RU2374653C1 - Способ цифрового спектрального анализа сигналов - Google Patents

Способ цифрового спектрального анализа сигналов Download PDF

Info

Publication number
RU2374653C1
RU2374653C1 RU2008127698/28A RU2008127698A RU2374653C1 RU 2374653 C1 RU2374653 C1 RU 2374653C1 RU 2008127698/28 A RU2008127698/28 A RU 2008127698/28A RU 2008127698 A RU2008127698 A RU 2008127698A RU 2374653 C1 RU2374653 C1 RU 2374653C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
spectral analysis
digital
signal
segment
spectrum
Prior art date
Application number
RU2008127698/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Андрей Алексеевич Афанасьев (RU)
Андрей Алексеевич Афанасьев
Михаил Юрьевич Конышев (RU)
Михаил Юрьевич Конышев
Илья Владимирович Ульянов (RU)
Илья Владимирович Ульянов
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России)
Priority to RU2008127698/28A priority Critical patent/RU2374653C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2374653C1 publication Critical patent/RU2374653C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области цифровой связи и может быть использовано в системах телеинформационных коммуникаций для цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных. Способ включает в себя совместное применение процедур непараметрического цифрового спектрального анализа при отслеживании перехода огибающей анализируемого сигнала через нулевые значения при использовании системы интерполяции частоты дискретизации и параметрического метода цифрового спектрального анализа на основе модели авторегрессии скользящего среднего. Получение результирующих оценок спектральных характеристик реализуется путем коррекции их значений в зависимости от вычисленных параметров модели авторегрессии скользящего среднего, аппроксимирующей анализируемый сигнал. Предлагаемый способ позволяет повысить качественно оценку спектра цифровой последовательности за счет устранения эффекта растекания спектра сигнала. 2 ил.

