤S105，根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值。
具体地，为得到上式所示方程中含有的J+3个未知变量：A1、φ1、λ1和x0～xJ-1，则在频率f1对应主瓣中心及其附近，选择J+3根离散谱线(图3中黑色框内所示)，对应位置坐标分别为：k-1、k、k+1…k+J+1，形成如下所示方程组，即：
Figure BDA0002596994830000063
根据线性代数中的克莱姆法则可得上述方程组的解为：
Figure BDA0002596994830000071
其中Γ1和Γ2分别为：
Γ1＝(2H+J-1)[ΔJ+1S(l1)(H+k+J)2-ΔJ+1S(k-1)(H-k)2+ΔJS(k)(2H+J-1)(2H+J)]Γ2＝(2H+J-1)ΔJ+2S(k-1)。
符号ΔJ表示J阶前向差分，具有以下性质：
Figure BDA0002596994830000072
进一步根据离散采样性质，将上述方程的解换算为被测频率，即得到频率估计为：
Figure BDA0002596994830000073
其中，fS为采样频率，N为采样点数。
步骤S106，根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
具体地，通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。上述步骤S106在具体实施时，可以通过如下过程实现：
根据式(6)计及全泄漏的频谱等效模型，在频率估计基础上进行幅值和相位估计。分别进行如下等效：
Figure BDA0002596994830000074
则与式(6)的实部和虚部分别改写为：
Figure BDA0002596994830000081
选择相同的J+3根离散谱线，联立形成方程组：
Figure BDA0002596994830000082
则根据最小二乘可得解为：
Figure BDA0002596994830000083
幅值和相位估计分别为：
Figure BDA0002596994830000084
上述计算公式中未单独解释的部分均为本领域的公知计算公式，本领域技术人员可以理解。
图3为本发明实施例提供的基于全泄漏抑制的频谱校正方法的示意图，由以上实施例可知，本发明首先基于最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致衰减特性，在高精度近似基础上推导得到了其线性比例及递推特性。一方面，在谐波分量未知前提下，根据这种特性能够将其泄漏干扰进行有效参数化近似(且仅与被测频率谱线位置l1的级数线性相关)，进而联立共轭负频率频谱建立全泄漏等效参数模型，使其能够适用于后续多谱线插值校正的解析过程。另一方面，在前述近似基础上，再次利用最大旁瓣衰减窗函数频谱的线性比例特性，采用多谱线方程组解析得到与单频率信号插值校正类似的显示表达式(且仅与被测频率主瓣范围内的谱线、窗函数阶数H和近似阶数J相关)，进而突破了单频解析信号模型这一先决条件对插值算法的限制，在准确计及负频率干扰基础上有效提高含谐波的短时CiR下频谱校正精度。
请参阅图4，本发明还提供一种基于全泄漏抑制的频谱校正装置，所述装置包括：
获取单元401，用于获取短时CiR离散采样信号。
处理单元402，用于对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
生成单元403，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型。
确立单元404，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组。
求解单元405，用于根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值。
计算单元406，用于根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
具体地，所述处理单元402，用于利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型；根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱；根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
具体地，所述生成单元403，用于将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
具体地，所述求解单元405，用于通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。
由以上实施例可知，本发明的基于全泄漏抑制的频谱校正装置，一方面，以泰勒多项式对谐波频谱泄漏分量进行近似，联立共轭负频率泄漏分量建立含谐波的短时CiR情况下的全泄漏近似等效频谱模型，解决了谐波参量未知情况下其频谱泄漏的参数化问题；另一方面，基于上述全泄漏近似等效频谱模型，采用谱线方程组解析方法依然能够适用，进而突破了单频解析信号模型这一先决条件对现有插值算法的限制，得到了高精度多谱线插值频率校正显示表达式，有效提高了基于谱线插值的校正精度。
本发明实施例还提供一种存储介质，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明提供的基于全泄漏抑制的频谱校正方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：Read-OnlyMemory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：RandomAccessMemory，简称：RAM)等。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于基于全泄漏抑制的频谱校正装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
以上所述的本发明实施方式并不构成对本发明保护范围的限定。

Claims (8)

1.一种基于全泄漏抑制的频谱校正方法，其特征在于，所述方法包括：
获取短时CiR离散采样信号；
对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型；
根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型；
根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组；
根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值；
根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型包括：
利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型；
根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱；
根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型包括：
将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值的步骤中，通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。
5.一种基于全泄漏抑制的频谱校正装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取短时CiR离散采样信号；
处理单元，用于对所述短时CiR离散采样信号进行信号加窗截断处理和离散傅里叶变换计算，建立与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型；
生成单元，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，生成所述短时CiR离散采样信号的主瓣内及附近局部峰值谱线的全泄漏频谱等效模型；
确立单元，用于根据所述泰勒级数多项式近似等效模型的阶数，确立所述短时CiR离散采样信号的峰值谱线数量并建立方程组；
求解单元，用于根据所述方程组求解得到所述短时CiR离散采样信号的信号频率的准确估计值；
计算单元，用于根据所述信号频率的估计值，计算得到所述短时CiR离散采样信号的幅值和相位的准确估计值。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理单元，用于：利用H阶最大旁瓣衰减窗函数频谱的旁瓣一致单调衰减特性，得到短时CiR离散采样信号频谱的近似模型；根据所述短时CiR离散采样信号频谱的近似模型，得到最大旁瓣衰减窗频谱的两个线性比例递推特性模型，并对所述线性比例递推特性模型右侧以泰勒级数多项式展开，以及，确定所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱；根据所述泰勒级数多项式展开后的模型，以及所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到与所述短时CiR离散采样信号的谐波频谱泄漏分量对应的泰勒级数多项式近似等效模型。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述生成单元，用于：将所述泰勒级数多项式近似等效模型带入所述短时CiR离散采样信号的被测频率分量对应的正负频谱，得到所述全泄漏频谱等效模型。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述求解单元，用于通过最小二乘法得到所述幅值和相位的准确估计值。
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