Description

Изобретение относится к области цифровой связи и может быть использовано в системах телеинформационных коммуникаций для цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных.
Известны способы цифрового спектрального анализа, основанные на применении дискретного преобразования Фурье и использовании оконных функций для снижения эффекта растекания спектра при анализе (Марпл - мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990, - с.164-213; Айфичер, Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов. - М.: Вильямс, 2004, - с.737-762). В приведенных способах цифрового спектрального анализа осуществляется вычисление периодограммы посредством реализации процедуры спектрального оценивания по результатам последовательной обработки конечных сегментов исходного сигнала. Для уменьшения эффекта растекания (расширения) спектра в таких устройствах используют наложение различных оконных функций (патенты US №5576978 от 19.11.1996, SU №1573432, от 23.06.90, RU №94028881, от 20.06.1996, RU №2099720 от 20.12.1997). Соответствующий способ оценки спектральной плотности мощности носит название "метод модифицированной периодограммы".
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому способу является патент US №5576978, от 19.11.1996.
Недостатком известного способа является то, что он не обеспечивает точного результата спектрального оценивания сегмента исходного бесконечного сигнала, что связано с наличием эффекта растекания (расширения) спектра.
Согласно известному способу для выполнения цифрового спектрального анализа принимаемый цифровой сигнал разделяют на сегменты, на каждый из которых накладывают определенную оконную функцию, затем над каждым взвешенным оконной функцией сегментом сигнала производят дискретное преобразование Фурье, вычисляют оценки спектральной плотности мощности и производят статистическое усреднение найденных оценок.
Техническим результатом предлагаемого способа является устранение эффекта растекания спектра при цифровом спектральном анализе без применения оконных функций, а также повышение точности и достоверности вычисляемых оценок спектра.
Для достижения этого результата выполняют сегментирование цифрового сигнала, в процессе которого выделяют переходы огибающей анализируемого сигнала через нулевые значения и выбирают длину сегмента анализа не меньше требуемого разрешения цифрового спектрального анализа при условии равенства знаков конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента. Затем производят интерполяцию частоты дискретизации анализируемого сегмента сигнала с коэффициентом интерполяции таким, чтобы были получены нулевые отсчеты (отсчеты с несущественной относительно требуемой точности расчетов энергией) в начале и конце сегмента. После этого вычисляют оценку спектра цифрового сигнала с помощью периодограммы, настраивают параметрическую модель случайного цифрового сигнала данного сегмента на основе модели авторегрессии скользящего среднего с учетом требуемой точности модели, вычисляют оценку спектра анализируемого сигнала на основе параметрического цифрового спектрального анализа, после чего корректируют полученные оценки спектра с помощью параметрического и непараметрического цифрового спектрального анализа.
Отслеживание моментов перехода через ноль анализируемого сигнала и формирование в данные моменты начала и конца анализируемого сегмента позволяет устранить эффект растекания спектра, вызванный скачками, возникающими на стыках между начальным и конечным отсчетами сегмента, которые соответствуют точкам разрыва второго рода огибающей сигнала. Алгоритм функционирования системы цифрового спектрального анализа, реализующий заявленный способ, представлен на фиг.1.
Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественных всем признакам заявленного технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие предлагаемого заявленного способа условию патентоспособности "новизна".
Благодаря новой совокупности существенных признаков системы цифрового спектрального анализа за счет изменения длины сегмента анализа таким образом, чтобы начальный и конечный отсчет сегмента были равны нулю при сохранении одинакового знака конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента, учитывая требуемое спектральное разрешение, предлагаемый способ позволяет избежать эффекта растекания спектра в процессе анализа. Анализ существующих технических решений в данной области показал, что введенные отличительные признаки в них не встречаются. Следовательно, заявленное техническое решение удовлетворяет критерию "изобретательский уровень".
Промышленная применимость введенных элементов обусловлена наличием элементной базы, на основе которой они могут быть выполнены.
Заявленное техническое решение поясняется чертежом (фиг.2), на котором показана функциональная схема устройства цифрового спектрального анализа, реализующего предлагаемый способ.
Устройство, реализующее данный способ, состоит из блока формирования сегмента переменной длины 1, на который поступает анализируемый цифровой сигнал. Он соединен прямой и обратной связями с блоком отслеживания моментов перехода огибающей сигнала через нулевые значения 2 и прямой связью с интерполятором частоты дискретизации анализируемого сегмента сигнала 3, на который также подается анализируемый сигнал. Интерполированный сегмент сигнала с блока 3 поступает на блок 2, который соединен с блоком реализации процедур непараметрического цифрового спектрального анализа на основе периодограмм 4, оценка спектра с которого поступает на блок коррекции оценок спектра анализируемого сигнала 5, на другой вход которого поступает оценка спектра анализируемого сигнала с блока вычисления оценок спектра на основе параметрического метода авторегрессии скользящего среднего - 6, связанного с устройством сравнения и управления ветви параметрического цифрового спектрального анализа 7, которое управляет настраиваемой параметрической моделью авторегрессии скользящего среднего анализируемого сигнала 8 и изменяет ее параметры. Блок 9 - источник анализируемого цифрового сигнала. Блок 10 - получатель результатов цифрового спектрального анализа.
Устройство, реализующее заявленный способ, работает следующим образом. Цифровой анализируемый сигнал х(n) поступает на блоки 1, 4, 7. В блоке 1 осуществляется формирование переменной длины сегмента анализа в соответствии с информацией, получаемой с блока 2, который отслеживает моменты перехода огибающей сигнала через ноль в соответствии со знаком конечной разности первого порядка. В блоке 4 осуществляется интерполяция частоты дискретизации анализируемого цифрового сигнала в соответствии с управляющими воздействиями, приходящими с блока 1. Частота дискретизации в блоке 4 выбирается таким образом, чтобы формирование границы сегмента анализа данных осуществлялось в точке перехода огибающей анализируемого сигнала через ноль и при одинаковом знаке конечной разности первого порядка в начале и конце анализируемого сегмента.
В результате данных процедур на блок 3 поступает анализируемый сегмент сигнала с учетом требуемого спектрального разрешения, начальный и конечный отсчеты которого практически не отличаются от нуля. При этом отсутствует точка разрыва функции огибающей анализируемого сегмента сигнала при формировании из данного сегмента периодического сигнала.
Блоки 7 и 8 реализуют классическую процедуру параметрического цифрового спектрального анализа на основе модели авторегрессии скользящего среднего. Результаты данной процедуры подаются на блок 6, в котором реализуется расчет оценок спектральной плотности мощности при применении параметрического цифрового спектрального анализа. В блок 5 поступают результаты оценок спектра с блоков 3, 6, осуществляется уточнение оценок спектра, полученных в разных ветвях обработки.
К достоинствам способа следует отнести тот факт, что отключение ветви параметрического цифрового спектрального анализа позволяет значительно уменьшить вычислительную сложность при создании устройства, реализующего данный способ, без значительных потерь по достоверности результатов цифрового спектрального анализа. Однако данная ветвь необходима для получения более качественных оценок, в зависимости от конкретных задач и областей применения результатов спектрального анализа.
Применение предлагаемого способа позволит повысить точность вычисляемых характеристик спектрального представления, при этом достоверность таких оценок сохраняется на достаточно высоком уровне. Использование предлагаемого технического решения для получения оценок спектра цифрового сигнала позволяет повысить точность вычисляемых характеристик спектрального представления в среднем на 5-7% по сравнению с известными техническими решениями в данной области, при этом достоверность таких оценок сохраняется на достаточно высоком уровне.
Приведенные технические решения показывают, что устройство, реализующее заявленный способ, позволяет обеспечить более качественную оценку спектра цифровой последовательности за счет устранения эффекта растекания спектра при применении процедур дискретного преобразования Фурье.

Claims (1)

  1. Способ цифрового спектрального анализа случайных последовательностей данных, основанный на сегментировании цифрового сигнала, отличающийся тем, что выделяют переходы огибающей анализируемого сигнала через нулевое значение, а длину сегмента анализа выбирают не меньше требуемого разрешения цифрового спектрального анализа при одинаковом знаке конечной разности первого порядка в начале и конце сегмента, затем производят интерполяцию частоты дискретизации анализируемого сигнала с коэффициентом интерполяции, соответствующим получению нулевого отсчета (отсчета с минимальной энергией) в начале и конце сегмента, вычисляют оценку спектра цифрового сигнала с помощью периодограммы, настраивают параметрическую модель случайного сигнала данного сегмента на основе модели авторегрессии скользящего среднего при требуемой точности модели, вычисляют оценку спектра анализируемого сигнала на основе параметрического цифрового спектрального анализа, после чего усредняют полученные оценки спектра с ветвей параметрического и непараметрического цифрового спектрального анализа.
RU2008127698/28A 2008-07-07 2008-07-07 Способ цифрового спектрального анализа сигналов RU2374653C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008127698/28A RU2374653C1 (ru) 2008-07-07 2008-07-07 Способ цифрового спектрального анализа сигналов

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008127698/28A RU2374653C1 (ru) 2008-07-07 2008-07-07 Способ цифрового спектрального анализа сигналов

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2374653C1 true RU2374653C1 (ru) 2009-11-27

Family

ID=41476851

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008127698/28A RU2374653C1 (ru) 2008-07-07 2008-07-07 Способ цифрового спектрального анализа сигналов

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2374653C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2484523C2 (ru) * 2011-06-29 2013-06-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики" (НИУ ИТМО) СПОСОБ ПОСТРОЕНИЯ СПЕКТРА n-МЕРНЫХ НЕРАЗДЕЛИМЫХ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2484523C2 (ru) * 2011-06-29 2013-06-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики" (НИУ ИТМО) СПОСОБ ПОСТРОЕНИЯ СПЕКТРА n-МЕРНЫХ НЕРАЗДЕЛИМЫХ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2209271B1 (en) Packet loss concealment method and system thereof
CN107748734B (zh) 一种解析-经验模态分解方法
US8862257B2 (en) Method and device for clipping control
KR20130102474A (ko) 포락선 트래킹 전력 증폭기의 시간 동기를 위한 장치 및 방법
CN111639541A (zh) 基于频率变化率的自适应同步压缩时频分析方法
CN111912521B (zh) 一种非平稳信号的频率检测方法和存储介质
CN103258543B (zh) 一种人工语音带宽扩展的方法
CN108205080A (zh) 相干平均法谐波信号功率谱估计方法
CN103500455A (zh) 一种基于无偏有限冲击响应滤波器(ufir)的改进机动目标跟踪方法
CN106603036A (zh) 一种基于低阶内插滤波器的自适应时延估计方法
RU2374653C1 (ru) Способ цифрового спектрального анализа сигналов
CN109274345B (zh) 一种信号处理方法、装置和系统
CN109284062B (zh) 一种触摸数据处理方法、装置、终端和介质
WO2020024174A1 (zh) 获取伺服系统频率特性的方法、电子装置和存储装置
Djurovic Estimation of the sinusoidal signal frequency based on the marginal median DFT
US20190190760A1 (en) Method and Apparatus for Determining Peak Power, Peak-To-Average Power Ratio
CN105044459A (zh) 一种谐波分析方法
CN111611686A (zh) 一种通信信号时频域的检测方法
Tan et al. Identification of a Wiener–Hammerstein system using an incremental nonlinear optimisation technique
CN111198357A (zh) 一种基于可调窗函数的s变换时频分析方法
KR20070108294A (ko) 이산 푸리에 변환에 의한 시계열 데이터 위상 추정 방법
CN104808055A (zh) 一种电信号频率的数字化测量方法
KR20120072099A (ko) 보간법을 이용하는 시간-주파수 혼합영역의 피치 추정 시스템
CN104407256A (zh) 一种处理量测断面时延的电力系统动态状态更新方法
CN111551785A (zh) 基于无迹卡尔曼滤波的频率与谐波检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20100708